Home / Services פיתוח יישומים גדול: RAG, Call and Generation AI

PROFESSIONAL SERVICE

פיתוח יישומי Generative AI ו-LLM

אנו מפתחים פתרונות RAG, חיפוש ארגוני, יצירת תוכן ועיבוד מסמכים המבוססים על מודלי שפה. הפתרון מתחבר לנתונים, להרשאות, ל-API ולתהליכים הקיימים בארגון.

AI לתוך תהליך עסקי אמיתיאיכות חוצות, בסיס ההתייחסות ותיקון ידניידע עסקי, טיפים והערכות של קיימות שלשמירה על יישום ובקרת נתונים במקרה של שינויים ספק מודל

יצירת קשר View Service

אין צורך להכין בקשה מלאה לסיוע.

יצירת AI יישום כדי לחבר מערכות ידע ארגוניות וניקוי ידני

אני אענה קודם על השאלה שלך.

האם יש לבצע את הפיתוח של יישומים גדולים של מודל ראשון, או האם צריך להכין את העבודה קודם?

בחירת המודלים חייבת לקחת בחשבון את איכות התשובות, היקף האישור, תנאי הפריסה, העיכוב והעלות של הפעלת ידע מעודכנים כל הזמן ומתמקדת בהערכה של החיפוש, ובקביעת ההגדרה של ממשק הכלי הנשלט בעת חיפוש או ביצוע הפעולה.

Define Samples and Output
נתיב טכנולוגיה השוואתית
המונחים:
החזרת איכות ועלויות

גבולות היישום וקבלות לקטגוריה זו של פרויקטים מתוארים להלן.הסתכל ישירות על הפרטים.

מסקנות קבלת החלטות

כיצד הדור AI ו LLM צריכים להתחיל

הדור AI צריך להתחיל עם פלט-דה-פעף, מדגם-זמין וכוח משימה מבוסס שגיאות. ראשית, בסיס ידני ומערך משימה קבוע נוצר, השוואת מודלים, RAG s, כללים ופלטים מובנים; ולאחר PoC הגיע האיכות והעלות, זהויות עסקיות, ממשקים ברורים, תהליכי ניטור ובדיקה רציפה.

START WITH EVIDENCE

משיפוט ראשוני לקבלת וקבלה

רמת אי הוודאות מופחתת על ידי שלבים לפני שתחליט על היקף הקלטים ואת המודולים של שיתוף פעולה.

שלב 1

אבחון המשימה והדגימה

האם משימת הדור שווה לפתח

זיהוי משתמשים, קלטות, תוצאות צפויות, בסיס להערות, השלכות של שגיאות, תהליכים ידניים ועלויות עיבוד נוכחיות.

שלב 2

PoC ו- Road Assessment

בחרו את המודל ואת מסלול הפרויקט עם משימה אמיתית

דור ישיר יותר, RAG, כללים, כלים, שיחות וסקירה ידנית, איכות ההקלטה, עיכוב, עלות וטעויות חמורות.

שלב 3

ייצור יישומים בנייה

פיתוח מוצרים באינטרנט, תוכנה ביקורתית

ממשקי מוצר, גישה, ממשקים, ניטור, נסיגה חריגה, פריסות והערכות רגרסציה של גרסאות הושלמו.

CLIENT INPUTS

המלצה על מוכנות טרום-התמדה

משתמשי היעד, משימות הדור ותהליכים ידניים נוכחייםדוגמאות אמיתיות של נורמלי, יוצא דופן, קונפליקט וסיכון גבוהידע, תבניות, כללים ומקורות נתונים להרשאה משפטיתמערכות, API וחשבונות הבדיקה כדי להתחברכללים ברורים, קידוד וחשבונאותאיכות, עיכוב, עלויות, פריסה ודרישות אבטחה

ACCEPTANCE EVIDENCE

יש לראות הוכחות בקבלתם.

איכות וטעויות חמורות במערכת המשימה הקבועה הן בלתי ניתנותמקורות, כללים וגרסאות של ידע שיוצרים תוכן הם ניתנים למעקבשדות ממוצבים, ממשקים עסקיים ותוצאות כתיבה נכונהקבלת סמכות, מידע רגיש, סירוב ומנגנוני אישור ידני יעיליםמודלים הם זמן-out, תוצאות לא אמינות ונמוכות שניתן לשנות.קוד מקור, טיפ, ידע, הערכה, פריסה ומידע תפעולי כדי להשתלט על

מכלול של שיתוף פעולה ואחריות

הדור AI פלט הוא פרובביליסטי, עם מסקנות בסיכון גבוה, התחייבויות פורמליות, סכומי, חוזים ושחרור אישורים ידניים של ברירת מחדל.מודל API, אלגוריתמים של חשיבה, נתונים של צד שלישי ועלויות רכיב מסחרי מוצגים על ידי תוכנית בפועל; הלקוח אחראי על לגיטימיות נתונים, כללי עסקים וממצאים מקצועיים.

דרישות אישור וכוונות חיפוש

פיתוח יישומים גדול מודל הוא יותר מאשר רק לקרוא ממשק המודל.

החיפוש העסקי לפיתוח יישומים גדולים של מודלים, פיתוח הדור או AI פיתוח יישומים, בדרך כלל יש שאלות ידע ותשובות, עיבוד מסמך, ייצור תוכן, ניתוח נתונים או דרישות עוזר עסקי. פרויקטים ייצור גם דורשים גישה למשתמש, ניהול משרדי אחורי, ידע ונתוני conduits, פריבילגיות, הערכה, ניטור, שינוי מודל ובדיקה ידנית, ולא יכול להשוות עם יישום מלא.

המונחים

מה יכול יישום מודל גדול לעשות?

משימה שניתן לזהות לראשונה סביב שאלות ידע ותשובות, הבנה של מסמכים, עזרי תוכן, ניתוח נתונים או כלים, במקום בניית פורטל משותף.

תנאי נתונים

נתונים דרושים לפיתוח יישומים גדול

הכנת משימות אמיתיות, דגימות קלט ופלט, מקורות ידע, אחריות מעודכנת, זכויות תפקיד וגבולות רגישים שלא ניתן להקצות מודלים נדרש.

הנדסה

איך הופך האבטיפוס הגדול למערכת רשמית?

זיהוי מלא, ממשק, יומני, הערכה, כאב, הגבלת זרימה, אורך ידני, שחרור אפור ונתיבים למטה כאשר מודלים אינם זמינים.

עלויות לטווח ארוך

מי ישמור על המודל הגדול כאשר הוא באינטרנט

ניהול רציף של גרסאות מודל, טיפים, ידע, הערכה ואוסף, עלויות שיחה, ממשקי צד שלישי משוב משתמש כדי להימנע מהידרדרות איטית של איכות לאחר הולך באינטרנט.

בעיות שבדרך כלל ארגונים מתמודדים

מודלים גנריים לייצר תוכן ללא ידע של כללי עסקים ונתונים עסקיים עדכניים

הפלט נראה זורם ללא כל בסיס, שגיאות וחובות לא ניתן לייצב.

מודלים, ידע, טיפים וממשקי מערכת מפוזרים על פני כלים מרובים

מפעילי צריך להעתיק ולהדביק שוב ושוב, AI אינו נכנס לתהליך הרשמי.

שדים זמינים, אבל סביבות הייצור חסרות גישה, יומני, ניטור ונסיגה

שירותי הליבה שלנו

יצירת אבחון עסקי AI ועיצוב המשימה הראשון

מודלים בשפה גדולה, טיפים, פלטים מובנה ופיתוח מודל

RAG ידע Retrieving, מתייחס, מסנן הרשאות והעלאת קווי זרימת המים

מסמכים דור, מיצוי מידע, סיכום, אימות ועבודות תוכן

AI Agent Call, Business Rules ו-Competrovals

ERP, CRM, OA, מסד נתונים ושירות תוכן של צד שלישי

עיבוד נתונים רגיש, התראה על הגנה, ביקורת ונסיגה חריגה

הערכה של משימות אמיתיות, קו upline אפור, ניטור עלות ואופטימיזציה מתמשכת

PROJECT DECISION PATH

להמשיך לשפוט בהקשר של פרויקטים נוכחיים

גבולות השירות, בסיסים תקציביים ומודולים של יישום עבור שלבים שונים של הפרויקט אינם זהים וניתן להעריך אותם עוד בשיתוף פעולה עם הדברים הבאים.

כניסה כלליתEnterprise AI Custom Developmentטווח פרויקט מלא של פרויקטים ממשימה בלעדית, מוצרי תוכנה לייצור פעולות ידע יישוםבסיס הידע של RGיכולת בנייה של ידע ארגוני מבוקר ו רטרואקטיבי ייצור פעולותAI Application ו- AgentOpsניהול רציף של איכות, מודל, ידע, עלויות וגרסה שינויים נתיב המוצרIA Native SaaS ו MVPפיתוח יכולת מודלים כמוצר תוכנה שניתן להעביר על משפט, תפעולי, רציונטיבי וקנה מידה מודלים ופריסהPrivatization AI, מודל של הסתגלות טובה וחשיבה פריסת ההונאהלשפוט אם עננים, ערבוב, פריסה מקומית וכוונון עדין הם באמת הכרחיים קודם כל נעשה אבחון.Interpreise AI תאימות ואבחון ערךשימוש במשימה אמיתית לבדוק ערכים, מודלים, נתונים, ממשקים וסיכונים לייצור FAQsAI Application Developmentגבול בהיר ומלא מגישה למודל, הנדסה של מוצרים להערכת פעולות עלויות מסומניםAI Application Development Costsתקציב סוללות על ידי מודל, RAG, ממשק מערכת, הערכה ותפעול מתמשך מקריםיצירת חוזה AI ו- Document Deskראה כיצד דור, רטיוול, כללים, ביקורת ידנית וביקורת על העסק סגור מעגל

פרויקט מספק

גבולות המשלוח הסופי מוגדרים בהתאם להיקף השירותים, שלב הבנייה והמודולים של שיתוף פעולה, ומתוארים להלן כתוצאות משותפות.

DELIVERABLEיצירת טווח המשימה AI, מדגם וניתוח סיכונים

DELIVERABLEתיאור של אבטיפוס אינטראקטיבי, ארכיטקטורת מערכת ומודל

DELIVERABLEיישומים חוזרים, מודלים, קוד מקור ולבנות תסריטים

DELIVERABLEעיבוד ידע, רמזים כללים, פלטים ותצורה של גרסאות

DELIVERABLEממשק מערכת, מריצה תחרותית, אישור ידני ומנגנוני ביקורת

DELIVERABLEהערכה קבועה והערכה, דיווח איכותי, עלויות ביצועים ובדיקות בטיחות

DELIVERABLEהתפלגות של רול-בק, ניטור תפעולי והודעות העברת ידע

כיצד נקבע תקציב הפרויקט

כיסוי שירות ואת לולאות סגורות עסקים כי יש להשלים בשלב הראשון: הדור AI אבחון עסקי עיצוב המשימה הראשון, מודלים שפה גדולה, טיפים, פלטים מובנה ופיתוח מודל

רמת השלמות של קודים קיימים, נתונים, מערכות, ציוד ומסמכים, והיקף הכיסוי כדי להיות ביקורתי, משוחרר או ממריץ מחדש.

מספר ממשקי צד שלישי, אחריות תיאום, איכות נתונים, פיצוי יוצא דופן ושיתוף פעולה של ספקים חיצוניים

דרישות שאינן פונקציונליות כגון ביצועים, זמינות, אבטחה, סמכות, ביקורת, תאימות וחלונות גישה

עומק אספקה ואחריות ארוכת טווח: הערכה קבועה והערכה, דיווח איכותי, עלויות ביצועים ובדיקות בטיחות, פריסה רולבק, ניטור תפעולי וזיהוי ידע, ואבטחת איכות, טווחי המשכיות שמירת השלום

נסיבות אלה אינן ממליצות על התפתחות מלאה.

מטרות הפרויקט, אנשים אחראים וקריטריונים קבלה אינם מבוססים

חשבונות מרכזיים, נתונים, ממשקים או אישורים עסקיים שאינם זמינים

רק המחיר המקסימלי או מחזור קצר מאוד מבוקש, ואת הבדיקות הדרושות ובקרת איכות אינם מתקבלים

המצב שלך רלוונטי.

מה צריך RAG, הסוכן והמודל להיות מכוון?

אנו יכולים לעזור לבדוק את טווח האישורים הראשון.

יצירת קשר יש לנו מידע?

PROJECT DECISIONS

יישום וקבלה של הדור AI ו- LLM

מה הבעיה עם כל אחד מארבעת המסלולים הטכניים?

הרמז והפלט המובנה מתאימים להקשר ספציפי למשימה בזמן אחד; RAG מתייחס לחיפוש, לגרסה וליחס של ידע חיצוני; הכלי קורא לשאילתות בזמן אמת ופעולות מבוקרות; הכוונון העדנן נדרש לקבוע האם יש מספיק תועלת לאחר המשימה, הדגימה וההערכה התייצבו.

ההערכה צריכה לנסח את מצב הכישלון.

במקרה של שאלות ותשובות לשאלות, המערכת אינה רק שאלה של המערכת שבורה, היכולת של מחלקות שונות, התנגשות מידע ושאלות לא מבוססות.

תנו בזמן אמת לפעול בגבולות מוחלטים

המודל יכול להמליץ על חיפוש הזמנות או יצירת טיוטות, אך זיהוי, תנאי חיפוש, מגבלות כספיות והוצאה להורג מאומתים על ידי ממשק העסקים.המסמכים והריוולות שהועלו על ידי הלקוח הם נתונים בלבד ולא ניתן לשנותם בעצמם.

עלויות באמצעות שרשרת משימה שלמה

משימה עשויה לכלול מספר חיפושים, תוכניות מודל, בדיקה מחדש וסקירה ידנית. הנקודות המדוייקות והגבוהות של העיכוב מקצה לקצה, את עלויות המשאב למשימה, את קצב הזמן ואת שיעור ההשתלטות ידנית.

המרת דרישות קבלה ובדיקה לרשומות ניתנות לעריכה

להלן הערכה מומלצת של ביצועי הלקוח, לא של הלקוח, ולא של מחויבות אחידה לעמוד בסטנדרטים.

תוצאות	איך בודקים את זה?	הימנעו ממחשבה שגויה.
מבוסס על שיעור התמיכה	בדיקת ידני לסיבה הנתמכת על ידי הפניה	קיומו של הפניה אינו אומר שהפניה לתשובה תומכת בו.
עיבוד גבולות	נתונים לא ידועים, אולטרה סגול וסכסוכים נבדקו בנפרד	הדחייה של תשובות נכונות והשלמה התפעולית של החשבונות נספרים בנפרד
סוף	הגשת משימה לתוצאות זמינות למשתמש	ללא חיפוש, כלים, עדות, לא רק המילה הראשונה של המודל

בדיקה נוספת של הראיות והגבול

תרחיש Capability: מסמך ביקורת על שולחן העבודהשילוב של טכניקות המשמשות להבנת הדור, הציטוט והביקורת אינו משמש כהוכחה להשלמת פרויקטים של לקוחות או שיעורי דיוק.

השווה את הענן AI עם הפריסה הפרטית

DELIVERY PATH

יישום ומשלוח מסלולים

לכל שלב יש מטרות ברורות, תפקידים השתתפותיים ותוצאות ניתנות להערכה, והחלטות חשובות אינן נותרו עד סוף הפרויקט.

01קביעת משימות מבצעיות וקווי בסיס ידניים קיימים

02הכינו מדגם אמיתי של נורמה רגילה וסיכון גבוה.

03מודלים השוואתיים, RAG, כללים ודרכי ייצור

04השלמת PoC והקפאת ההערכות והייצור

05פיתוח מוצרים, זכויות, ממשקים ותפעול Back Stage

06עלויות אפור ובדיקת עלויות איכות ואימוץ

07עדכון מתמשך של כללי ידע והערכה של תוקפנות

FAQ

FAQs

הנושאים הנפוצים ביותר לפני שיתוף הפעולה נקבעים מראש.

האם הדור AI Access Development נדרש רק כדי לגשת למודל הגדול API?+

לא.מודל API הוא יכולת בסיסית ויישומים ייצור דורשים היקף של משימות, מידע ידע, פלט מובנה, זכויות זהות, ממשקי מערכת, ניקוי ידני, ניטור, הערכה ונסיגה לא נורמלית.

האם כדאי לבחור את המודל היבשתי או את המודל המקומי?+

ארגונים רבים לאמת ערכים באמצעות מודלים מבוקרים של ענן לפני הערכת מסלולים מעורבים או להפריש.

איך אפשר להפחית את האשליות והטעויות במודל?+

הצורך להשתמש הן בהערכות משימה אמיתיות, בהתייחסות לRG, בחוקי הפעלה, אימות מובנה, סירובים, אישורים ידניים והחזרת הגרסאות לא ניתן להצדיק רק על ידי הבטחה של רמז.

האם הפרויקט יכול בסופו של דבר לספק את קוד המקור ואת תצורת הרמז?+

היישום של קוד מקור, תצורה מודל, כללים התראה, עיבוד ידע, איסוף הערכה, ממשק ומידע פריסה ניתן להעביר בתוך היקף החוזה, ואת הגבולות המותרים של מודלים ורכיבים של צד שלישי ניתן לזהות.

DECISION FAQ

נושאים משותפים לפרויקטים הנוכחיים

בדקו את כל 265 השאלות.

AI Application Development ו- Enterprise AI Software Construction

מה ההבדל בין AI Application Development לבין פיתוח תוכנה כללי?

תהליכי התוכנה הרגילים קלטו ותשואות צפויות תוצאות בעיקר על פי הכללים שנקבעו, ויישומים AI גם מתמודדים עם בעיות של פלט מודל לא יציב, שינויים בגרסאות ידע, איכות נתונים וסקירה ידנית. שניהם דורשים דרישה, מוצר, back-end, ממשק, בדיקות, פריסה וניידות, AI אינו מחליף הנדסה. Reliable AI Development Application הוא תוספת של הערכה, יישום, יישום על בסיס סמכות, יישום, יישום מבוסס, יישום, יישום על בסיס הפעלה ידני, יישום.

ראה תשובה מלאהAI Application Development ו- Enterprise AI Software Construction

אילו נתונים וממשקים צריכים חברות להתכונן לפיתוח יישומים AI?

הנתונים צריכים לציין את המקור, הרשאות, גרסת הזמן ותוצאות נכונות, בעוד שהממשק צריך לאשר את התיעוד, סביבת הבדיקה, אימות, הגבלת זרימה וכתוב אחריות.כאשר מידע אינו שלם, ניתן לאבחן אותו וקטן PoC, תוך זיהוי פערים שיש למלא לפני שהייצור מפותח.

ראה תשובה מלאהAI Application Development ו- Enterprise AI Software Construction

האם AI Application Development צריך להתאמן או לתקן את המודל שלו?

רוב הארגונים צריכים להשתמש במודלים בוגרים כדי להתאים את משימות ההסמכה שלהם עם טיפים, כללים, מקרה ידע RAG וכלים.הם צריכים רק להעריך כוונון עדין כאשר משימות קבועות יש פערים של יכולת יציבה, נתונים הכשרה איכותית והטבות ברורות.

ראה תשובה מלאהAI Application Development ו- Enterprise AI Software Construction

האם ניתן לבצע יישומי AI בדפים באינטרנט, APPs, יישומים או יישומי מיקרו-אשראי ארגוניים?

הגישה נקבעת על ידי המשתמש, תדירות השימוש, יכולת הציוד, זכויות הזהות והתהליכים העסקיים, במקום על ידי חיפוש טופס של כיסוי חד פעמי של כל הטרמינלים. עוזר העבודה הפנימי הוא בדרך כלל מתאים להטמעת מערכות קיימות או מיקרו-מודיעין ארגוני, מסמרים, חוברות זבוב, שירות לקוחות באמצעות דפי אינטרנט, מספרים ציבוריים או תוכניות קטנות, ומשימות שדה עשויות לדרוש את התמונות, מיקום לא מקוון, ציוד.

ראה תשובה מלאה