Il a été déterminé que AI doit être utilisé, mais il n'est pas clair s'il faut utiliser RAG, des outils ou des réglages fins? Cette page décrit les options techniques pour les grandes applications de modèles du point de vue de la mission et des données.
Il n'est pas nécessaire de préparer une demande complète d'assistance.
La sélection des modèles doit tenir compte de la qualité des réponses, de la portée de l'autorisation, des conditions de déploiement, du retard et du coût de fonctionnement. La connaissance est constamment mise à jour et se concentre sur l'évaluation de la recherche, et sur la hiérarchisation de la définition de l'interface de l'outil contrôlé lors de la recherche ou de l'exécution de l'action.
Les limites de mise en oeuvre et les acceptations pour cette catégorie de projets sont décrites ci-dessous.Regardez directement les détails.
L'application de génération AI devrait commencer par une task force de sortie, disponible sur l'échantillon et basée sur les erreurs. Premièrement, un jeu manuel de tâches de base et fixe est créé, comparant les modèles, RAG, les règles et les sorties structurées; et après que le PoC a atteint le seuil de qualité et de coût, les privilèges d'identité, les interfaces d'affaires, les processus de dégagement, le suivi des journaux et l'évaluation continue sont construits.
Le niveau d'incertitude est réduit par étapes avant de décider de l'ampleur des apports et des modalités de coopération.
Identifier les utilisateurs, les intrants, les résultats attendus, la base de références, les conséquences des erreurs, les processus manuels et les coûts de traitement actuels.
Plus de génération directe, RAG, règles, outils d'appel et de révision manuelle, enregistrement de la qualité, retard, coût et erreurs graves.
Les interfaces de produits, l'accès, les interfaces, la surveillance, les retraites anormales, les déploiements et les évaluations de régression de la version sont terminés.
La production de la génération AI est probabiliste, avec des conclusions à haut risque, des engagements formels, des montants, des contrats et la publication de confirmations manuelles de rétention par défaut. Le modèle API, les algorithmes de raisonnement, les données de tiers et les coûts des composants commerciaux sont présentés par programme réel; le client est responsable de la légitimité des données, des règles d'affaires et des constatations professionnelles.
La recherche commerciale pour le développement d'applications modèles, le développement de génération ou le développement d'applications AI, a généralement des questions et des réponses de connaissances, le traitement de documents, la production de contenu, l'analyse de données ou les exigences d'assistants d'affaires.
Une tâche quantifiable est d'abord identifiée autour des questions et réponses relatives aux connaissances, de la compréhension des documents, des aides au contenu, de l'analyse des données ou des outils, plutôt que de créer un portail commun.
Il faut préparer des tâches réelles, des échantillons d'entrées et de sorties, des sources de connaissances, des responsabilités actualisées, des privilèges de rôle et des limites sensibles qui ne peuvent être assignées aux modèles.
Identification complète, interface, journaux, évaluation, cache, limite de débit, reprise manuelle, libération à l'échelle grise et chemins de dégradation lorsque les modèles ne sont pas disponibles.
Gestion continue des versions de modèles, des conseils, des connaissances, de l'évaluation et de la collecte, des coûts d'appel, des interfaces tierces et des commentaires des utilisateurs pour éviter une détérioration lente de la qualité après avoir été en ligne.
Les modèles génériques génèrent du contenu sans connaissance des règles d'entreprise et des données d'entreprise à jour
La sortie semble se dérouler sans aucune base, et les erreurs et omissions ne peuvent être stabilisées.
Modèles, connaissances, conseils et interfaces système sont dispersés dans plusieurs outils
Les opérateurs doivent copier et coller à plusieurs reprises, et AI n'entre pas dans le processus formel
Des démonstrations sont disponibles, mais les environnements de production n'ont pas accès, les registres, la surveillance et la retraite
Générer des diagnostics de scénarios d'affaires AI et la conception de la première mission
Modèles en langage large, conseils, extrants structurés et développement de trajectoires de modèles
RAG Connaissances Récupération, référencement, filtrage de la permission et amélioration des lignes de débit d'eau
Production de documents, extraction d'informations, résumé, validation et poste de travail de contenu
AI Agent Outil d'appel, règles d'affaires et approbations manuelles
ERP, CRM, OA, intégration de la base de données et du service de contenu tiers
Traitement sensible des données, protection des alertes, audit et retraite anormale
Évaluation des tâches réelles, mise en ligne à l'échelle grise, suivi des coûts et optimisation continue
Les limites des services, les bases budgétaires et les modalités de mise en œuvre des différentes phases du projet ne sont pas identiques et peuvent être évaluées en parallèle avec les éléments suivants.
Les limites de la prestation finale sont définies en fonction de l'étendue des services, de la phase de construction et des modalités de coopération, et sont décrites ci-après comme des résultats communs.
Couverture de service et boucles fermées d'affaires qui doivent être achevées dans la première phase : diagnostics de scénarios d'affaires de génération AI et conception de la première mission, modèles de langages de grande envergure, conseils, extrants structurés et développement de la route de modèle
Niveau d'intégrité des codes, données, systèmes, équipements et documents existants et portée de la couverture à vérifier, à déplacer ou à réorganiser
Nombre d'interfaces tierces, responsabilités en matière de coordination, qualité des données, rémunération inhabituelle et coopération avec les fournisseurs extérieurs
Exigences non fonctionnelles telles que performance, disponibilité, sécurité, autorité, vérification, conformité et fenêtres d'accès
Profondeur de la prestation et responsabilité à long terme : évaluation et évaluation fixes, rapports sur la qualité, coûts de performance et essais de sécurité, renversement des déploiements, suivi opérationnel et transfert des connaissances, et assurance de la qualité, plages de continuité des opérations de maintien de la paix
Les objectifs du projet, les personnes responsables et les critères d'acceptation ne sont pas établis
Comptes clés, données, interfaces ou autorisations d'affaires non disponibles
Seul le prix maximum ou le cycle très court est recherché, et les tests nécessaires et le contrôle de la qualité ne sont pas acceptés.
Nous pouvons vous aider à vérifier la première gamme de certification.
La mise en valeur et la production structurée conviennent à un contexte spécifique à la mission en même temps; le RAG traite de la recherche, de la version et de la référence des connaissances externes; l'outil appelle des requêtes en temps réel et des actions contrôlées; le réglage fin est nécessaire pour déterminer s'il y a suffisamment d'avantages après la stabilisation de la mission, de l'échantillon et de l'évaluation.
Dans le cas des questions et réponses aux questions, le système n'est pas seulement une question de rupture du système, de compétence des différents services, d'information contradictoire et de questions non fondées.
Le modèle peut recommander la recherche de commandes ou la création de brouillons, mais l'identification, les conditions de recherche, les limites monétaires et l'exécution éventuelle sont vérifiées par l'interface d'affaires. Les documents et les extractions téléchargés par le client sont des données uniquement et ne peuvent être modifiés par eux-mêmes.
Une mission peut comporter de multiples recherches, des appels modèles, des réessais et un examen manuel. Les points moyens et élevés du retard de bout en bout, le coût des ressources par mission, le taux de dépassement et le taux de reprise manuelle.
Voici une évaluation recommandée de la performance du client, et non du client, ni de l'engagement uniforme de respecter la norme.
| Point de contrôle | Comment le vérifiez-vous? | Éviter les erreurs de calcul. |
|---|---|---|
| Sur la base du taux d ' appui | Vérification manuelle des conclusions appuyée par une référence | L'existence d'une référence ne signifie pas que la référence à la réponse l'appuie |
| Traitement des frontières | Données non fondées, ultra vires et conflits testées séparément | Le rejet des réponses correctes et l ' achèvement des comptes sont comptabilisés séparément. |
| Fin à fin | De la soumission des tâches aux résultats disponibles pour l'utilisateur | Inclure la recherche, les outils, le test, pas seulement le premier mot du modèle |
Scénario de capacité : bureau d'examen des documents contractuels: La combinaison des techniques utilisées pour comprendre la génération, la citation et l'examen n'est pas utilisée comme preuve de l'achèvement des projets clients ou des taux d'exactitude.
Chaque étape a des objectifs clairs, des rôles participatifs et des résultats évaluables, et les décisions importantes ne sont pas laissées à la fin du projet.
Les questions les plus courantes avant la coopération sont clairement énoncées à l'avance.
No. Modèle API est une capacité de base et les applications de production nécessitent une portée de tâches, des données de connaissances, une sortie structurée, des privilèges d'identité, des interfaces système, une clairance manuelle, un suivi du journal, une évaluation et un retrait anormal.
De nombreuses entreprises valident les valeurs à l'aide de modèles en fin de nuage contrôlés avant d'évaluer les itinéraires mixtes ou privatisés.
La nécessité d'utiliser à la fois des évaluations de mission réelles, des références RG, des règles d'exploitation, une validation structurée, des refus, des approbations manuelles et le retour des versions ne peut se justifier par une simple promesse d'indice.
L'application du code source, de la configuration du modèle, des règles d'alerte, du traitement des connaissances, de la collecte des évaluations, de l'interface et de l'information sur le déploiement peut être fournie dans le cadre du contrat, et les limites autorisées des modèles et composants tiers peuvent être identifiées.
Les logiciels normaux traitent les résultats prévisibles, principalement selon les règles établies, et les applications AI sont également confrontées à des problèmes de sortie de modèle instable, de changement dans les versions de connaissances, de qualité des données et d'examen manuel. Les deux nécessitent la demande, produit, back-end, interface, test, déploiement et mobilité, et AI ne remplace pas l'ingénierie logicielle.
Voir la réponse complèteAI Développement d'applications et construction de logiciels d'entreprise AILes données doivent indiquer la source, la permission, la version temporelle et les résultats corrects, tandis que l'interface doit confirmer la documentation, l'environnement de test, l'authentification, la restriction de flux et les responsabilités d'écriture. Lorsque l'information est incomplète, elle peut être diagnostiquée et à petite échelle PoC, tout en identifiant les lacunes qui doivent être comblées avant que la production ne soit développée.
Voir la réponse complèteAI Développement d'applications et construction de logiciels d'entreprise AILa plupart des entreprises devraient utiliser des modèles matures pour adapter leurs tâches de certification à des conseils, des règles, des cas de connaissances RAG et des outils. Elles ne devraient évaluer le réglage fin que lorsque les missions fixes présentent des lacunes de capacité stables, des données de formation de qualité légitimes et des avantages clairs.
Voir la réponse complèteAI Développement d'applications et construction de logiciels d'entreprise AIL'accès est déterminé par l'utilisateur, la fréquence d'utilisation, la capacité de l'équipement, les privilèges d'identité et les processus opérationnels, plutôt que par la recherche d'une couverture unique de tous les terminaux. L'assistant interne d'emploi est habituellement adapté pour intégrer dans les systèmes existants ou micro-intelligence d'entreprise, clous, livres de bord, service à la clientèle utilisant des pages Web, numéros publics ou petits programmes, et les missions sur le terrain peuvent nécessiter la photo APP, le positionnement, hors ligne et les capacités d'équipement.
Voir la réponse complèteVoyez comment les grands modèles peuvent aider dans les contraintes techniques, les processus d'évaluation et de développement manuels
Pour plus d'informations.Questions et réponsesComprendre les limites de l'examen, des essais, de la sécurité, de l'habilitation et de la responsabilité
Pour plus d'informations.Entrée des services générauxGamme complète, du paysage d'affaires, capacité AI, produits logiciels aux opérations de production
Pour plus d'informations.Capacité de connaissancesRenforcer la capacité de récupération des connaissances qui peut être citée, mise à jour et héritée des compétences des entreprises
Pour plus d'informations.Scène typiqueConnecter extraction, génération, audit, devis et confirmation manuelle à la boucle fermée d'affaires
Pour plus d'informations.Gouvernance de la qualitéContrôler la qualité de production avec des ensembles de tâches fixes, des cotes d'erreur et des versions
Pour plus d'informations.Indiquez les modèles de produits, les tâches réelles, les données disponibles et les exigences de déploiement, en déterminant d'abord si RAG, l'adaptation des outils, l'adéquation des modèles ou le développement complet des logiciels est nécessaire.
Le premier contact n'est pas d'envoyer des mots de passe ou des informations sensibles non sensibles.