Premièrement, donner des conclusions qui peuvent être utilisées pour la prise de décisions
Le noyau de AI Application Development n'ajoute pas de boîte de chat au système ordinaire, mais place plutôt les probabilités dans des processus d'affaires contrôlés. Le projet nécessite la définition de tâches réelles, d'entrées, de résultats attendus, d'erreurs inacceptables et de responsabilités manuelles, et la sélection de modèles, RAG s, règles ou outils pour la commande. La couche d'application doit encore construire des numéros de compte, des privilèges, des pages, des backstages, API s, bases de données, journaux, systèmes de surveillance et de distribution; le AI dédié à la préservation des modèles, des conseils, du savoir-faire, des outils et des versions d'évaluation, qui traitent du manque de réponses, des hallucinations, de la faible confiance, de la non-disponibilité des modèles et des dépassements de coûts.
Quelles conditions faut-il définir avant de porter un jugement?
La même question peut avoir des réponses différentes dans différentes phases d'activité, de données et de projet. Il est suggéré de vérifier les conditions suivantes et d'intégrer les conclusions communes sur le web dans leurs propres projets.
Ordre d ' avancement suggéré
Premièrement, nous serons clairs sur la cible et la frontière.
Refondre les objectifs opérationnels en tant que duplicata et échantillons d'utilisateurs.
Validation Dépendance des clés
Distinguer entre l'établissement des règles, le jugement AI et les étapes qui doivent être confirmées manuellement.
Élaboration de résultats évaluables
Les systèmes de produits, les connaissances modèles, les privilèges et les retraites anormales sont conçus simultanément.
Assurez-vous de décider de la prochaine étape avec les résultats réels.
c) L ' acceptation de la preuve des travaux de production de manière échelonnée.
Comment le comprenez-vous dans le business réel?
Les commandes traditionnelles de service aux passagers peuvent être créées en créant une liste de travaux dans les champs requis; le service client AAI doit également comprendre l'expression, la recherche et la réponse de l'utilisateur. Le système doit montrer la base, limiter l'accès aux données du client, s'engager à rembourser pour transférer du travail, et de nouveau tester le modèle ou mettre à jour les connaissances, et non seulement vérifier si les boutons de la feuille de travail peuvent être cliqués.
La fosse la plus facile à monter.
Faire de l'appel grand modèle API égal à remplir l'application AI
Juste quelques conversations en douceur, pas de tâches fixes.
Ignorer les privilèges de compte, la défaillance de l'interface, la reprise manuelle et les coûts permanents
Comment devrions-nous finir par recevoir et confirmer?
L'acceptation et l'inspection devraient examiner la fonction opérationnelle, la qualité de la mission AI, les erreurs graves, la sécurité de l'autorité, la réécriture des interfaces, l'autorisation manuelle, les coûts de performance, la retraite de déploiement et la livraison des biens séparément; le personnel de l'entreprise devrait être en mesure de mettre à jour les connaissances, de changer de configuration et de répéter l'évaluation principale.
En se préparant à communiquer avec les fournisseurs ou les équipes internes, il est recommandé d'apporter les processus actuels, des échantillons représentatifs, des systèmes existants, des délais de planification et des niveaux budgétaires. Premièrement, les éléments inconnus sont clairement marqués, et la décision est alors prise d'utiliser des diagnostics, PoC, des projets à fourchette fixe ou des recherches et développements en cours, qui sont généralement plus fiables qu'une demande directe de prix et de durée sans frontières.