Home / Case Studies / AI Base de datos Diseño y desarrollo Copilot Workstation
Ejemplos de programas de proyectos de la misma índole

Desarrollo de Copilot

Diseño y desarrollo de la estación de trabajo de Copilot AI

Demostrar cómo la empresa desarrolla el modelo de datos de generación con ayuda de objetos de negocio basado en Copilot, DDL, proyecto de interfaz, caso de prueba e inspección de migración, y puede asumir el proyecto de garantía mediante la recuperación normativa, verificación estática, evaluación de códigos y liberación controlada.

Modelo de código grandeRAGProyecto de base de datosAnálisis estadísticoCI/CD
Ejemplos de programas de proyectos de la misma índole

Este es un ejemplo de las opciones de ejecución de proyectos similares

Esta página se utiliza para ilustrar cómo estos proyectos son generalmente analizados, implementados y aceptados, y no corresponden a un cliente particular, ni ideas de paquetes, interfaces de demostración o datos de medición en el rendimiento de los proyectos. Comprender el contenido de la página y el alcance público

Ya veremos.

¿Quién lo usa, qué hace el sistema, cuál es el valor?

Usuarios principales

Gerente de productos, ingeniero de investigación y desarrollo, equipo de tester, gerente técnico y entrega

Uso real

La base de referencia se establece para una misión de alta frecuencia generada por el diseño de hojas de selección, plantilla de interfaz o prueba; especificaciones de código de codificación, diccionario de datos, toma de decisiones de la estructura, componentes y reglas de seguridad; y permitiendo que Copilot herede el contexto de proyecto, demanda, rama y código actual.

Funciones básicas

Recuperación de conocimientos sobre investigación y desarrollo

c) Solicitar información pertinente en el material de autorización y volver a una fuente revisora en lugar de simplemente dar conclusiones infundadas.

Modelado de objetos de negocios

Apoyar al personal de operaciones para realizar operaciones en la etapa de “modificación de objetos de negocio”, para ver el estado del procesamiento y para confirmar manualmente los resultados anormales.

DDL y el proyecto de migración

Apoyo al personal de operaciones para completar las operaciones en el DDL y los proyectos de migración, para ver la situación del procesamiento y confirmar manualmente los resultados anormales.

Apoyo al Código de Interfaz

Apoya las operaciones de personal operativo en la cadena "Código avanzado-Aide", en vista del estado de procesamiento y validación manual de resultados anormales.

Generación de caso de prueba

Apoyo al personal de operaciones para completar las operaciones en la etapa de la `generación de casos basado en pruebas', para ver el estado de procesamiento y para confirmar manualmente los resultados anormales.

Inspección de reglamentación y seguridad

Limite los datos y las operaciones de acuerdo con la identidad del usuario y mantenga el acceso, el cambio y los registros de acción sensibles.

Valor de las operaciones

A continuación se indican las direcciones de valor que pueden priorizarse para los mismos proyectos y no representan el producto fijo; los proyectos formales deben establecer primero la base de referencia empresarial de la empresa.

Reducir la codificación de plantillas duplicadas

Las normas de negocio están disponibles en R & D

Generar contenido revisado y probado para dejar marcas

Calidad RD-AI versus adopción de medidas sostenibles

01 / Estado de las operaciones

¿Cuáles son las condiciones bajo las cuales un negocio suele encontrarse con este problema?

Esta página es un ejemplo de un programa de proyecto similar que no sugiere que el código de generación AI pueda saltar la revisión de la arquitectura, la prueba y la gestión del cambio.

Falta de mapa uniforme entre la terminología necesaria y la tabla, campo, interfaz de nombramiento

AI puede generar rápidamente DDTS y códigos, pero puede ignorar indexación, unión y compatibilidad

Los modelos no se informan sobre marcos de negocios, especificaciones de datos y decisiones históricas de arquitectura

Generar contenido que pueda plantear seguridad y cambiar riesgos si entra en el almacén o en la base de datos directamente

Falta de medidas de sostenibilidad para la adopción de códigos, razones para el rendimiento y los costos modelo

02 / Metodología de implementación

Cómo descomponer tales proyectos

La primera fase se define por asignaciones de negocios reales que identifican procesos, datos, dependencia del sistema y límites inusuales. A continuación se muestra la secuencia de implementación adoptada o recomendada en este caso.

01

Base de referencia para una misión de alta frecuencia que se genera mediante un diseño de hojas de selección, plantilla de interfaz o prueba

02

Codigos de coagulación, diccionario de datos, toma de decisiones de arquitectura, componentes y reglas de seguridad

03

Deja que Copilot hereda el proyecto, demanda, rama y contexto actual del código

04

Ejecutar sintaxis, nombres, indexación, migración y controles de reversión para la generación de DDLs

05

Todos los cambios entran en el medio ambiente mediante la evaluación de códigos, pruebas automáticas y líneas de transmisión controladas

06

Recomendaciones de registro, adopción, modificación, deficiencias y versiones, con tareas fijas que regresan de forma continua

No necesito escribir una solicitud completa primero.

¿Quieres juzgar si es una buena idea para tu proyecto?

Agregue un consultor de proyecto ' s micro-letter para indicar los problemas actuales, sistemas en su lugar, el tiempo de los niveles esperados de go-live y presupuesto, y ayudaremos a determinar el alcance del primer período y los principales riesgos.

Contactar
03 / Límite del proyecto

¿Quién es responsable de qué? ¿Qué condiciones deben confirmarse primero?

Responsabilidades de las partes

Los límites de la misión y el riesgo se confirman con los equipos de arquitectura, desarrollo, pruebas y transporte

Cotejar normas, diccionario de datos, ejemplos de código, misiones de decisión y evaluación de arquitectura

Desarrollo de copiloto, recuperación de conocimientos, almacenamiento y capacidad de integración de transmisión

Calidad de código de la organización, seguridad, compatibilidad, retroceso de migración y pruebas de regresión de versiones

B. Blindaje y límites

El SDL, código y script generados por AI debe ser evaluado manualmente y probado automáticamente

Los cambios de la base de datos de producción no pueden aplicarse directamente por modelos y deben estar sujetos a sistemas de aprobación y expedición

La cobertura de datos para el código privado, la dependencia de licencias y servicios modelo requiere confirmación previa

La eficiencia de la R & D mejorada depende de la idoneidad de la misión, la calidad normativa, la adopción de equipo y la base de ingeniería

04 / Alcance del sistema

Módulo de capacidad para posible inclusión en la primera fase

El nombre del módulo no es el rango de cotización final. La entrada formal requiere confirmación de artículo por punto del usuario, salida de entrada, permiso, interfaz, proceso anormal y entrada o no.

Recuperación de conocimientos sobre investigación y desarrolloModelado de objetos de negociosDDL y el proyecto de migraciónApoyo al Código de InterfazGeneración de caso de pruebaInspección de reglamentación y seguridadSinergía de evaluación del códigoGrupos de investigación y eficacia para el desarrollo
05 / Entrega y aceptación

¿Qué debe quedar cuando la entrega está completa?

EntregaElaboración de una descripción de la misión y el uso de la frontera
EntregaConocimientos estandarizados y evaluación de las misiones fijas
EntregaDesarrollar la fuente de la estación de trabajo Copilot
EntregaIDE, almacén de códigos y integración de líneas de transmisión
EntregaConfiguración de control de reglas y permisos
EntregaInformes de evaluación de la calidad, la seguridad y la eficacia
EntregaManual sobre el despliegue, la promoción y el uso de equipo

Pruebas de ingeniería para revisión

La página no pretende tener un material de proyecto del cliente; los siguientes registros verificables deben establecerse para la implementación formal, según el alcance del contrato.

Pruebas de ingenieríaLista de tareas de desarrollo, almacenes de código, medio ambiente, privilegios y acciones prohibidas
Pruebas de ingenieríaReglamento, diccionario de datos, toma de decisiones de estructura y registros de versiones de tareas fijas
Pruebas de ingenieríaContenido de las recomendaciones, revisiones manuales, aprobación de los resultados e informes de evaluación
Pruebas de ingenieríaSintaxis: Análisis estadístico; pruebas de módulos; fiabilidad y registros de escaneo seguros
Pruebas de ingenieríaMigración de bases de datos, compatibilidad, reversión y pruebas de ejercicios ambientales
Pruebas de ingenieríaTasas de adopción, modificación, defectos, duración de la misión y costo de reajuste modelo

Base de referencia recomendada de aceptación e inspección

Los modelos de datos, las DDL y los códigos de proyecto sobre conjuntos de tareas fijos están en consonancia con la base de referencia de calidad

Genera recomendaciones que se refieren a las normas, diccionarios de datos o contexto pertinentes

Todos los cambios de código y bases de datos son evaluados, probados y aprobados adecuadamente

Acceso de salida, filtraciones de código sensible y consejos inyectados en un bloqueo de rutina o alarma

Los modelos o actualizaciones de conocimiento permiten comparar la aplicación, modificación, deficiencias y resultados de seguridad

La empresa puede asumir el modelado, el conocimiento, los códigos integrados y la evaluación de activos

DECISION FAQ

Cuestiones comunes relacionadas con proyectos en curso

Echa un vistazo a las 265 preguntas.
%1 %1

¿Dónde debe comenzar la entrada de la Transformación Enterprise AI?

Enterprise AI Transport debe comenzar con una tarea operacional real, de alta frecuencia y verificable por resultados, en lugar de comprar modelos o construir grandes plataformas. Grabar el procesamiento actual, el consumo de tiempo, el trabajo posterior, las consecuencias de error y la responsabilidad manual, y seleccionar una escena donde las muestras están disponibles y se pueden utilizar manualmente para cubrir la parte inferior.

Ver respuesta completa
Desarrollo Custodio AI, Productos AI y Modelado

¿Cuándo necesita una empresa construir una plataforma AI o un medio AI?

La plataforma tiene un valor evidente cuando varios departamentos comienzan a duplicar el acceso a modelos, la base de conocimientos, las herramientas de los agentes, las competencias y las capacidades de evaluación. Sólo una o dos empresas piloto deben validar la escena sin construir grandes estaciones medias antes. La plataforma debe abordar cuestiones de reutilización, gobernanza y operación, en lugar de añadir una capa adicional de páginas de visualización.

Ver respuesta completa
Enterprise AI Transport Organization and Implementation

Las empresas no tienen los datos para resolver. ¿Pueden iniciar la transición AI?

El diagnóstico de escena y el inventario de datos pueden iniciarse, pero no es apropiado comprometerse a efectos completos de AI directamente cuando no se conocen las condiciones de datos. Las empresas pueden priorizar conocimientos relativamente centralizados, muestras fácilmente disponibles y los resultados pueden ser verificados manualmente, mientras que la ejecución de los pequeños PoCs, y la gobernanza realmente afectará los datos de escena.

Ver respuesta completa
Enterprise AI Transport Organization and Implementation

¿La empresa compra una cuenta genérica AI contando como completa con la conversión AI?

La compra de una cuenta genérica AI sólo puede utilizarse para calcular la herramienta o crear la capacidad del personal, y no es equivalente a completar el Transporte Enterprise AI. Una verdadera transformación requiere vincular AI a un mandato de negocios claro, conocimiento de negocios, autoridad de identidad y sistemas existentes, y establecer evaluaciones de calidad, control de riesgos y operaciones continuas.

Ver respuesta completa
Su juicio se basa en su situación real.

El caso es sólo una manera de llevar el proyecto de vuelta a su negocio.

Cuéntanos lo que es apropiado, lo que se hace en la primera fase y qué riesgos se plantean para identificar los procesos, sistemas y problemas actuales que se están abordando.

Contactar