Geben Sie zuerst Schlussfolgerungen, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden können
Der Kern von AI Application Development fügt dem gewöhnlichen System keine Chatbox hinzu, sondern platziert Wahrscheinlichkeiten in kontrollierte Geschäftsprozesse. Das Projekt erfordert die Definition von realen Aufgaben, Eingaben, erwarteten Ergebnissen, inakzeptablen Fehlern und manuellen Verantwortlichkeiten sowie die Auswahl von Modellen, RAG s, Regeln oder Tools für den Aufruf. Die Anwendungsschicht muss weiterhin Kontonummern, Privilegien, Seiten, Backstages, API s, Datenbanken, Protokolle, Überwachungs- und Verteilungssysteme erstellen. das AI widmet sich der Erhaltung von Modellen, Tipps, Know-how, Tools und Bewertungsversionen, die sich mit fehlenden Antworten, Halluzinationen, geringem Vertrauen, Nichtverfügbarkeit von Modellen und Kostenüberschreitungen befassen.
Welche Bedingungen müssen vor der Entscheidungsfindung festgelegt werden?
Die gleiche Frage kann in unterschiedlichen Geschäfts-, Daten- und Projektphasen unterschiedliche Antworten haben, und es wird vorgeschlagen, die folgenden Bedingungen zu überprüfen und die gemeinsamen Ergebnisse im Internet in ihre eigenen Projekte einzuarbeiten.
Vorgeschlagene Reihenfolge des Vorschusses
Zuerst werden wir uns über das Ziel und die Grenze im Klaren sein.
Neufassung der operativen Ziele als doppelte Benutzerzuweisungen und Muster.
Validierungsschlüsselabhängigkeit
Unterscheidung zwischen der Festlegung von Regeln, AI-Urteil und Schritten, die manuell bestätigt werden müssen.
Entwicklung bewertbarer Ergebnisse
Die Produktsysteme, Modellwissen, Privilegien und abnormalen Retreats werden gleichzeitig entworfen.
Stellen Sie sicher, dass Sie den nächsten Schritt mit den tatsächlichen Ergebnissen entscheiden.
(c) Die Annahme von Nachweisen der Produktion funktioniert in einer geschichteten Weise.
Wie verstehen Sie es im eigentlichen Geschäft?
Traditionelle Passagierdienstaufträge können durch Erstellen einer Arbeitsliste in den erforderlichen Feldern erstellt werden; der AAI-Clientservice muss auch den Ausdruck, das Abrufen und die Antwort des Benutzers verstehen. Das System muss die Grundlage anzeigen, den Zugriff auf Kundendaten einschränken, Rückerstattungen für den Transfer von Arbeit festlegen und das Modell erneut testen oder das Wissen aktualisieren und nicht nur überprüfen, ob die Arbeitsblattschaltflächen angeklickt werden können.
Die einfachste Grube, auf die man treten kann.
Machen Sie den Aufruf große Modell API gleich der Fertigstellung der AI Anwendung
Nur ein paar reibungslose Gespräche, keine festen Aufgaben.
Ignorieren Sie Kontoprivilegien, Schnittstellenausfall, manuelle Übernahme und laufende Kosten
Wie sollen wir am Ende empfangen und bestätigen?
Die Abnahme und Inspektion sollte die Geschäftsfunktion, die Qualität der AI-Mission, schwerwiegende Fehler, Autoritätssicherheit, Schnittstellenrückschreibung, manuelle Freigabe, Leistungskosten, Bereitstellungsrückzug und Lieferung von Vermögenswerten separat untersuchen; Das Unternehmenspersonal sollte in der Lage sein, Wissen zu aktualisieren, Konfigurationen zu wechseln und die Hauptbewertung zu wiederholen.
Bei der Vorbereitung auf die Kommunikation mit Lieferanten oder internen Teams empfiehlt es sich, aktuelle Prozesse, repräsentative Muster, bestehende Systeme, Planungszeit und Budgetniveaus mitzunehmen. Zunächst werden die unbekannten Elemente eindeutig gekennzeichnet und dann wird die Entscheidung für Diagnostik, PoC, Feststreckenprojekte oder laufende Forschung und Entwicklung getroffen, was in der Regel zuverlässiger ist als eine direkte Forderung nach einem Preis und einer Dauer ohne Grenzen.