عاملهای هوش مصنوعی کنترلشدهای میسازیم که دانش را جستوجو میکنند، ابزارها را فراخوانی میکنند و وظایف چندمرحلهای را با تأیید انسانی انجام میدهند. امنیت، ثبت رویداد، هزینه و مدیریت خطا از ابتدا طراحی میشود.
هیچ درخواست کامل لازم نیست، ما باید در مورد مسائل که می خواهیم به آن رسیدگی کنیم، وضعیت نرم افزار موجود و زمان برنامه ریزی شده، و ارتباط برقرار کنیم که آیا مناسب برای توسعه مستقیم یا برای اعتبار است؛ پیشنهادات رسمی و پیشنهادات زمانی که دامنه روشن است ارائه می شود.
از نماینده بخواهید اطلاعات مجاز را در مورد هویت مشتری بررسی کند و به سوالات استاندارد پاسخ دهد؛ دستی بر سر دستی در صورت شکایت، بازپرداخت و درخواست های بی اساس.
View Rangeاستخراج درخواست برای فیلدهای نقل قول، جستجو برای محصولات و مواد دانش و تولید پیش نویس هایی که می توانند با هم سازگار شوند؛ پیشنهادات رسمی توسط قوانین عملیاتی و تصویب های دستی تایید می شوند.
View Rangeمشکلات جمعی، سوابق تاریخی و توصیه هایی که باید انجام شود، اتصال کارت های کاری یا سیستم عامل های مشترک، شناسایی کسانی که آنها را کنترل می کنند، که آنها را تأیید می کنند و چگونه آنها را در صورت ناهنجاری ها به تعویق می اندازند.
View Rangeچک کردن رابط ابزار، امتیازات حساب، تست مجدد و هزینه های تماس برای تکمیل تست های نمونه اولیه، logs و عقب نشینی های دستی و سپس به تدریج آنلاین می شود.
View Rangeفاز اول می تواند محدود به "info-sorting and Draft" باشد و به طور خودکار نقل قول یا جایگزین قضاوت حرفه ای ارسال نمی کند.
مشتریان نه تنها یک پنجره گفتگو دریافت می کنند، بلکه رابط ها، رابط ها، کدهای منبع، تست و اطلاعات استقرار را نیز توافق کرده اند.
موارد افشا شده اند، از جمله پایگاه دانش، سفارشات و پرس و جو های عضو، صندوق های دستی و فرآیندهای ارزیابی آنلاین، کمک می کند تا درک کنند که چگونه شرکت های بی آی ام وارد سیستم کسب و کار می شوند، با این اثر و شواهد کالیبره شده به صفحه مورد.
مشاهده پیاده سازی و دستورالعمل های تایید
ربات های چت عمومی نمی توانند کار واقعی را انجام دهند.
خروجی مدل ناپایدار است، فقدان اختیارات، حسابرسی و مکانیسم های بررسی دستی
عدم یکنواختی بین پایه دانش، تماس ابزار و سیستم های موجود
حذف وظایف، برنامه ریزی و طراحی چند مرحله ای
دانش بی سی Retrieval، ابزار Call، API و عملیات
تک مامور، گره های تایید چندجانبه و دستی
حقوق هویت، حسابرسی عملیاتی، حفاظت از اطلاعات حساس و عقب نشینی های اجرایی
مجموعه کاری واقعی، ارزیابی آفلاین و نظارت بر اثرات آنلاین
مسیر مدل، راهنمایی ها و بهینه سازی کیفیت دانش، اجرای مدیریت هزینه
مرزهای تحویل نهایی با توجه به دامنه خدمات، مرحله ساخت و ساز و روش های همکاری تعریف شده است و در زیر به عنوان نتایج مشترک توصیف می شود.
محدوده خدمات و حلقه های بسته کسب و کار برای تکمیل فاز اول: تجزیه و تحلیل کار، برنامه ریزی و چند مرحله ای طرح گردش کار، بازیابی دانش، تماس ابزار، API و سیستم های ادغام سیستم های عملیات
سطح یکپارچگی کدهای موجود، داده ها، سیستم ها، تجهیزات و اسناد و محدوده پوشش برای حسابرسی، انتقال یا مهندسی مجدد
تعداد رابط های شخص ثالث، مسئولیت های هماهنگی، کیفیت داده ها، جبران غیر معمول و همکاری های تامین کننده خارجی
الزامات غیر عملکردی مانند عملکرد، دسترسی، امنیت، اقتدار، حسابرسی، انطباق و دسترسی به پنجره ها
عمق تحویل و مسئولیت بلند مدت: ماتریس صلاحیت، ورود حسابرسی و برنامه های رگرسیون غیر طبیعی، گزارش های ارزیابی، راهنماهای آنلاین، ترافیک و فایل های استفاده، و تضمین کیفیت، تداوم حفظ صلح
اهداف پروژه، افراد مسئول و معیارهای پذیرش ایجاد نمی شوند
حساب های کلیدی، داده ها، رابط ها یا مجوز های تجاری موجود نیستند
تنها قیمت یا چرخه بسیار کوتاه مورد توجه قرار می گیرد و آزمایش های لازم و کنترل کیفیت پذیرفته نمی شوند.
موارد زیر برای توضیح روش پیاده سازی، کالیبر داده ها و مرزهای مسئولیت استفاده می شود و به عنوان یک پروکسی برای قضاوت پروژه توسط لیست های کاربردی استفاده نمی شود.
هنگامی که پروژه راه اندازی شد، یک لینک کسب و کار را انتخاب کنید که اکثر آنها نیاز به بهبود دارند، با کاربر واقعی مصاحبه کرده و نمونه اخیر را تهیه کنید، پردازش رکورد، به طور متوسط زمان انتظار، زمان انتظار، اعداد پشت به کار، اعداد غیر معمول و نقاط تماس دستی در اطراف "تضعیف، برنامه ریزی و چند مرحله ای"؛ اگر داده های موجود ناقص هستند، پایه کتابچه راهنمای برای یک پروژه بدون تکمیل آن است.
پایه همچنین باید دامنه آمار و محرومیت ها را نشان دهد، به عنوان مثال، زمان پردازش با دسترسی به اطلاعات یا با اولین ارسال توسط مشتری شروع می شود، استثنا نمی تواند رابط های شخص ثالث را شامل شود و تغییرات دستی شواهد جزئی یا پردازش مجدد هستند.
اولین مسئله که به دنبال پوشش تمام بخش ها نیست، مربوط به "RAG بازیابی دانش، تماس ابزار، بیAPI و ادغام سیستم های تجاری" است تا یک حلقه بسته را ایجاد کند که می تواند زندگی واقعی را اجرا کند: ورودی روشن، قوانین پردازش، اقدامات سیستم، مسئولیت، حرکت غیر معمول و نهایی نقش های خروجی کلیدی شامل حداقل صاحبان کسب و کار، کاربران واقعی، رابط فنی و نظارت بر کاربران است که توسط مدیران گروه دیگر توصیف شده است.
ارزیابی نیاز هر شایستگی را در صحنه کسب و کار، نقش کاربر و پذیرش نمونه مطابقت دارد. موضوعات که داده های مشروع، رابط ها یا تصمیم گیرندگان را ارائه نمی دهند باید به عنوان پیش شرط یا مرحله بعدی گنجانده شوند و نباید در یک پیشنهاد ثابت گنجانده شوند.
یک مسیر معمول برای شناسایی وظایف با ارزش بالا و سیستم های قابل خدمت، تعیین داده ها، امتیازات و شاخص های پذیرش، تکمیل اثرات بی نظیر و تجزیه و تحلیل حلقه های بسته، توسعه تولید، یکپارچگی، تست ایمنی و افزایش خاکستری در مقیاس بالا، هر مرحله باید نتایج قابل مشاهده، مانند نمودار جریان، نمونه های اولیه، رابط، سوابق جمع آوری، یا اجرای تظاهرات، زمانی که تغییرات تصمیم گیری مجدد، و کمبود داده های مدیریت می شوند، و تغییرات داده ها را در معرض خطر قرار می دهند.
تظاهرات مرحله ای "به نظر می رسد مناسب برای کار" نیست، نمونه نماینده باید برای پوشش فرآیندهای عادی، زمینه های از دست رفته، درخواست های تکراری، اقتدار ناکافی، زمان بیش از حد و داده های تاریخی از خدمات خارجی استفاده شود و شناسایی مشکلات که تنها در محیط تولید در مراحل اولیه ایجاد می شود.
این پروژه باید حداقل مرز صحنه، امکان سنجی و گزارش ارزیابی ریسک، PoC ، مجموعه کاری واقعی و تاثیر گذار، نرم افزار عامل، رابط ابزار، کد منبع و بسته استقرار، و تایید کد منبع یا پیکربندی، مدیریت حساب، استقرار، پشتیبان گیری داده ها، پاسخ شکست و مسئولیت های تعمیر و نگهداری بعدی.علاوه بر پذیرش عملکردی، بررسی امتیازات، امنیت، عملکرد، و آموزش کاربر به طور مستقل و پشتیبانی از سیستم های کلیدی است که قادر به بازیابی سیستم های سیستم های کاربر هستند.
فرض بر این است که یک پایه فرآیند ۸۰۰ مورد در ماه، به طور متوسط ۱۸ دقیقه در واحد، و نرخ بازگشت ۱۲ درصد، که تنها یک مثال است، نه یک عملکرد مشتری، یک خط است که باید با چهار تا هشت هفته متوالی مشاهده مداوم در همان کالیبر دنبال شود، قبل از اینکه قضاوت در مورد اینکه آیا پروژه موفق به ارتقاء در انجام وظایف عملیاتی، کاهش دستورالعمل های کاربردی و مدیریت عملی است.
محدوده رسمی، دوره ای، شاخص های بودجه و تاثیر در پروژه "خطای تشخیصی، قرارداد و پذیرش" مشخص شده است.
موسسه AI باید با یک کار با ارزش بالا با خروجی ورودی روشن شروع کند، یک نمونه واقعی در دسترس است و هزینه های خطا قابل مدیریت است. اول، نرخ تکمیل کار، تماس ابزار و هزینه توسط بی آیQ23M تایید شده است و سپس اجازه، حسابرسی، تأیید دستی، تایید دستی، غیر طبیعی و مستمر ارزیابی قبل از ورود به محیط تولید تکمیل شده است.
سطح عدم اطمینان در مراحل قبل از تصمیم گیری در مقیاس ورودی و روش های همکاری کاهش می یابد.
ایجاد یک کار پایه با شناسایی ورودی، خروجی، دانش، ابزار، شایستگی ها، خطرات و نقاط دستی مداخله.
از نماینده بخواهید که ابزار کنترل شده را در نمونه واقعی برای ثبت نرخ تکمیل، نوع خطا، تاخیر، هزینه و نرخ مداخله دستی، فراخوانی کند.
دسترسی به هویت، حسابرسی، نظارت و عقب نشینی شکست و تکمیل مقیاس خاکستری، ارزیابی عملیاتی و بهینه سازی مداوم.
مدل API ، الگوریتم های استدلال و هزینه های ابزار شخص ثالث معمولا به طور جداگانه برای استفاده واقعی شارژ می شوند؛ مشتریان مسئول داده ها و مجوز های کسب و کار هستند و در تایید اقدامات پرخطر شرکت می کنند.
شرکت توسعه هوشمند و خروجی عامل با همان نوع نیازهای تدارکات مطابقت دارد: اجازه می دهد که برای خواندن، تماس و اجرای چندین گام در اختیار نمایندگی خود را انتخاب کند، مناسب است که یک حلقه بسته کسب و کار را انتخاب کنید، نرخ دسترسی صحیح، نرخ دسترسی صحیح، نرخ مداخله دستی و اجرای هزینه ها با یک کار ثابت، و تصمیم گیری برای گسترش بیشتر نماینده.
اولویت بندی به ورود و صادرات به وضوح داده می شود، ابزارهای سیستم مجاز هستند، خطا به صورت دستی کاهش می یابد و ارزش های کسب و کار قابل اندازه گیری هستند.
حداقل ابزار دسترسی را از طریق کنترل شده API یا PDQMCP با مجوز های مختلف و قوانین حسابرسی برای جستجو، نوشتن، اثبات و اقدامات برگشت ناپذیر ارائه دهید.
Beyond answer quality, verify task completion, tool parameters, state updates, permissions, safe stops, human takeover, latency, and cost per successful task.
مدل ها، دانش، ابزار و قوانین عملیاتی همه تغییر خواهد کرد، نیاز به انتشار، ارزیابی رگرسیون، نظارت زنجیره تماس، کاهش شکست و مدیریت هزینه.
هر مرحله اهداف روشنی دارد، نقش های مشارکتی و نتایج قابل ارزیابی و تصمیمات مهم به پایان پروژه واگذار نمی شود.
رایج ترین مسائل قبل از همکاری به وضوح در حال حاضر بیان شده است.
معمولاً با تعداد صحنه ها، تعداد ابزارها و رابط ها، کیفیت داده های دانش، الزامات اقتدار، نحوه استقرار مدل و شاخص های پذیرش تعیین می شود.
یک سناریوی با ارزش بالا را می توان برای اولین بار با یک سیستم تولید کننده با قابلیت های قدرت، حسابرسی، ارزیابی و عملیاتی تایید کرد.
بله، مدل های خصوصی، ابرهای اختصاصی یا خدمات مدل سازی مبتنی بر ابر کنترل شده ممکن است بر اساس حساسیت داده ها، مو های ترکیبی و شرایط قدرت انتخاب شوند.
تنها امکان ندارد که فقط چند سخنرانی را مشاهده کنید، توصیه می شود که نرخ تکمیل کار، مبنای پاسخ، نرخ صحیح ابزار مورد استفاده، نرخ مداخله دستی، تاخیر، هزینه ها و بازگشت های غیر طبیعی بررسی و سوابق برگشت پذیر حفظ شود.
هدف ضبط "تا حد ممکن" نیست، اما می تواند به ماموریت. کاربران و اشیاء کسب و کار، مدل ها و پارامترهای، قالب های هشدار، نسخه های دانش و ارجاع، ابزار تماس، تایید دستی، نتایج نهایی، تغییرات و نوشتن سیستم معمولا مورد نیاز است.
پاسخ کاملدرصد 1مامور AI برای ماموریتی که به خوبی هدف قرار گرفته است مناسب است، رابط های ابزار قابل مدیریت هستند، فرایند مستند شده و شکست می تواند به صورت دستی بر روی سناریوهای مشترک انجام شود، شامل بازیابی اطلاعات، پردازش اسناد، آماده سازی فروش، گزارش عملیاتی و اطلاعات سیستم متقابل، اقدامات پرخطر مانند پرداخت، پیشنهادات رسمی، انتشار عمومی و تغییرات کلیدی باید برای مجوز حفظ شود.
پاسخ کاملدرصد 1کارهای ساده ی می تواند سریعتر انجام شود، اما تولید در خط نیاز به داده ها، رابط های ابزار، امتیازات، ارزیابی ها، log ها و گرفتن دستی دارد. چرخه به طور عمده به قوانین کسب و کار و آماده سازی سیستم بستگی دارد، نه تماس های مدل، توصیه می شود که یک کار واحد در دو تا چهار هفته اعتبار داده شود، و پس از اجرای سیستم ها و تست های کوچک در مراحل بدون پذیرش ثابت، حتی اگر آن را به سرعت اثبات کند، اگر آن را اثبات کند، به سرعت در دسترس باشد.
پاسخ کاملتوسعه نرم افزار و شرکت AIنرم افزار عادی نتایج قابل پیش بینی را عمدتاً بر اساس قوانین تثبیت شده پردازش می کند و برنامه های AI نیز با مشکلات خروجی مدل ناپایدار مواجه می شوند، تغییرات در نسخه های دانش، کیفیت داده ها و بررسی دستی، هر دو نیاز به تقاضا، محصول، back-end، رابط، تست، و تحرک و HPQ12M جایگزین مهندسی نرم افزار قابل اعتماد نیست.
پاسخ کاملدرک مرزهای کار فروش عامل، تماس با ابزار، امتیازات مشتری و روش دریافت و بازرسی تولید
برای اطلاعات بیشترابزار یکپارچه سازیابزار داخلی API و کسب و کار در دسترس برای هوشمندان به شیوه ای کنترل شده و قابل حسابرسی است.
برای اطلاعات بیشترمدیریت کیفیتایجاد مجموعه های کاری، نسخه بازده، اقتدار، برداشت دستی و عملیات مداوم کیفیت
برای اطلاعات بیشترخدمات پروژه های پروژه های شرکت های AIدرک PoC ، R & D برون سپاری، ادغام سیستم ها به مرز تعاونی تولید
برای اطلاعات بیشتردستورالعمل های بودجهتوزیع ورودی ها توسط صحنه، ابزار، داده ها، اقتدار، استقرار و ارزیابی
برای اطلاعات بیشترموارد تحویل واقعیمشاهده دانش، میز مشتری و تحویل آنلاین شواهد پروژه
برای اطلاعات بیشترمرزهای خدمات، پایگاه های بودجه و روش های پیاده سازی برای مراحل مختلف پروژه یکسان نیستند و می توانند در ارتباط با موارد زیر ارزیابی بیشتری داشته باشند.
مطالبات سقوط · شرح ابزار دانشابزار لازم نیست که اعتبار مستقیم میکرو را ارائه دهد؛ خلاصه فقط در مرورگر تولید می شود و به طور خودکار ارسال نمی شود.
هدف اول و وضعیت فعلی نباید کامل باشد.
