ماموریت و تشخیص نمونه
تایید می کند که آیا کار نسل ارزش توسعه داردشناسایی کاربران، ورودی ها، نتایج مورد انتظار، بر اساس ارجاعات، عواقب خطا، فرآیندهای دستی و هزینه های پردازش فعلی.
PROFESSIONAL SERVICE
توسعه برنامههای هوش مصنوعی مولد و LLM
راهکارهای RAG، جستوجوی سازمانی، تولید محتوا و پردازش اسناد مبتنی بر مدلهای زبانی را توسعه میدهیم و آنها را به دادهها، مجوزها، APIها و فرایندهای موجود متصل میکنیم.
قابل ردیابی در یک فرآیند تجاری واقعیکیفیت خروجی، مبنای مرجع و اصلاح دستیدانش کسب و کار، راهنمایی ها و ارزیابی پایداری از رسوبحفظ برنامه و کنترل داده ها در صورت تغییرات عرضه کننده مدل
لازم نیست که درخواست کامل برای کمک را تهیه کنید.
اول به سوال شما پاسخ خواهم داد.
آیا باید ابتدا برنامه های بزرگ مدل سازی انجام شود یا ابتدا باید کار آماده شود؟
انتخاب مدل ها باید کیفیت پاسخ ها، محدوده مجوز، شرایط استقرار، تاخیر و هزینه دویدن را در نظر بگیرد.دانش به طور مداوم به روز می شود و بر ارزیابی جستجو و اولویت بندی تعریف رابط ابزار کنترل شده در هنگام جستجو یا اجرای عمل تمرکز می کند.
- نمونه ها و خروجی ها را تعریف کنید
- مسیر تکنولوژی مقایسه
- مجوزهای ابزار اتصال ( Disconnect Tool License)
- کیفیت بازگشت و هزینه
مرزهای پیاده سازی و پذیرش این دسته از پروژه ها در زیر شرح داده می شود.به طور مستقیم به جزئیات نگاه کنید.
نتیجه گیری های تصمیم گیری پروژه
چگونه نسل توسعه نرم افزار های بیAI و شرکت های کوچک باید شروع شود
نسل AI باید با یک محصول قابل شناسایی، نمونه و نیروی کار مبتنی بر خطا آغاز شود. اول، یک پایه دستی و مجموعه وظیفه ثابت ایجاد شده است، مقایسه مدل ها، قوانین و خروجی های ساختار یافته؛ و پس از اینکه به کیفیت و هزینه، امتیازات هویت، فرآیندهای رابط تجاری، پردازش های نظارت و ارزیابی مداوم رسیده است.
START WITH EVIDENCE
از قضاوت اولیه تا پذیرش و پذیرش تحویل
سطح عدم اطمینان در مراحل قبل از تصمیم گیری در مقیاس ورودی و روش های همکاری کاهش می یابد.
ارزیابی و ارزیابی مسیر
مدل و مسیر پروژه را با یک کار واقعی انتخاب کنید.نسل مستقیم تر، پ.ک.ک.پی.م، قوانین، تماس ابزار و بررسی دستی، ضبط کیفیت، تاخیر، هزینه و خطاهای جدی.
برنامه های تولید
توسعه محصولات نرم افزار آنلاین و قابل حسابرسیرابط های محصول، دسترسی، رابط ها، نظارت، عقب نشینی های غیر طبیعی، استقرار و ارزیابی های رگرسیون نسخه سازی تکمیل می شوند.
توصیه آمادگی پیش از رضایت
کاربران هدف، وظایف نسل و فرآیندهای دستی فعلینمونه های واقعی از حالت عادی، غیر معمول، درگیری و خطر بالادانش، قالب ها، قوانین و منابع داده برای مجوز قانونیسیستم ها، API و حساب های آزمایشی برای اتصالدستورالعمل های راهنمای، صدور و پاسخگوییکیفیت، تاخیر، هزینه، استقرار و الزامات امنیتی
شواهد در پذیرش دیده می شود.
کیفیت و خطاهای جدی در مجموعه وظایف ثابت برگشت پذیر هستندمنابع، قوانین و نسخه های دانش که تولید محتوا را می کنند قابل ردیابی هستندزمینه های ساختار یافته، رابط های تجاری و نتایج نوشتن به درستیاختیارات، اطلاعات حساس، امتناع و مکانیسم های تأیید دستی موثر هستندمدل ها نتایج زمان، غیر قابل اعتماد و کم اعتماد هستند که می توانند معکوس شوند.کد منبع، نوک، دانش، ارزیابی، استقرار و اطلاعات عملیاتی برای انجام
Boundary of cooperation and responsibility
تولید AI بی ثبات کننده است، با نتیجه گیری های پرخطر، تعهدات رسمی، مقادیر، قراردادها و انتشار تایید نامه های پیش فرض حفظ، مدل API ، الگوریتم های استدلال، داده های شخص ثالث و هزینه های جزء تجاری توسط برنامه واقعی ارائه می شود؛ مشتری مسئول مشروعیت داده ها، قوانین کسب و کار و یافته های حرفه ای است.
الزامات تدارکات و هدف جستجو
توسعه برنامه های بزرگ مدل بیشتر از فقط فراخوان رابط مدل است.
جستجوی کسب و کار برای توسعه برنامه های بزرگ مدل، توسعه نسل یا توسعه برنامه های کاربردی AI ، معمولا سوالات و پاسخ، پردازش اسناد، پردازش محتوا، تجزیه و تحلیل داده ها و یا الزامات دستیار کسب و کار را دارد. پروژه های تولید همچنین نیاز به دسترسی کاربر، مدیریت پشت دفتر، دانش و اطلاعات، امتیازات، ارزیابی، نظارت، تغییر مدل و بررسی دستی دارند و نمی تواند یک درخواست کامل را با استفاده از یک درخواست کامل تماس بگیرند.
یک برنامه مدل بزرگ چه می تواند بکند؟
یک کار قابل اندازه گیری برای اولین بار در مورد سوالات و پاسخ های دانش، درک اسناد، کمک های محتوا، تجزیه و تحلیل داده ها یا ابزار، به جای ساخت یک پورتال مشترک، شناسایی شده است.
داده های مورد نیاز برای توسعه بزرگ برنامه
آماده سازی وظایف واقعی، نمونه های ورودی و خروجی، منابع دانش، مسئولیت های به روز شده، امتیازات نقش و مرزهای حساس که نمی توان به مدل اختصاص داد مورد نیاز است.
نمونه اولیه بزرگ چگونه به یک سیستم رسمی تبدیل می شود؟
شناسایی کامل، رابط، logs، ارزیابی، کش، محدودیت جریان، ارسال دستی، آزادی در مقیاس خاکستری و مسیرهای پایین، زمانی که مدل ها در دسترس نیستند.
چه کسی مدل بزرگ را در زمانی که آنلاین است حفظ خواهد کرد
مدیریت مستمر نسخه های مدل، راهنمایی ها، دانش، ارزیابی و جمع آوری، هزینه های تماس، رابط های شخص ثالث و بازخورد کاربر برای جلوگیری از کاهش سرعت کیفیت پس از رفتن آنلاین.
مشکلاتی که شرکت ها معمولا با آن مواجه هستند
مدل های Generic بدون اطلاع از قوانین کسب و کار و داده های کسب و کار به روز تولید محتوا می کنند.
به نظر می رسد که خروجی بدون هیچ مبنایی جریان دارد و خطا و حذف آن ها نمی تواند تثبیت شود.
مدل ها، دانش، راهنمایی ها و رابط های سیستم در چندین ابزار پراکنده هستند
اپراتورهای باید بارها کپی و چسباندن کنند و شرکت های بی ام AI وارد فرآیند رسمی نمی شوند.
تظاهرات در دسترس است، اما محیط های تولید فاقد دسترسی، ورود، نظارت و عقب نشینی هستند.
خدمات اصلی ما
01
ایجاد تشخیص های سناریوی تجاری ضعیف AI و اولین طراحی ماموریت
02
مدل های بزرگ زبان، راهنمایی ها، خروجی های ساختاری و توسعه مسیر مدل
03
دانش تجدید پذیر، ارجاع، فیلتر کردن مجوز و ارتقاء خطوط جریان آب
04
نسل اسناد، استخراج اطلاعات، خلاصه، اعتبار و ایستگاه کاری محتوا
05
ابزار Call، قوانین کسب و کار و تایید دستی
06
شرکت های بی سی QERP ، HPQCRM ، پایگاه داده و ادغام محتوای شخص ثالث
07
پردازش داده های حساس، هشدار دادن به حفاظت، حسابرسی و عقب نشینی غیر طبیعی
08
ارزیابی واقعی کار، خاکستری، نظارت بر هزینه و بهینه سازی مداوم
ادامه قضاوت در زمینه پروژه های فعلی
مرزهای 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.
ورودی خدمات عمومیEnterprise AI Custom Developmentتعیین محدوده پروژه کامل از کار منحصر به فرد، محصولات نرم افزار به عملیات تولیددرخواست دانشپایگاه دانش سازمانی و RGظرفیت ساخت برای دانش سازمانی کنترل شده و فعالعملیات تولیدبرنامه های AI و HPQAgentOpsمدیریت مستمر کیفیت، مدل، دانش، هزینه و تغییرات نسخهمسیر محصولIA Native SaaS و توسعه ی شرکت های MVPمدل سازی ظرفیت سازی به عنوان یک محصول نرم افزاری که می تواند در یک کارآزمایی، عملیاتی، آندریک و مقیاس پایه تحویل داده شودمدل ها و استقرار هاخصوصی سازی ، مدل سازی خوب و استدلالبرای قضاوت در مورد اینکه آیا ابرها، مخلوط کردن، استقرار محلی و هماهنگ سازی خوب واقعا ضروری هستند.اول باید یک تشخیصی انجام دهیم.بررسی امکان سنجی و تشخیص ارزش های AIاستفاده از کار واقعی برای بررسی ارزش ها، مدل ها، داده ها، رابط ها و خطرات تولیدFAQsتوسعه نرم افزار AIمرز کامل و شفاف از دسترسی مدل، مهندسی محصول برای ارزیابی عملیاتهزینه های مشخصتولید هزینه های توسعه نرم افزار AIبودجه باتری توسط مدل، RAG ، رابط سیستم، ارزیابی و عملیات مداومشرایط ظرفیتایجاد قرارداد و بررسی سند های آزمایشیمشاهده کنید که چگونه نسل، بازیابی، قوانین، بررسی دستی و حسابرسی دایره بسته کسب و کار
پروژه تحویل
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.
DELIVERABLEایجاد محدوده ماموریت های کوچک، نمونه و تجزیه و تحلیل ریسک
DELIVERABLEشرح نمونه اولیه تعاملی، معماری سیستم و مسیر مدل
DELIVERABLEبرنامه های Back-end، مدلسازی، کد منبع و ساخت اسکریپت ها
DELIVERABLEپردازش دانش، اشاره به قوانین، خروجی های ساختاری و پیکربندی نسخه
DELIVERABLEرابط سیستم، ماتریس صلاحیت، تایید دستی و مکانیسم های حسابرسی
DELIVERABLEارزیابی و ارزیابی ثابت، گزارش کیفیت، هزینه های عملکردی و تست های ایمنی
DELIVERABLEاجرای فایل های انتقال عقب، نظارت عملیاتی و انتقال دانش
چگونه بودجه پروژه ارزیابی می شود
پوشش خدمات و حلقه های بسته کسب و کار که باید در مرحله اول تکمیل شود: نسل های تشخیص سناریو کسب و کار و طراحی ماموریت اول، مدل های زبان بزرگ، راهنمایی، خروجی های ساختاری و توسعه مدل
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: ارزیابی ثابت و ارزیابی، گزارش کیفیت، هزینه های عملکردی و تست ایمنی، رول عقب، نظارت عملیاتی و انتقال دانش و اطمینان از کیفیت، تداوم حفظ صلح
این شرایط شروع فوری توسعه کامل را توصیه نمی کند.
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.
وضعیت شما مرتبط است.
چه چیزی باید ، Agent و مدل سازی دقیق باشد؟
ما می توانیم به بررسی اولین محدوده گواهینامه کمک کنیم.
PROJECT DECISIONS
پیاده سازی و پذیرش نسل های بدونAI و توسعه برنامه های کاربردی شرکت های بی ام.QLLM
مشکلات هر یک از چهار مسیر فنی چیست؟
اشاره و خروجی ساختار یافته برای یک زمینه خاص ماموریت در یک زمان مناسب است؛ به جستجو، نسخه و مرجع دانش خارجی اشاره می کند؛ ابزار درخواست برای نمایش های زمان واقعی و اقدامات کنترل شده؛ دقیق سازی لازم است تا تعیین کند که آیا مزایای کافی پس از ماموریت، نمونه و ارزیابی تثبیت شده است.
ارزیابی باید وضعیت شکست را بیش از حد توضیح دهد.
در مورد پرسش ها و پاسخ ها به سوالات، سیستم نه تنها یک سوال از سیستم شکسته، صلاحیت بخش های مختلف، متناقض اطلاعات و سوالات بی اساس است.
اقدام زمان واقعی را به مرزهای قطعی برسانید
این مدل می تواند به دنبال سفارش یا ایجاد پیش نویس ها باشد، اما شناسایی، شرایط جستجو، محدودیت های پولی و اجرای نهایی توسط رابط تجاری تایید می شود. اسناد و بازیابی های آپلود شده توسط مشتری تنها داده هستند و نمی توانند توسط خود تغییر کنند.
هزینه استفاده از یک زنجیره کاری کامل
یک ماموریت ممکن است شامل چندین جستجو، تماس های مدل، تست مجدد و بررسی دستی باشد. نقاط متوسط و سطح بالا از تاخیر پایان به پایان، هزینه منابع در هر ماموریت، نرخ زمان و نرخ برداشت دستی.
تبدیل پذیرش و بررسی الزامات برای ثبت های قابل قبول
زیر یک ارزیابی توصیه شده از عملکرد مشتری، نه مشتری، و نه تعهد یکنواخت برای پاسخگویی به استاندارد است.
| چک پوینت | چگونه آن را بررسی کنید؟ | از محاسبه اشتباه اجتناب کنید. |
|---|---|---|
| بر اساس نرخ حمایت | بررسی دستی برای پایان نامه پشتیبانی شده توسط مرجع | وجود مرجع به این معنی نیست که مرجع پاسخ از آن حمایت می کند. |
| پردازش مرزی | داده های پیش زمینه، فوق العاده و متناقض به طور جداگانه آزمایش شده است | رد پاسخ های صحیح و تکمیل عملیاتی حساب ها به طور جداگانه شمارش می شود |
| پایان دادن به پایان | از ارسال وظیفه به نتایج کاربر موجود | شامل جستجو، ابزار، تست مجدد، نه تنها اولین کلمه مدل |
بررسی بیشتر شواهد و مرز
سناریوی توانایی: بررسی جدول بررسی قراردادترکیب تکنیک های مورد استفاده برای درک نسل، استناد و بررسی به عنوان اثبات تکمیل پروژه های مشتری یا نرخ دقت استفاده نمی شود.
DELIVERY PATH
پیاده سازی و تحویل Pathways
هر مرحله اهداف روشنی دارد، نقش های مشارکتی و نتایج قابل ارزیابی و تصمیمات مهم به پایان پروژه واگذار نمی شود.
01روشنگری وظایف عملیاتی و پایه های دستی موجود
02یک نمونه واقعی از ناهنجاری های طبیعی و خطر بالا را آماده کنید.
03مدل های مقایسه، RAG ، قوانین و مسیرهای تولید
04تکمیل قرارداد با شرکت The PoC و منجمد کردن مرز ارزیابی و تولید
05توسعه محصولات، امتیازات، رابط ها و عملیات backstage
06Greyscale Upline و بررسی هزینه های کیفیت و پذیرش
07به روز رسانی مستمر قوانین دانش و ارزیابی های رگرسیون
FAQ
FAQs
رایج ترین مسائل قبل از همکاری به وضوح در حال حاضر بیان شده است.
آیا نسل توسعه دسترسی به گوشی های بی ام تنها برای دسترسی به مدل بزرگ API لازم است؟+
مدل API یک قابلیت اساسی و برنامه های تولید است که نیاز به دامنه وظایف، داده های دانش، خروجی ساختاری، امتیازات هویت، رابط های سیستم، رزرو دستی، نظارت بر ورود، ارزیابی و عقب نشینی غیر طبیعی دارد.
آیا باید مدل ابر را انتخاب کنیم یا مدل محلی؟+
بسیاری از شرکت ها ارزش های استفاده از مدل های کنترل شده ابر را قبل از ارزیابی مسیرهای مخلوط یا خصوصی سازی اعتبار می دهند.
چگونه می توانیم توهمات و خطاهای موجود در مدل را کاهش دهیم؟+
نیاز به استفاده از هر دو ارزیابی ماموریت واقعی، ارجاعات RG، قوانین عملیاتی، اعتبار ساختاری، امتناع، تایید دستی و بازگشت نسخه ها را نمی توان با وعده های محض یک اشاره توجیه کرد.
آیا پروژه می تواند کد منبع و پیکربندی مرجع را ارائه دهد؟+
کاربرد کد منبع، پیکربندی مدل، قوانین هشدار، پردازش دانش، جمع آوری ارزیابی، رابط و اطلاعات استقرار می تواند در محدوده قرارداد تحویل داده شود و مرزهای مجاز مدل ها و اجزای شخص ثالث می تواند شناسایی شود.
DECISION FAQ
همه ی ۱۵۵ سوال را بررسی کنید.موضوعات مشترک مربوط به پروژه های فعلی
توسعه نرم افزار و شرکت AI
توسعه نرم افزار AI بین توسعه نرم افزار عمومی چه تفاوت هایی ایجاد می کند؟
نرم 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 کاملتوسعه نرم افزار و شرکت AIچه داده ها و رابط ها برای توسعه برنامه های کاربردی شرکت های کوچک باید آماده شوند؟
داده ها باید منبع، مجوز، نسخه زمانی و نتایج صحیح را نشان دهند، در حالی که رابط باید مستندات، محیط آزمون، تأیید اعتبار، محدودیت جریان و مسئولیت نوشتن را تأیید کند، هنگامی که اطلاعات ناقص است، می تواند تشخیص داده شود و در مقیاس کوچک ، در حالی که شناسایی شکاف هایی که باید قبل از تولید پر شود.
پاسخ کاملتوسعه نرم افزار و شرکت AIآیا توسعه نرم افزار AI باید مدل خود را آموزش دهد یا اصلاح کند؟
اکثر شرکت ها باید از مدل های بالغ برای مطابقت با وظایف گواهی خود با راهنمایی، قوانین، پرونده دانش و ابزار دانش RAG استفاده کنند، آنها فقط باید زمانی که ماموریت های ثابت دارای شکاف ظرفیت ثابت، داده های آموزش کیفیت قانونی و مزایای روشن است، ارزیابی دقیق کنند.
پاسخ کاملتوسعه نرم افزار و شرکت AIآیا برنامه های کاربردی AI می توانند در صفحات وب، APP ها، برنامه های کاربردی یا برنامه های اعتباری شرکت های کوچک ساخته شوند؟
دسترسی توسط کاربر، فرکانس استفاده، قابلیت تجهیزات، امتیازات هویت و فرآیندهای کسب و کار تعیین می شود، به جای جستجوی یک نوع پوشش یک بار از تمام ترمینال ها، دستیار کار داخلی معمولا برای جاسازی در سیستم های موجود یا میکروهوشمندی شرکت، ناخن ها، کتاب های پرواز، خدمات مشتری با استفاده از صفحات وب، شماره های عمومی یا برنامه های کوچک، و ماموریت های زمینه، تجهیزات عکس آفلاین و موقعیت یابی، تجهیزات عکس، تجهیزات و تجهیزات عکاسی آفلاین، تجهیزات، تجهیزات.
پاسخ کاملRELATED
توصیه های خود را دریافت کنید.خدمات، راهنمایی و موارد
صحنه های توسعه
طراحی پایگاه داده های بی سی و توسعه ایستگاه کاری Copilot
ببینید که چگونه مدل های بزرگ می توانند در مهندسی، محدودیت های ارزیابی دستی و فرآیندهای توسعه کمک کنند
برای اطلاعات بیشترسوالات و پاسخ هاآیا کد تولید شده توسط شرکت AI به طور مستقیم برای استفاده در سیستم تولید در دسترس است
درک بررسی کد، تست، امنیت، ترخیص و مرزهای مسئولیت
برای اطلاعات بیشترورودی خدمات عمومیEnterprise AI Custom Development
طیف کامل از چشم انداز کسب و کار، قابلیت های بی نظیر AI ، محصولات نرم افزار به عملیات تولید
برای اطلاعات بیشترظرفیت دانشپایگاه دانش سازمانی و RG
ظرفیت بازیابی دانش ساختمان که می تواند نقل قول، به روز رسانی و به ارث برده از صلاحیت های کسب و کار
برای اطلاعات بیشترصحنه های معمولیپردازش سند و Smart Quoting
استخراج اتصال، نسل، حسابرسی، نقل قول و تأیید دستی به حلقه بسته تجاری
برای اطلاعات بیشترمدیریت کیفیتمدیریت و ارزیابی مدل سازی
کیفیت تولید را با مجموعه های کاری ثابت، رتبه بندی خطا و نسخه ها کنترل کنید
برای اطلاعات بیشترآیا شما آماده توسعه یک مدل بزرگ یا یک برنامه تولید کننده با نام های هستید؟
الگوهای محصول، وظایف واقعی، داده های موجود و الزامات استقرار، ابتدا تعیین اینکه آیا ، سازگاری ابزار، مناسب بودن مدل یا توسعه کامل نرم افزار مورد نیاز است.
اولین تماس، ارسال رمز عبور یا اطلاعات حساس نیست.