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Exemples de programmes de projets du même type

FDE · Mise en œuvre de AI

Plateforme de collaboration FDE pour l'application Interprerise AI

Pour la mise en œuvre du projet Enterprise AI, une scène de collaboration complète a été présentée à partir du diagnostic de scène, de l'évaluation des tâches réelles, de la base de connaissances RAG, de l'outil Agent, de la permission d'audit pour aller jusqu'à l'échelle grise et exécuter un double disque.

Grand modèleRAGAgentIntégration API
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

Personnel de première ligne, propriétaires de processus, équipes d'information et personnel de transport de systèmes

Utilisation réelle

Établir des processus de projet, de la détection des scènes aux opérations en ligne; gérer les connaissances, les outils, les conseils et les données d'évaluation de façon uniforme; lier la rétroaction des utilisateurs aux modèles, à la récupération et à l'optimisation des flux de travail.

Fonctions essentielles

Gestion du site

Centraliser la maintenance des changements de configuration, de la personne responsable et de la version de l'opération, et les changements importants sont examinés et peuvent être consultés, comparés et inversés.

base de connaissancesRAG

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.

Assistant AI

Soutient le personnel opérationnel à mener à bien les opérations au stade « AiA », compte tenu de l'état de traitement et de la confirmation manuelle des résultats anormaux.

Agente Secteur de travail

Démantèler les tâches en étapes de recherche, en utilisant les connaissances et les outils système selon les privilèges; maintenir une confirmation manuelle pour les actions à risque élevé telles que l'envoi, le retour en arrière.

Outil d'interface

Aide le personnel des opérations à effectuer les opérations à l'outil d'interface, compte tenu de l'état de traitement et de la validation manuelle des résultats anormaux.

Évaluation des opérations

Visualisez en permanence l'utilisation, la qualité du traitement, les anomalies et les modifications manuelles pour fournir la base d'une optimisation ultérieure.

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.

AI a besoin de transparence et de valeur

Prototype à processus de production traçable

Harmonisation des connaissances et des outils

La rétroaction stimule l'optimisation continue

01 / État des opérations

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

Cela s'adresse aux entreprises qui doivent organiser des équipes d'affaires, de technologie, de données et de modélisation pour travailler ensemble à faire progresser AAIIPTION.

AI besoins, prototypes, données et dossiers d'évaluation dispersés

La rétroaction opérationnelle est difficile à traduire en tâches d'optimisation technique

Manque de gouvernance uniforme pour la base de connaissances, l'interface Agent et systèmes

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

Créer des processus de projet de découverte de scène aux opérations en ligne

02

Harmonisation des connaissances, outils, conseils et données d'évaluation de la gestion

03

Lier la rétroaction des utilisateurs aux modèles, à la récupération et à l'optimisation des flux de travail

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

Diagnostic des lieux d'affaires, hypothèses de valeur et classement des risques

Développement de prototypes pour base de connaissances, assistant AI, Agent et interface d'outils

Évaluation hors ligne, mise en ligne à échelle grise, retour d'information boucle fermée et mise au point de mécanismes opérationnels

Reliure et limite

Il y a incertitude quant aux extrants du modèle et les décisions à risque élevé doivent être maintenues avec confirmation manuelle

Les données du client doivent être autorisées, disséminées, conservées et modélisées pour les mouvements de frontières

L'accès à la production dépend des indicateurs opérationnels, de l'évaluation de la sécurité et des capacités anormales d'élimination

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.

Gestion du sitebase de connaissancesRAGAssistant AIAgente Secteur de travailOutil d'interfaceÉvaluation des opérations
05 / Livraison et acceptation

Que devrait-il rester lorsque la livraison est terminée?

LivraisonLa feuille de route de la scène
Livraisonprototype d'entreprise
LivraisonPlateforme collaborative AI
LivraisonSystems Integration
LivraisonÉvaluation opérationnelle

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 sites, hypothèses de valeur et dossiers de classification des risques
Preuves techniquesListe des connaissances, conseils, outils et versions de modèles
Preuves techniquesRapports d'évaluation et comptes de mauvaise qualité fixes
Preuves techniquesJournaux d'appels d'outils, tests de sécurité et enregistrements de fonctionnement à échelle grise
Preuves techniquesVérification pré-ligne, gris, reprise manuelle et rétro-jouage

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

Les scènes principales correspondent à la qualité de référence établie par les deux parties sur des ensembles d'évaluation fixes

Référence de réponse, appel d'outils et chemin manuel de prise en charge traçable

Dépassement de l'autorité, injection et interception de scènes d'information sensibles conformément aux règles

Évaluation de la répétition après le modèle, les connaissances ou la mise à jour du flux de travail

Tâches statistiques durables achevées, interventions manuelles, retards, coûts et retour d'information opérationnel après l'accès

DECISION FAQ

Questions communes relatives aux projets en cours

Regardez les 265 questions.
Livraison de projets FDE, OPC et AI

En quoi l'externalisation FDE diffère-t-elle du développement courant de logiciels AI?

L'externalisation FDE met l'accent sur le travail approfondi des ingénieurs, en travaillant avec les utilisateurs, les données, les modèles et les systèmes existants pour faire avancer l'application. Le développement normal de AI commence généralement par une exigence fonctionnelle plus claire, en se concentrant sur les applications et les interfaces.

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Livraison de projets FDE, OPC et AI

Quel est le workflow enterprise AI et quels processus?

Les flux de travail AI intègrent les capacités du modèle dans des étapes définies et passent la boucle d'achèvement par les règles, API et l'enlèvement manuel. Il est adapté au traitement de documents, à la classification des informations, au premier projet de contenu, à la préparation des ventes, au flux de feuille de travail et à la compilation de données entre systèmes.

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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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Quelle différence cela fait-il entre une entrée ou une recherche d'un document normal?

La recherche normale aide principalement les utilisateurs à trouver l'emplacement des fichiers ou des mots-clés, et l'utilisateur est également tenu de générer des réponses citées en fonction du contenu autorisé. Il faut gérer les sources, les versions, les privilèges, les scissions, les extractions, les dénis et les mises à jour de contenu.

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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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