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Exemples de programmes de projets du même type

Génération de l'application AI

Générer un bureau d'examen des contrats et des documents de projet AI

Démontrer comment le AI généré relie les contrats, les systèmes, l'information sur le projet et les modèles historiques, complète la classification des documents, extrait, se fonde sur la recherche, les conseils sur les risques et les ébauches d'examen, et contrôle la qualité par référence, confirmation manuelle et évaluation des tâches fixes.

Génération de AIGrand modèle linguistiqueRAGAnalyse des documentsValidation des règles
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

Judiciaire, commercial, approvisionnement, gestionnaire de projet et examinateur de documents

Utilisation réelle

Après le téléchargement du document de contrat ou de projet par l'utilisateur, le système interprète la structure du document, la clause de positionnement et génère des révisions provisoires par rapport au modèle et au système d'entreprise; le montant, la responsabilité et les conclusions à haut risque doivent être confirmés par le professionnel compétent.

Fonctions essentielles

Analyse des documents

Identifier les chapitres, les tableaux et les champs clés et conserver l'emplacement et la version originaux.

Révision des articles

Remarquez les clauses manquantes, contradictoires et de risque par les règles d'entreprise et les modèles historiques.

Base rétroactive

Chaque recommandation est liée à un système, un modèle ou un langage original qui facilite l'examen par les évaluateurs.

Terminé manuellement

Le dossier incorpore, modifie et rejette l'avis et ne permet pas au modèle de remplacer les responsabilités de signature professionnelle.

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 la répétition et la recherche

Révision rétrospective du processus de base et de modification

Les professionnels se concentrent sur les jugements à haut risque

La qualité des tâches documentées peut être mesurée en continu

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 représente pas un projet particulier ou un résultat opérationnel.

Les formats et les termes des documents ne sont pas uniformes et l'attention manuelle est longue

Examen sur la base de systèmes décentralisés, de modèles, de projets historiques et d'expériences individuelles

Les modèles génériques peuvent générer des opinions, mais aucune source, version et limites de permission

Les clauses, montants et conclusions externes à haut risque doivent être confirmés par des administrateurs

Les effets du modèle reposent sur des échantillons et des versions de connaissances, sans évaluation continue et sans rediffusion.

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

Choisir un fichier et un ensemble d'attributions d'examens à haute fréquence pour établir une base de référence manuelle de qualité et de temps

02

Recueillir des articles, des bases institutionnelles, des modèles, des privilèges de rôle et des anomalies normales

03

Mise en page du groupe, extraction structurée, récupération RAG, génération et validation des règles

04

Affichage des lieux de langue originale, références, cotes de risque et commentaires provisoires au bureau

05

Constatations à risque élevé confirmées par le personnel autorisé, confirmation des résultats pour les projets de rétro-récupération ou les systèmes de documentation

06

Maintenir les modèles, les conseils, les connaissances et les versions des ensembles de tâches, en revérifier continuellement les échantillons échoués

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

Interroger l'examinateur et rétablir le débit, le volume et les conséquences des erreurs

Aide à l'établissement d'une notation des termes, bases, opinions et niveaux de risque

Développer la résolution de documents, la récupération des connaissances, la génération, les privilèges, les interfaces et les capacités opérationnelles

Organiser l'évaluation des missions fixes, l'essai à échelle grise, la rétroaction manuelle et la régression de la version

Reliure et limite

La production de AI est utilisée uniquement pour l'examen accessoire et non pour le jugement formel des professionnels du droit, des finances ou du commerce

Les clients sont responsables de l'autorisation légale et du calibre professionnel des documents, systèmes, modèles et renseignements historiques

La qualité des analyses, la complexité de la mise en page, les conflits de connaissances et la couverture des échantillons influent sur les résultats

Exemple de données sur l'efficacité ne décrivent que la méthode de mesure, avec des indicateurs formels basés sur les niveaux de référence réels de l'entreprise

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.

Téléchargement de documents & versionsAnalyse et classification de la présentationExtraits structurés d'articlesConnaissances des entreprises RAGRègles et conseils en matière de risqueRévision de la génération d'opinionsIdentification et cicatrice manuellesÉvaluation du conseil d'administration
05 / Livraison et acceptation

Que devrait-il rester lorsque la livraison est terminée?

LivraisonTâches opérationnelles et examen de la déclaration de frontière
LivraisonÉchantillons de documents de désensibilisation et ensembles d'évaluations fixes
LivraisonGénérer une source de poste de travail d'examen AI
LivraisonConfiguration des connaissances, des règles, des conseils et des privilèges
LivraisonInterface du système de document ou de projet
LivraisonRapports sur la qualité, la performance, les coûts et la sécurité
LivraisonManuel de déploiement, de retraite et d'exploitation

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 techniquesType de document, tâches de révision, privilèges de rôle et liste de notation d'erreur
Preuves techniquesÉchantillons de sensibilisation, champs attendus, base de référence et règles d'évaluation
Preuves techniquesRegistres des modèles, connaissances, conseils, règles et applications
Preuves techniquesRapports d ' évaluation sur les missions normales, manquantes, en conflit, surautorisation et à haut risque
Preuves techniquesRévision manuelle, confirmation, retour et écriture du système dans les journaux de vérification
Preuves techniquesUtilisation à l'échelle grise, temps de traitement, erreurs graves, intervention manuelle et réinitialisation des coûts

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

Classification, extraction, citation et qualité de l'opinion dans les tâches fixes

Chaque conclusion de focalisation localise la langue originale et présente une base de connaissances vérifiable

Les montants, engagements et observations à haut risque doivent être confirmés par le rôle approprié

Documenter les lacunes, les conflits de connaissances, la faible confiance et la capacité de transférer le manuel lorsque les modèles ne sont pas disponibles

Différents joueurs peuvent accéder uniquement aux articles, documents et résultats autorisés

Le personnel de l ' Organisation est en mesure de mettre à jour les règles relatives aux connaissances, de procéder à des évaluations et de prendre en charge le code source et le déploiement

DECISION FAQ

Questions communes relatives aux projets en cours

Regardez les 265 questions.
Développement de AI, produits AI et modélisation

Que comprend normalement le développement d'applications AI de génération?

Le développement d'accès AI ne se contente pas d'accéder à une interface de modèle importante. Le projet complet comprend généralement des diagnostics d'assignations d'affaires, un traitement d'échantillons authentique, la validation de la route de modèle et RAG, des interfaces de produits, des privilèges, la vérification des systèmes, l'autorisation manuelle, l'évaluation de la qualité et le transport en ligne.

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Développement de AI, produits AI et modélisation

Comment les grands modèles devraient-ils choisir la base de connaissances fine-tune et RAG knowledge?

Le modèle est habituellement classé par ordre de priorité lorsqu'il est nécessaire d'obtenir des faits à jour, des informations commerciales et une référence. Il est nécessaire de modifier de façon stable les formats de sortie, les termes professionnels, les classifications ou les comportements propres à la mission, et d'évaluer l'ajustement du modèle lorsqu'il existe un échantillon de qualité suffisante.

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Custom AI Développement, AI personnalisation et construction d'applications interentreprises AI

Comment le projet de développement personnalisé d'entreprise AI devrait-il être accepté et accepté?

Le développement personnalisé AI ne peut pas seulement regarder plusieurs démonstrations réussies, mais devrait également vérifier les effets AI, l'ingénierie logicielle, les résultats commerciaux et les actifs du projet. Utilisez le jeu de tâches réelles gelées pour vérifier les scènes correctes, incorrectes, rejetées, ultra-anormales et anormales; vérifier les interfaces, les privilèges, les performances, les journaux, les régressions et les prises de contrôle manuelles; revérifier les taux d'adoption, les cycles de traitement, les modifications manuelles et les coûts d'exploitation.

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AI Externalisation des achats, des devis et des acceptations

Quelle est la livraison du développement AI PoC et comment peut-on juger qu'il est pleinement opérationnel?

AI sous-traite les PoC devrait fournir au moins la limite de scène, la collecte d'échantillons et d'évaluation, les prototypes opérationnels, les dossiers de modèles et de configuration, les résultats des essais par cas, les cas de défaillance, les estimations de coûts et les propositions de production.

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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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