Eh bien, savoir que l'affaire se termine quand vous téléchargez le document.
L'information commerciale est souvent diffusée sur le Web, OA, les systèmes de service aux passagers, les manuels de produits, les modèles de contrats et l'expérience du personnel.
Une base de connaissances professionnelles fiable doit d'abord combiner la classification des connaissances, les sources de documents, les règles de version, les responsabilités mises à jour et le champ d'application afin que AI puisse répondre aux questions en fonction du contenu correct, à jour et obligatoire.
RAG, l'accent est mis sur la validité et la traçabilité de la réponse.
RAG peut réduire les illusions de modèles et les rendre plus pertinentes pour l'entreprise. Mais l'effet de RAG dépend d'une stratégie de coupure, de la recherche vectorielle, du rappel de mots clés, de la réorganisation, et des mécanismes de citation et de rétroaction.
Dans des scénarios tels que le service à la clientèle, le support commercial, les requêtes internes et les assistants de fichiers techniques, la réponse est disponible ou non, ce qui affecte directement la confiance et l'acceptation du personnel de l'entreprise.
- Document severs pour garder la syntaxe des affaires
- Les résultats de la recherche doivent montrer la source et la version.
- La confiance est faible et doit être transférée ou inscrite à la liste à compléter.
AI Accès aux activités principales
L'application de AI peut exposer des informations sensibles à la mauvaise personne si la permission est ignorée.
Par conséquent, FDE doit intégrer l'authentification, l'héritage d'autorité, les journaux opérationnels, le filtrage des informations sensibles et le suivi de l'audit dans les capacités de base lors de la conception d'une application pour l'entreprise AI, plutôt que de la ré-entrée.
La gouvernance des données est un processus itératif continu.
AI devrait suivre les questions des utilisateurs, les connaissances sans faille, les réponses de mauvaise qualité, les corrections manuelles et les résultats commerciaux lorsqu'il est en ligne. L'objectif de la gouvernance des données n'est pas de bien rassembler les informations, mais de faire en sorte que le système les utilise plus précisément.
Ce n'est que lorsque l'entreprise peut continuellement réintroduire la rétroaction dans la base de connaissances, les conseils, les flux de travail et les interfaces systèmes que AI passe d'un projet unique à une capacité à long terme.
Changement de la lecture des conclusions à la contribution du projet
Le problème le plus probable après la lecture des articles méthodologiques est l'acceptation des principes, qui ne sont pas traduits dans la prochaine étape. Il est proposé que le chef des opérations organise un mini-atelier de 60-90 minutes, en choisissant seulement un processus réel et ne se précipitant pas pour discuter de la plate-forme complète.
Étape 1: Établissement d'un état actuel et d'un échantillon de référence
Autour de "l'affaire de la connaissance ne télécharge pas de documents ou ne les ferme pas" établit les tâches courantes, inhabituelles et frontalières récentes, l'enregistrement du traitement mensuel, les temps d'attente, le temps de traitement réel, les taux de retour au travail, les points de contact manuels, les conséquences d'erreurs et les outils actuels.
Étape 2: Clarifier la fermeture initiale et l'inaction
La première phase de la RAG consiste à fournir des réponses fondées sur des données probantes, fondées sur la traçabilité, aux entrées, aux processus, aux extrants, aux rôles d'utilisation et aux conditions d'achèvement. La première phase consiste à séparer les systèmes il faut accéder, les renseignements requis des clients, les questions à risque élevé qui ne peuvent être traitées automatiquement et les conditions qui dépendent de tiers. La première phase consiste à maintenir un lien en marche et en résonance, plutôt que de mettre en place la base de connaissances RAG, la base de connaissances commerciales et la gouvernance des données FDE dans la même version.
Étape 3: Correspondre les résultats techniques aux données techniques
Établir une relation de suivi entre les numéros de besoins, les numéros d'échantillons, les résultats des essais et les versions autour des "Autorities and Audit Decisions". Le projet AI conserve également une version de la collecte d'évaluation, des conseils ou de la configuration des processus, des sources de modèles et de connaissances, des dossiers de correction manuelle et des tests de faible confiance, des ultra vires et de régression des échecs.
Étape 4: Réception, inspection et disque avec le même calibre
En supposant que le processus initial traite 600 tâches par mois, une moyenne de 20 minutes et un taux de rendement de 10 %, combiné à une gouvernance de données -pour servir de façon continue et itérative--pré-réglage le cycle d'observation et le seuil de qualité.L'objectif peut être décrit comme -six semaines sur la ligne, avec une réduction moyenne de 25 % dans le temps, et un taux de rendement ne dépassant pas le niveau de référence initial, étant donné la complexité relative de la tâche.Le groupe ne démontre que la méthode de mesure, sans représenter les résultats des clients; les indicateurs officiels doivent être identifiés par l'entreprise sur la base de son propre échantillon.
- Matériel opérationnel : organigramme, rôle, mission type, questions actuelles et données de base
- Matériel technique : inventaire des systèmes, interface, accès aux données, environnement de déploiement et exigences en matière de sécurité
- Matériel du projet: portée de la première phase, exclusions, matrice de responsabilité, jalons et mécanismes de changement
- Matériel de réception et d'inspection : jeu d'essais, dossiers d'exécution, liste des lacunes, requêtes d'indicateurs et documents de transfert
Lorsque ces matériaux sont identifiés conjointement par les parties opérationnelles et techniques, la méthode de l'article est effectivement entrée dans le projet. Si les données clés, l'autorisation d'interface ou la personne responsable ne sont pas en place, la prochaine étape logique est généralement un diagnostic limité ou PoC, plutôt qu'un engagement immédiat à terminer la période de travail et le prix total fixe.
Mettre en œuvre la méthodologie pour l'action du projet
- ∙ Il faut disposer de connaissances de base en matière de confiance et de traçabilité pour mettre en place un système de connaissances efficace et responsable.
- RAG pour équilibrer la qualité de la recherche, les citations et le traitement de confiance faible
- Les mécanismes d'autorisation, d'audit et de rétroaction sont la base des applications de niveau de production AI
Continuer à concilier les questions communes dans la prise de décisions concernant les projets
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.
Voir la réponse complèteAI Externalisation des achats, des devis et des acceptationsL'application de l'application devrait-elle se développer d'abord par une PoC ou une mise en œuvre directe du système formel?
Lorsque les effets du modèle, la qualité des données ou les conditions du système n'ont pas été validés, une gamme limitée de PoC devrait être effectuée; si le même type de capacité est validé sur un échantillon réel, les normes de gamme, d'interface et d'acceptation sont stables et peuvent être directement intégrées au processus de production.
Voir la réponse complèteentreprise AI Efficacité, sécurité et poursuite de l'exploitationComment le projet AI devrait-il élaborer des indicateurs d'acceptation et d'inspection?
Le projet AI ne peut pas simplement accepter et accepter -looks good -- ou s'engager à 100% précision des données. Les indicateurs doivent couvrir les résultats d'affaires, les effets de modèle, la performance du système, les privilèges de sécurité et les bas-ups manuels.
Voir la réponse complèteEntreprise AI Organisation et mise en œuvre des transportsLe service informatique ou l'entreprise devrait-il être responsable du transfert de AI?
Environnement AI Transport exige une coresponsabilité opérationnelle et informatique, mais avec des responsabilités différentes. Questions de définition du secteur d'activité, calibre des connaissances, échantillons réels et résultats finaux, et les équipes informatiques ou techniques sont responsables des interfaces de données, privilèges d'identité, architecture, sécurité, diffusion et transport. La direction est responsable de la fixation des priorités, de la budgétisation et de la prise de décisions intersectorielles.
Voir la réponse complèteNécessité d'une analyse plus approfondie dans le contexte de l'état actuel de l'entreprise?
Nous fournissons des conseils techniques en informatique, la construction d'informations d'entreprise, Software Project Outlook, conception de produits, la livraison de R & D et les services de livraison de systèmes.