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Exemples de programmes de projets du même type

Développement du copilote

Conception et développement de la base de données AI du poste de travail Copilot

Démontrer comment l'entreprise développe le modèle de données de génération assistée par objet, DDL, interface de projet, cas d'essai et inspection de migration, basé sur le copilote, et peut prendre en charge le projet d'assurance par la récupération normative, la vérification statique, l'évaluation de code et la libération contrôlée.

Modèle de code grandRAGProjet de base de donnéesAnalyse statiqueCI/CD
Exemples de programmes de projets du même type

Voici un exemple des options de mise en œuvre pour des projets similaires

Cette page est utilisée pour illustrer comment ces projets sont généralement analysés, mis en œuvre et acceptés, et ne correspondent pas à un client particulier, ni à des idées de paquets, des interfaces de démonstration ou des données de mesure dans le rendement du projet. Comprendre le contenu de la page et la portée publique

On va voir ça.

Qui l'utilise, que fait le système, quelle est la valeur?

Principaux utilisateurs

Gestionnaire de produits, ingénieur en recherche et développement, testeur, gestionnaire technique et équipe de livraison

Utilisation réelle

Le niveau de référence est établi pour une mission à haute fréquence générée par la conception de la feuille de sélection, le modèle d'interface ou le test; les spécifications de code de codage, le dictionnaire de données, la prise de décision en matière de structure, les composantes et les règles de sécurité; et la possibilité pour Copilot d'hériter du contexte de projet, de demande, de branche et de code actuel.

Fonctions essentielles

Recherche et développement

c) De rechercher des informations pertinentes dans les documents d ' autorisation et de les retourner à une source susceptible d ' examen plutôt que de se contenter de formuler des conclusions non fondées.

Modélisation des objets commerciaux

Soutien au personnel des opérations pour effectuer des opérations au stade de la modélisation d'objets - -, pour voir l'état du traitement et confirmer manuellement les résultats anormaux.

DDL et le projet de migration

Aider le personnel des opérations à terminer les opérations à la DDL et les projets de migration, à voir l'état du traitement et à confirmer manuellement les résultats anormaux.

Prise en charge du code d'interface

Soutient les opérations du personnel opérationnel dans la chaîne «Advanced Code-Aide», compte tenu de l'état de traitement et de la validation manuelle des résultats anormaux.

Production de cas d'essai

Aider le personnel des opérations à mener à bien les opérations au stade de la production de cas fondés sur les essais, à voir l'état du traitement et à confirmer manuellement des résultats anormaux.

Réglementation et inspections de sécurité

Limiter les données et les opérations en fonction de l ' identité de l ' utilisateur et tenir des registres d ' accès, de changement et d ' action sensible.

Valeur des opérations

On trouvera ci-après les orientations de valeur qui peuvent être classées par ordre de priorité pour les mêmes projets et ne représentent pas des produits fixes; les projets officiels devraient d ' abord établir le niveau de référence de l ' entreprise.

Réduire l'encodage du modèle dupliqué

Les normes commerciales sont disponibles en R & D

Générer du contenu examiné et testé pour laisser des marques

Qualité RD-AI par rapport à l'adoption de mesures durables

01 / État des opérations

Quelles sont les conditions dans lesquelles une entreprise rencontre habituellement ce problème?

Cette page est un exemple de programme de projet similaire qui ne suggère pas que le code de génération AI puisse sauter la revue d'architecture, tester et la gestion du changement.

Absence de carte uniforme entre la terminologie requise et le nom de table, de champ et d'interface

AI peut rapidement générer des DLDD et des codes, mais peut ignorer l'indexation, la liaison et la compatibilité

Les modèles ne sont pas informés des cadres d'activités, des spécifications des données et des décisions d'architecture historique

Générer du contenu qui peut poser des risques de sécurité et de changement s'il entre directement dans l'entrepôt ou la base de données

Absence de mesures de durabilité pour l'adoption de codes, raisons de retour et coûts de modèle

02 / Méthode de mise en œuvre

Comment décomposer ces projets

La première phase est définie par des missions opérationnelles réelles qui identifient les processus, les données, la dépendance du système et les limites inhabituelles.

01

Données de référence pour une mission à haute fréquence générée par une feuille de sélection, un modèle d'interface ou un test

02

Recueillir des codes de code, dictionnaire de données, prise de décision en architecture, composants et règles de sécurité

03

Laissez Copilot hériter le projet, la demande, la branche et le contexte actuel du code

04

Exécuter syntaxe, nommage, indexage, migration et contrôles de retour pour la génération de DDL

05

Tous les changements entrent dans l'environnement par l'évaluation de code, les tests automatiques et les lignes de streaming contrôlées

06

Rendre compte des recommandations, de l'adoption, de la modification, des lacunes et des versions, les tâches fixes revenant en permanence

Je n'ai pas besoin d'écrire une demande complète d'abord.

Vous voulez juger si c'est une bonne idée pour votre projet?

Ajouter une microlettre du consultant pour indiquer les problèmes actuels, les systèmes en place, le calendrier prévu pour la mise en œuvre et le budget, et nous aiderons à déterminer l ' ampleur de la première période et les principaux risques.

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03 / Limite du projet

Qui est responsable de quoi? Quelles conditions doivent être confirmées en premier?

Responsabilités des parties

Les limites de mission et de risque confirmées par les équipes d'architecture, de développement, d'essais et de transport

Recueillir des normes, dictionnaire de données, exemples de codes, décisions en matière d'architecture et missions d'évaluation

Développement de la capacité de copilote, de récupération des connaissances, d'entreposage et d'intégration en continu

Qualité du code de l'organisation, sécurité, compatibilité, retour de migration et tests de régression de la version

Reliure et limite

Le SDL, le code et le script générés par AI doivent être évalués manuellement et automatiquement testés

Les modifications apportées à la base de données de production ne peuvent être mises en œuvre directement par des modèles et doivent être soumises à des systèmes d'approbation et de délivrance.

La couverture des données pour le code privé, la dépendance à l'égard des licences et des services modèles nécessite une confirmation préalable

L'amélioration de l'efficacité de la R & D dépend de la pertinence de la mission, de la qualité normative, de l'adoption de l'équipe et de la base d'ingénierie

04 / Portée du système

Module de capacité pour inclusion éventuelle dans la première phase

Le nom du module n'est pas la plage de cotation finale. L'entrée formelle nécessite la confirmation item-par-item de l'utilisateur, sortie d'entrée, permission, interface, processus anormal et entrée ou non.

Recherche et développementModélisation des objets commerciauxDDL et le projet de migrationPrise en charge du code d'interfaceProduction de cas d'essaiRéglementation et inspections de sécuritéLa synergie d'évaluation du codeGroupes de travail sur l ' efficacité de la recherche-développement
05 / Livraison et acceptation

Que devrait-il rester lorsque la livraison est terminée?

LivraisonÉlaboration d ' une description de la mission et de l ' utilisation de la frontière
LivraisonConnaissances normalisées et évaluation des missions fixes
LivraisonÉlaborer la source de poste de travail copilote
LivraisonIntégration IDE, entrepôt de code et ligne de streaming
LivraisonVérification des règles et configuration de la permission
LivraisonRapports d'évaluation de la qualité, de la sûreté et de l'efficacité
LivraisonManuel sur le déploiement, la promotion et l ' utilisation par l ' équipe

Preuves techniques à examiner

La page ne prétend pas avoir de matériel de projet pour un client; les documents vérifiables suivants devraient être établis pour une mise en œuvre formelle, en fonction de la portée du contrat.

Preuves techniquesListe des tâches de développement, entrepôts de codes, environnement, privilèges et actions interdites
Preuves techniquesRèglement, dictionnaire de données, prise de décision de structure et enregistrements de la version de tâches fixes
Preuves techniquesContenu des recommandations, révisions manuelles, adoption des résultats et rapports d'évaluation
Preuves techniquesSyntaxe : Analyse statique; test de module; données de confiance et enregistrements de numérisation sécurisés
Preuves techniquesMigration de bases de données, compatibilité, renversement et essais d'exercices environnementaux
Preuves techniquesTaux d'adoption, de modification, de défauts, durée de la mission et coût de la remise en état du modèle

Niveau de référence recommandé pour l'acceptation et l'inspection

Les modèles de données, les DDL et les projets de codes sur les ensembles de tâches fixes sont à la base de la qualité

Génére des recommandations qui se réfèrent aux normes, dictionnaires de données ou contextes pertinents

Tous les changements de code et de base de données sont correctement évalués, testés et approuvés.

Dépassement de l'accès, fuites de code sensibles et embouts injectés dans un blocage ou une alarme de routine

Les modèles ou les mises à jour des connaissances permettent de comparer les applications, les modifications, les lacunes et les résultats de sécurité

L'entreprise est en mesure de prendre en charge la modélisation, les connaissances, les codes intégrés et l'évaluation des actifs

DECISION FAQ

Questions communes relatives aux projets en cours

Regardez les 265 questions.
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Par où devrait commencer l'entrée de la transformation de AI d'entreprise?

Enterprise AI Transport devrait commencer par une tâche opérationnelle réelle, haute fréquence et vérifiable par les résultats, plutôt que d'acheter des modèles ou de construire de grandes plateformes. Enregistrer le traitement actuel, la durée, le back-work, les conséquences d'erreurs et la responsabilité manuelle, et sélectionner une scène où des échantillons sont disponibles et peuvent être utilisés manuellement pour couvrir le bas.

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Développement de AI, produits AI et modélisation

Quand une entreprise doit-elle construire une plateforme AI ou un support AI?

La plateforme est d'une valeur évidente lorsque plusieurs ministères commencent à reproduire l'accès aux modèles, la base de connaissances, les outils d'agent, les compétences et les capacités d'évaluation.Une ou deux entreprises pilotes seulement devraient généralement valider la scène sans construire de grandes stations moyennes plus tôt. La plateforme devrait aborder les problèmes de réutilisation, de gouvernance et d'exploitation, plutôt que d'ajouter une couche supplémentaire de pages d'affichage.

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Entreprise AI Organisation et mise en œuvre des transports

Les entreprises n'ont pas les données à trier. Peut-elles démarrer la transition AI?

Le diagnostic de scène et l'inventaire des données peuvent être initiés, mais il n'est pas approprié de s'engager directement à des effets AI complets lorsque les conditions de données ne sont pas connues. Les entreprises peuvent prioriser les connaissances relativement centralisées, des échantillons facilement disponibles, et les résultats peuvent être vérifiés manuellement, tout en exécutant de petits PoC, et la gouvernance affectera vraiment les données de scène.

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Entreprise AI Organisation et mise en œuvre des transports

L'entreprise achète-t-elle un compte AI générique avec la conversion AI?

L'achat d'un compte AI générique ne peut être utilisé que pour calculer l'outil ou renforcer la capacité du personnel, et n'est pas équivalent à l'achèvement du transport d'entreprise AI. Une véritable transformation nécessite de relier AI à un mandat d'affaires clair, à des connaissances commerciales, à des pouvoirs d'identité et à des systèmes existants, et d'établir des évaluations de la qualité, du contrôle des risques et des opérations continues.

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Votre jugement est basé sur votre situation réelle.

L'affaire n'est qu'un moyen de remettre le projet dans votre entreprise.

Dites-nous ce qui est approprié, ce qui est fait dans la première phase et quels sont les risques associés à l'identification des processus, des systèmes et des problèmes actuels qui sont abordés.

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