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Ejemplos de programas de proyectos de la misma índole

FDE · Implementación de AI

Plataforma de colaboración FDE de aplicación de AI

Para la implementación del proyecto Enterprise AI, se presentó una escena colaborativa completa desde el diagnóstico de escena, evaluación de tareas reales, base de conocimiento RAG, herramienta de agente, permiso para auditoría para subir a escala gris y ejecutar un disco doble.

Modelo grandeRAGAgentAPI Integration
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

Personal de operaciones de primera línea, propietarios de procesos, equipos de información y personal de transporte de sistemas

Uso real

Establecer procesos de proyecto desde la detección de escenas hasta operaciones en línea; gestionar conocimientos, herramientas, consejos y datos de evaluación de manera uniforme; vincular la información de los usuarios a modelos, recuperación y optimización de flujo de trabajo.

Funciones básicas

Gestión del sitio

Centralizar el mantenimiento de cambios en la configuración, persona responsable y versión de la operación, y se revisan importantes cambios y se pueden consultar, comparar y revertir.

base de conocimientosRAG

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

AI Assistant

Apoya al personal operativo en la realización de operaciones en la etapa "AiA", en vista del estado de procesamiento y en la confirmación manual de los resultados anormales.

Agente Workstream

Desmantelamiento de tareas en pasos de búsqueda, utilizando herramientas de conocimiento y sistema según privilegios; manteniendo la confirmación manual de acciones de alto riesgo como el envío, la escritura.

Herramienta de interfaz

Apoya al personal de operaciones en la realización de operaciones en la herramienta de interfaz, en vista del estado de procesamiento y validación manual de resultados anormales.

Evaluación de las operaciones

Vista continua el uso, calidad de procesamiento, anomalías y modificaciones manuales para proporcionar la base para la optimización posterior.

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.

AI necesita y transparencia de valor

Prototipo de proceso de producción trazable

Armonización de los conocimientos y las herramientas

La retroalimentación impulsa la optimización continua

01 / Estado de las operaciones

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

Esto es para las empresas que necesitan organizar equipos de negocios, tecnología, datos y modelado para trabajar juntas para avanzar en AAIIPTION.

AI necesita, prototipos, datos y registros de evaluación dispersos

La retroalimentación operacional es difícil de traducir en tareas de optimización de la ingeniería

Falta de gobernanza uniforme para la base de conocimientos, la interfaz de agente y sistemas

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

Crear procesos de proyecto desde el descubrimiento de escenas hasta operaciones en línea

02

Armonización de los conocimientos, herramientas, consejos y datos de evaluación de la gestión

03

Vincular la información de los usuarios a modelos, recuperación y optimización del flujo de trabajo

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.

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03 / Límite del proyecto

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

Responsabilidades de las partes

Diagnóstico de escenas de negocios, hipótesis de valor y clasificación de riesgo

Desarrollo de prototipos para base de conocimientos, asistente de AI, agente e interfaz de herramientas

Evaluación de la situación, línea de línea de respuesta en línea gris, cierre de retroalimentación y desarrollo de mecanismos operacionales

B. Blindaje y límites

Hay incertidumbre sobre los productos modelo y las decisiones de alto riesgo deben mantenerse con confirmación manual

Para los datos del cliente se requieren permisos, disensibilización, retención y modelado para los movimientos de límites

El acceso a la producción depende de indicadores operacionales, evaluación de la seguridad y capacidad de eliminación anormal

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.

Gestión del sitiobase de conocimientosRAGAI AssistantAgente WorkstreamHerramienta de interfazEvaluación de las operaciones
05 / Entrega y aceptación

¿Qué debe quedar cuando la entrega está completa?

EntregaLa hoja de ruta de la escena
Entregaprototipo de negocio
EntregaAI Plataforma de colaboración
EntregaSystems Integration
EntregaEvaluación operacional

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 sitios, hipótesis de valor y registros de clasificación de riesgos
Pruebas de ingenieríaLista de conocimientos, consejos, herramientas y versiones modelo
Pruebas de ingenieríaInformes de evaluación y evaluación fijos y cuentas de casos malos
Pruebas de ingenieríaRegistros de llamadas de herramientas, pruebas de seguridad y registros de funcionamiento a escala gris
Pruebas de ingenieríaRegistros de facturación previa, escala gris, toma manual y reproducción de archivos

Base de referencia recomendada de aceptación e inspección

Los escenarios básicos cumplen la base de referencia de calidad identificada por ambas partes en conjuntos de evaluación fija

Respuesta cita, llamada de herramienta y guía manual de toma de ruta trazable

Exceeding authority, injecting and intercepting sensitive information scenes according to the rules

Evaluación de la repetición después de actualización de modelos, conocimientos o flujo de trabajo

Se completaron las tareas estadísticas sostenibles, se realizaron intervenciones manuales, se retrasaron, se efectuaron los costos y se realizaron las observaciones operacionales después del acceso

DECISION FAQ

Cuestiones comunes relacionadas con proyectos en curso

Echa un vistazo a las 265 preguntas.
FDE, OPC y AI

¿Cómo difieren los recursos externos de FDE del desarrollo de software AI común?

La externalización de FDE enfatiza el trabajo a fondo de los ingenieros, trabajando con usuarios, datos, modelos y sistemas existentes para avanzar en la aplicación. El desarrollo normal de AI generalmente comienza con un requisito funcional más claro, centrándose en aplicaciones e interfaces. FDE es más adecuado para proyectos que necesitan ser identificados, alimentados o impulsados en sectores.

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FDE, OPC y AI

¿Cuál es el flujo de trabajo AI entretenido y qué procesos?

Los flujos de trabajo AI incorporan las capacidades modelo en pasos definidos de negocios y pasan el bucle de terminación a través de reglas, API y la limpieza manual. Es adecuado para procesamiento de documentos, clasificación de información, primer borrador de contenido, preparación de ventas, flujo de hoja de trabajo y colación de datos cruzada. AI puede manejar entradas no estructuradas, pero los resultados son más inciertos que la automatización normal.

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¿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.

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¿Qué diferencia hay entre una entrada o una búsqueda de un documento normal?

La búsqueda normal ayuda principalmente a los usuarios a encontrar la ubicación de archivos o palabras clave, y el usuario también es necesario generar respuestas citadas basadas en contenido autorizado. Requiere gestionar fuentes, versiones, privilegios, divisiones, recuperaciones, negaciones y actualizaciones de contenido. La carga de un archivo sólo puede formar una demostración y no puede convertirse automáticamente en una base de datos de producción creíble.

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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.

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