EBSCO如何保障AI系统的准确性
EBSCO对AI响应进行质量评估，以确保质量达标且不会随时间推移而下降。在AI流程的每个环节中，质量均可被量化评估：既可通过优化措施提升质量，也可能因意外误差导致质量下降。 正因如此，除了偏见、成本、环境影响、平等等考量因素外，在每个阶段进行质量评估都至关重要， 并定期进行更多维度的评估，同时确保评估方法的透明度。
我们采用以下技术来保障AI功能输出的质量：
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）
该AI系统基于权威内容构建，可大幅减少“幻觉”（即AI生成不准确或无依据信息）的发生。
通过将AI的响应建立在经过验证的全面信息基础上，该系统能够更可靠地生成符合语境、准确且可信的输出结果。 该技术方案确保用户能够对所获取的信息拥有更高信任度。
系统评估例如延迟（AI完成任务的速度有多慢）、运行/停机时间（您需要使用它时系统的可靠性） 成本与环境效率（践行节约责任与环保承诺）、安全与隐私防护（严格的数据保护机制）、提示词工程同行评审（有效减少算法偏见）、温度控制（有点像AI响应的置信度阈值）以及其他多项系统级防护措施。
图书馆员与学科专家 （SMEs）的严格审核
我们的AI功能经过多样化用户群体的严谨测试与审核，包括研究人员、图书馆员及教育工作者，以确保这些功能不仅高效实用，更能负责任地融入科研流程。
这一全面的测试流程帮助我们收集宝贵反馈，并持续优化各项功能，以确保达到准确性、可用性和伦理责任的最高标准。
我们让终端用户全程参与开发，确保AI工具真正服务于科研全流程——在提升研究效率的同时，始终恪守学术研究的严谨规范。
我们对负责任AI的承诺：这一承诺确保我们的技术始终符合学术界的需求和期望，在每一步都建立信任与可靠性。
AI回答评估样本量表
EBSCO采用的AI回答质量评估量表标准包含以下维度：
- 时效性：该见解中的信息是否及时且未过时？为最新信息，而不是过时信息？
- 语气匹配度：该见解中的信息语气是否与原文一致？
- 术语一致性：该见解中的术语使用是否与原文一致？
- 信息准确性：基于原文细节，该见解中的信息是否准确？
- 主题覆盖度：该见解是否涵盖了文章的主要主题？
- 实用价值性：该见解作为摘要和/或研究的补充材料是否有用？
EBSCO始终致力于提供高质量、可信赖的数据，在AI质量方面同样坚持这一标准。
实时更新
请联系我们，以了解更多关于EBSCO的AI信息，报名参加我们的AI测试版计划，或与我们合作开展研发项目。