Se ha determinado que AI se utilizará, pero no está claro si utilizar RAG, herramientas o ajuste fino? Esta página describe las opciones técnicas para aplicaciones de modelos grandes desde la perspectiva de la misión y los datos.
No es necesario preparar una solicitud completa de asistencia.
La selección de modelos debe tener en cuenta la calidad de las respuestas, el alcance de la autorización, las condiciones de despliegue, el retraso y el costo de funcionamiento. El conocimiento se actualiza constantemente y se centra en la evaluación de la búsqueda, y en la priorización de la definición de la interfaz de la herramienta controlada al buscar o ejecutar la acción.
A continuación se describen los límites y las aceptaciones de esta categoría de proyectos.Mira directamente los detalles.
La aplicación AI de generación debe comenzar con un equipo de tareas de detección de salida, disponible de muestra y basado en errores. En primer lugar, se crea un conjunto de tareas manual de referencia y fijo, comparando modelos, RAG s, reglas y salidas estructuradas; y después de que el PoC haya alcanzado el umbral de calidad y costo, privilegios de identidad, interfaces de negocio, procesos de limpieza, monitoreo de registro y evaluación continua.
El nivel de incertidumbre se reduce por etapas antes de decidir la escala de insumos y las modalidades de cooperación.
Identificar usuarios, entradas, resultados esperados, base para referencias, consecuencias de errores, procesos manuales y costos de procesamiento actuales.
Generación más directa, RAG, reglas, herramientas de llamada y revisión manual, calidad de grabación, retraso, costo y errores graves.
Se completan interfaces de productos, acceso, interfaces, monitoreo, retiros anormales, implementaciones y evaluaciones de regresión de versionización.
La producción AI de generación es probabilística, con conclusiones de alto riesgo, compromisos formales, cantidades, contratos y la liberación de confirmaciones manuales de retención predeterminadas. Modelo API, algoritmos de razonamiento, datos de terceros y costos de componentes comerciales se presentan por programa real; el cliente es responsable de la legitimidad de datos, reglas de negocio y hallazgos profesionales.
La búsqueda de aplicaciones de gran modelo, desarrollo de generación o desarrollo de aplicaciones AI, generalmente tiene preguntas y respuestas de conocimiento, procesamiento de documentos, generación de contenidos, análisis de datos o requisitos de asistentes de negocios. Los proyectos de producción también requieren acceso de usuarios, gestión de back-office, conductos de conocimiento y datos, privilegios, evaluación, monitoreo, cambio de modelo y revisión manual, y no pueden equiparar una llamada API con una aplicación completa.
Una tarea cuantificable se identifica primero en torno a preguntas y respuestas de conocimiento, comprensión de documentos, ayudas de contenido, análisis de datos o herramientas, en lugar de construir un portal común.
Es necesario preparar tareas reales, muestras de insumos y productos, fuentes de conocimientos, responsabilidades actualizadas, privilegios de función y límites sensibles que no pueden asignarse a los modelos.
Identificación completa, interfaz, registros, evaluación, caché, límite de flujo, relevo manual, liberación en escala gris y trayectorias de baja calidad cuando los modelos no están disponibles.
Gestión continua de versiones de modelos, consejos, conocimiento, evaluación y colección, costos de llamada, interfaces de terceros y comentarios de usuarios para evitar el lento deterioro de la calidad después de ir en línea.
Los modelos genéricos generan contenido sin conocimiento de las reglas de negocio y datos de negocios actualizados
La salida parece estar fluyendo sin ninguna base, y los errores y omisiones no pueden ser estabilizados.
Modelos, conocimientos, consejos e interfaces del sistema se dispersan a través de múltiples herramientas
Los operadores necesitan copiar y pegar repetidamente, y AI no está entrando en el proceso formal
Existen demostraciones, pero los entornos de producción carecen de acceso, registros, monitoreo y retiro.
Generar diagnósticos de escenarios de negocios AI y el diseño de primera misión
Modelos de lenguaje grande, consejos, salidas estructuradas y desarrollo de la trayectoria modelo
RAG Conocimiento Retrieving, referencing, Permission Filtering and Upgrading of Water Flow Lines
Generación de documentos, extracción de información, resumen, validación y estación de trabajo de contenido
AI Agente de herramienta Llamada, reglas de negocio y aprobaciones manuales
ERP, CRM, OA, base de datos e integración de servicios de contenido de terceros
Tratamiento de datos sensible, alerta de protección, auditoría y retiro anormal
Real evaluación de tareas, línea de línea de línea de línea gris, monitoreo de costos y optimización continua
Los límites de servicios, las bases presupuestarias y las modalidades de ejecución para las distintas fases del proyecto no son idénticos y pueden evaluarse más a fondo conjuntamente con los siguientes.
Los límites finales de la prestación se definen según el alcance de los servicios, la fase de construcción y las modalidades de cooperación, y se describen a continuación como resultados comunes.
Cobertura de servicio y cierres cerrados de negocios que deben completarse en la primera fase: generación de diagnósticos de escenarios de negocios AI y diseño de primera misión, modelos de lenguaje grande, consejos, salidas estructuradas y desarrollo de rutas modelo
Nivel de integridad de los códigos, datos, sistemas, equipo y documentos existentes y alcance de la cobertura que se audite, se reubique o vuelva a instalar
Número de interfaces de terceros, responsabilidades de coordinación, calidad de los datos, compensación inusual y cooperación con proveedores externos
Necesidades no funcionales como el rendimiento, la disponibilidad, la seguridad, la autoridad, la auditoría, el cumplimiento y las ventanas de acceso
Profundidad de la ejecución y responsabilidad a largo plazo: evaluación y evaluación fijas, presentación de informes de calidad, costos de rendimiento y pruebas de seguridad, repaso de despliegue, supervisión operacional y archivos de transferencia de conocimientos, y garantía de calidad, gamas de continuidad de las operaciones de mantenimiento de la paz
No se establecen los objetivos de los proyectos, las personas responsables y los criterios de aceptación
Cuentas clave, datos, interfaces o autorizaciones de negocio no disponibles
Sólo se busca el precio máximo o ciclo muy corto, y no se aceptan las pruebas necesarias y el control de calidad
Podemos ayudar a comprobar el primer rango de certificación.
El indicio y la salida estructurada son adecuados para un contexto específico de la misión en un momento; el RAG aborda la búsqueda, versión y referencia del conocimiento externo; la herramienta requiere consultas en tiempo real y acciones controladas; el ajuste es necesario para determinar si hay suficiente beneficio después de que la misión, la muestra y la evaluación se hayan estabilizado. Los cuatro pueden combinar, pero no pueden sustituir las consultas de datos en tiempo real con la puntuación fina o utilizar los resultados de la ejecución como un pedido.
En el caso de las preguntas y respuestas a las preguntas, el sistema no es sólo una cuestión de que se está rompiendo el sistema, la competencia de los distintos departamentos, la información contradictoria y las preguntas infundadas.
El modelo puede recomendar la búsqueda de pedidos o la creación de proyectos, pero la identificación, las condiciones de búsqueda, los límites monetarios y la ejecución eventual son verificados por la interfaz de negocio. Los documentos y las retencias cargadas por el cliente son datos solamente y no pueden ser cambiados por sí mismos.
Una misión puede incluir múltiples búsquedas, llamadas modelo, retesting y revisión manual. Los puntos medios y de alto nivel del retraso final a fin, los costos de recursos por misión, la tasa de salida y la tasa de absorción manual.
A continuación se recomienda una evaluación del rendimiento del cliente, no del cliente, ni del compromiso uniforme para cumplir con la norma.
| Punto de control | ¿Cómo lo verificas? | Evite la calculación errónea. |
|---|---|---|
| Basado en la tasa de apoyo | Comprobación manual para la conclusión apoyada por referencia | La existencia de una referencia no significa que la referencia a la respuesta la apoye |
| Proceso de fronteras | Datos de ultra vires y conflictos no ensayados por separado | El rechazo de las respuestas correctas y la terminación operacional de las cuentas se contabilizan por separado |
| Fin al fin | De la presentación de tareas a los resultados disponibles por el usuario | Incluye búsqueda, herramientas, retest, no sólo la primera palabra del modelo |
Escenario de responsabilidad: mesa de revisión de documentos de contrato: La combinación de técnicas utilizadas para entender la generación, citación y revisión no se utiliza como prueba de la terminación de proyectos cliente o tasas de precisión.
Cada etapa tiene objetivos claros, funciones participativas y resultados evaluables, y no se deja una decisión importante al final del proyecto.
Las cuestiones más comunes antes de la cooperación se señalan claramente con antelación.
No. El modelo API es una capacidad básica y las aplicaciones de producción requieren el alcance de tareas, datos de conocimiento, salida estructurada, privilegios de identidad, interfaces de sistema, limpieza manual, monitoreo de registros, evaluación y retiro anormal.
Muchas empresas validan valores usando modelos controlados de cloud-end antes de evaluar rutas mixtas o privatizadas.
La necesidad de utilizar tanto evaluaciones reales de las misiones, referencias RG, reglas de funcionamiento, validación estructurada, rechazos, aprobaciones manuales y el regreso de versiones no puede justificarse por mera promesa de un indicio.
La aplicación del código fuente, la configuración modelo, las reglas de alerta, el procesamiento de conocimientos, la recopilación de evaluaciones, la interfaz y la información de despliegue pueden ser entregados dentro del ámbito del contrato, y se pueden identificar los límites permitidos de los modelos y componentes de terceros.
Los procesos de software normales introducen y devuelven resultados predecibles principalmente de acuerdo con las reglas establecidas, y las aplicaciones AI también enfrentan problemas de salida de modelo inestable, cambios en versiones de conocimiento, calidad de datos y revisión manual. Ambos requieren demanda, producto, back-end, interfaz, pruebas, implementación y movilidad, y AI no reemplaza la ingeniería de software.
Ver respuesta completaAI Desarrollo de aplicaciones y desarrollo de software de empresa AI ConstrucciónLos datos deben indicar la fuente, el permiso, la versión del tiempo y los resultados correctos, mientras que la interfaz debe confirmar la documentación, el entorno de prueba, la autenticación, la restricción de flujo y las responsabilidades de escritura. Cuando la información está incompleta, se puede diagnosticar y PoC a pequeña escala, al tiempo que se identifican las lagunas que deben llenarse antes de que se desarrolle la producción.
Ver respuesta completaAI Desarrollo de aplicaciones y desarrollo de software de empresa AI ConstrucciónLa mayoría de las empresas deben utilizar modelos maduros para que coincidan con sus tareas de certificación con consejos, reglas, casos y herramientas de RAG knowledge, y sólo deben evaluar el ajuste de las tareas cuando las misiones fijas tienen deficiencias de capacidad estables, datos de capacitación de calidad legítimos y beneficios claros.
Ver respuesta completaAI Desarrollo de aplicaciones y desarrollo de software de empresa AI ConstrucciónEl acceso es determinado por el usuario, frecuencia de uso, capacidad de equipo, privilegios de identidad y procesos de negocio, en lugar de buscar una forma de cobertura única de todos los terminales. El asistente de trabajo interno es generalmente adecuado para incrustar en sistemas existentes o microinteligencia empresarial, uñas, flybooks, servicio al cliente utilizando páginas web, números públicos o programas pequeños, y misiones de campo pueden requerir la foto, posicionamiento, funcionalidades offline y equipo.
Ver respuesta completaVea cómo los modelos grandes pueden ayudar en las limitaciones de ingeniería, la evaluación manual y los procesos de desarrollo
Para más información.Preguntas y respuestasComprender los límites de revisión, pruebas, seguridad, limpieza y responsabilidad del código
Para más información.Entrada de servicio generalRango completo desde el paisaje empresarial, la capacidad AI, los productos de software a las operaciones de producción
Para más información.Capacidad de conocimientoCreación de capacidad de recuperación de conocimientos que pueda ser cotizada, actualizada y heredada de las competencias empresariales
Para más información.Típica escenaConexión de extracción, generación, auditoría, cita y confirmación manual de la empresa
Para más información.Gestión de la calidadCalidad de producción de control con conjuntos de tareas fijos, calificaciones de errores y versiones
Para más información.Indicar patrones de producto, tareas reales, datos disponibles y requisitos de despliegue, primero determinando si RAG, adaptación de herramientas, idoneidad modelo o desarrollo completo de software es necesario.
El primer contacto no es enviar contraseñas o información confidencial insensible.