אוטומציה של הליבה הטכנית: יצירת הערכות סיכון תואמות TRAQ ו-ISA באמצעות AI

ארוביסטים (מומחי עצים) מבלים שעות בהפיכת הערות שטח לדוחות סיכון מלוטשים. דוחות אלו חייבים לעמוד בתקני ISA BMP ו-TRAQ. תהליך הניסוח הידני גוזל זמן ומוביל לטעויות. ה-AI מטפל בכתיבה החזרתית בזמן שאתם שומרים על פיקוח מומחה.

עקרון ליבה: ה-Structured Data Prompt

הדרך הטובה ביותר לקבל פלט אמין מ-AI היא להשתמש ב-Structured Data Prompt. מסגרת עבודה זו משקפת את זרימת העבודה של ISA TRAQ. היא מבצעת שלוש משימות עיקריות.

  • היא קובעת תפקיד ספציפי ל-AI, כגון ארוביסט מוסמך ISA TRAQ.
  • היא מספקת תצפיות כזוגות ברורים של תווית (label) וערך (value). זה כולל מין (species), מטרה (target), פגם (defect) ומדידה (measurement).
  • היא מטמיעה סעיפי דוח והוראות "רשת ביטחון". הוראות אלו מנחות את ה-AI להימנע מהמצאת פרטים ולסמן נתונים חסרים לצורך אימות בשטח.

באמצעות שימוש בפרומפט זה, אתם מבטיחים שביטויים כמו per ISA BMP יופיעו במקומות הנכונים. זה שומר על הפלט מיושר ללוגיקה של מטריצת ה-ISA.

תרחיש קצר

אתם רושמים שלעץ יש 30% נביתה (dieback) בכתר ושינוי שיפוע של 20 ס"מ באזור השורשים. לאחר שתזינו את הפרטים הללו בתוך הפרומפט המובנה, ה-AI יפיק טיוטה המצטטת את מתודולוגיית TRAQ ומסמנת את נושא אזור השורשים לבדיקה.

שלבי יישום

  • בנה תבנית פרומפט. כלול את התפקיד, ביטויי תאימות וכותרות דוח כגון Executive Summary ו-Risk Rating.

  • אסוף נתוני שטח באופן עקבי. השתמש בגיליון אלקטרוני או בטופס נייד כדי לתעד נתונים כזוגות Label: Value. הדבק את הבלוק הזה בתוך הפרומפט שלך.

  • בצע סקירה אנושית. הקצה זמן לקריאת טיוטת ה-AI. ערך את הניואנסים וודא שכל ביטויי התאימות קיימים לפני שאתה שולח את ההצעה.

סיכום

שימוש ב-structured data prompt עוזר לארוביסטים ליצור דוחות סיכון מהירים ותואמים. שיטה זו שומרת על דיוק ומבטיחה שהמומחה יישאר בשליטה על המסמך הסופי.

מקור: https://dev.to/ken_deng_ai/automating-the-technical-core-generating-traq-isa-compliant-risk-assessments-with-ai-57he

קהילת למידה אופציונלית: https://t.me/GyaanSetuAi