Primero, dé conclusiones que puedan utilizarse para la adopción de decisiones
El núcleo de AI Application Development no añade una caja de chat al sistema ordinario, sino que coloca probabilidades en procesos de negocios controlados. El proyecto requiere la definición de tareas reales, entradas, resultados esperados, errores inaceptables y responsabilidades manuales, y la selección de modelos, RAG s, reglas o herramientas para la llamada. La capa de aplicación todavía necesita construir números de cuenta, privilegios, páginas, versiones de monitoreo de datos13 sistemas de almacenamiento,
¿Qué condiciones deben determinarse antes de que se haga el juicio?
La misma pregunta puede tener diferentes respuestas en diferentes fases de negocios, datos y proyectos. Se sugiere que se revisen las siguientes condiciones y que los resultados comunes en la web se incorporen en sus propios proyectos.
Orden de anticipación propuesta
Primero, seremos claros sobre el objetivo y la frontera.
Rechazar objetivos operacionales como asignaciones y muestras duplicadas de usuarios.
Dependencia de la clave de la validación
Distinguiendo entre el establecimiento de reglas, el juicio AI y las medidas que deben ser confirmadas manualmente.
Desarrollo de resultados evaluables
Los sistemas de productos, el conocimiento modelo, los privilegios y los retiros anormales se diseñan simultáneamente.
Asegúrese de decidir el siguiente paso con los resultados reales.
c) La aceptación de pruebas de producción funciona de manera capa.
¿Cómo lo entiendes en el negocio real?
Los pedidos de servicio de pasajeros tradicionales pueden crearse creando una lista de trabajo en los campos requeridos; el servicio de cliente AAI también necesita entender la expresión, recuperación y respuesta del usuario. El sistema debe mostrar la base, limitar el acceso a los datos del cliente, comprometerse a los reembolsos para transferir trabajo, y reprueba el modelo o actualización de conocimiento, y no sólo verificar si los botones de hoja de trabajo pueden ser pulsados.
El pozo más fácil de seguir.
Hacer la llamada modelo grande API igual a completar la aplicación AI
Sólo unas conversaciones suaves, sin un conjunto de tareas fijo.
Ignorar privilegios de cuenta, fallo de interfaz, adquisición manual y costos continuos
¿Cómo terminaremos recibiendo y confirmando?
La aceptación e inspección debe examinar la función empresarial, la calidad de la misión AI, errores graves, seguridad de la autoridad, paso a pérdidas y ganancias de la interfaz, limpieza manual, costos de desempeño, retiro de despliegue y entrega de activos por separado; el personal de la empresa debe poder actualizar conocimientos, cambiar configuraciones y repetir la evaluación principal.
Al prepararse para comunicarse con proveedores o equipos internos, se recomienda que se introduzcan procesos actuales, muestras representativas, sistemas existentes, tiempo de planificación y niveles presupuestarios. En primer lugar, los elementos desconocidos están claramente marcados, y luego se toma la decisión de utilizar diagnósticos, PoC, proyectos de alcance fijo o investigación y desarrollo continuo, que generalmente es más fiable que una demanda directa de un precio y duración sin fronteras.