मिशन और नमूना निदान
यह पुष्टि करता है कि क्या पीढ़ी का कार्य विकसित होने लायक हैउपयोगकर्ताओं, इनपुट, अपेक्षित परिणाम, संदर्भों के लिए आधार, त्रुटियों के परिणाम, मैनुअल प्रक्रियाओं और वर्तमान प्रसंस्करण लागत की पहचान करें।
PROFESSIONAL SERVICE
जनरेटिव AI और LLM एप्लिकेशन डेवलपमेंट
हम RAG, एंटरप्राइज़ सर्च, कंटेंट जनरेशन, दस्तावेज़ प्रसंस्करण और बड़े भाषा मॉडल से जुड़े एप्लिकेशन विकसित करते हैं। समाधान को मौजूदा डेटा, अनुमतियों, API और व्यावसायिक प्रक्रियाओं से जोड़ा जाता है।
एक पता लगाने योग्य वास्तविक व्यापार प्रक्रिया में जेनेरेबल AIआउटपुट गुणवत्ता, संदर्भ आधार और मैनुअल संशोधन अनुनादव्यापार ज्ञान, युक्तियाँ और बयान की स्थिरता के आकलनमॉडल आपूर्तिकर्ता परिवर्तन के मामले में अनुप्रयोग और डेटा नियंत्रण बनाए रखें
सहायता के लिए एक पूर्ण अनुरोध तैयार करना आवश्यक नहीं है।
मैं पहले अपने सवाल का जवाब दूँगा।
क्या बड़े मॉडल अनुप्रयोगों का विकास पहले किया जाना चाहिए, या क्या पहले काम तैयार किया जाना चाहिए?
मॉडल का चयन उत्तर की गुणवत्ता, प्राधिकरण का दायरा, तैनाती की स्थिति, देरी और चलने की लागत को ध्यान में रखना चाहिए। ज्ञान को लगातार अद्यतन किया जाता है और खोज का आकलन करने पर ध्यान केंद्रित करता है, और कार्रवाई की खोज या निष्पादन करते समय नियंत्रित उपकरण के इंटरफेस की परिभाषा को प्राथमिकता दी जाती है।
- नमूने और आउटपुट को परिभाषित करें
- तुलनात्मक प्रौद्योगिकी मार्ग
- उपकरण अनुमतियों को डिस्कनेक्ट करें
- गुणवत्ता और लागत वापस
इस परियोजना की श्रेणी के कार्यान्वयन की सीमाओं और स्वीकृति नीचे वर्णित है।सीधे विवरण पर देखें।
परियोजना निर्णय लेने के निष्कर्ष
कैसे पीढ़ी AI और LLM अनुप्रयोग विकास शुरू किया जाना चाहिए
पीढ़ी AI अनुप्रयोग को आउटपुट-डिटेक्टेबल, नमूना-उपलब्ध और त्रुटि-आधारित कार्य बल के साथ शुरू करना चाहिए। सबसे पहले, एक मैनुअल बेसलाइन और निश्चित कार्य सेट बनाया गया है, मॉडल की तुलना, RAG s, नियम और संरचित आउटपुट; और PoC के बाद गुणवत्ता और लागत सीमा तक पहुंच गया है, पहचान विशेषाधिकार, व्यापार इंटरफेस, निकासी प्रक्रिया, लॉग निगरानी और निरंतर मूल्यांकन बनाया गया है।
START WITH EVIDENCE
पूर्वकालिक निर्णय से स्वीकृति और स्वीकृति वितरण तक
अनिश्चितता का स्तर इनपुट के पैमाने पर निर्णय लेने से पहले चरणों द्वारा कम किया जाता है और सहयोग की गतिशीलता।
PoC और रूट आकलन
एक वास्तविक कार्य के साथ मॉडल और परियोजना मार्ग का चयन करेंअधिक सीधी पीढ़ी, RAG, नियम, उपकरण कॉल और मैनुअल समीक्षा, गुणवत्ता, देरी, लागत और गंभीर त्रुटियों की रिकॉर्डिंग।
उत्पादन अनुप्रयोग निर्माण
ऑनलाइन, लेखापरीक्षित सॉफ्टवेयर उत्पादों का विकासउत्पाद इंटरफेस, एक्सेस, इंटरफेस, निगरानी, असामान्य रिट्रीट, तैनाती और संस्करणकरण प्रतिगमन मूल्यांकन पूरा हो गया है।
सिफारिश पूर्व संज्ञान तत्परता
लक्ष्य उपयोगकर्ता, पीढ़ी के कार्य और वर्तमान मैनुअल प्रक्रियाएंसामान्य, असामान्य, संघर्ष और उच्च जोखिम के वास्तविक नमूनेकानूनी प्राधिकरण के लिए ज्ञान, टेम्पलेट्स, नियम और डेटा स्रोतसिस्टम, API और परीक्षण खातों को जोड़ने के लिए कनेक्ट करेंमैनुअल क्लीयरेंस, जारी करने और जवाबदेही नियमगुणवत्ता, देरी, लागत, तैनाती और सुरक्षा आवश्यकताओं
स्वीकृति में देखा जाना चाहिए।
निश्चित कार्य सेट में गुणवत्ता और गंभीर त्रुटियां प्रतिवर्ती हैंज्ञान के स्रोत, नियम और संस्करण जो सामग्री उत्पन्न करते हैं वे पता लगाने योग्य हैंसंरचित क्षेत्र, व्यापार इंटरफेस और लिखने के परिणाम सही ढंग सेकार्यकारी अधिकारी, संवेदनशील जानकारी, इनकार और मैनुअल अनुमोदन तंत्र प्रभावी हैंमॉडल समय-बाहर, गैर-उपयोग करने योग्य और कम-विश्वास परिणाम हैं जिन्हें उलटा जा सकता है।स्रोत कोड, टिप, ज्ञान, मूल्यांकन, तैनाती और परिचालन जानकारी को लेने के लिए
सहयोग और जिम्मेदारी की सीमा
उत्पादन AI probabilistic है, जिसमें उच्च जोखिम निष्कर्ष, औपचारिक प्रतिबद्धताएं, मात्रा, अनुबंध और डिफ़ॉल्ट प्रतिधारण मैनुअल पुष्टिकरण जारी किए गए हैं। मॉडल API, तर्क एल्गोरिदम, तीसरे पक्ष के डेटा और व्यावसायिक घटक लागत वास्तविक कार्यक्रम द्वारा प्रस्तुत की जाती हैं; ग्राहक डेटा वैधता, व्यापार नियमों और पेशेवर निष्कर्षों के लिए जिम्मेदार है।
खरीद की आवश्यकताएं और खोज इरादा
बड़े मॉडल अनुप्रयोग विकास सिर्फ मॉडल इंटरफ़ेस को बुलाने से अधिक है।
बड़े मॉडल अनुप्रयोगों के विकास, पीढ़ी के विकास या AI अनुप्रयोग विकास के लिए व्यावसायिक खोज, आमतौर पर ज्ञान के प्रश्न और उत्तर, दस्तावेज़ प्रसंस्करण, सामग्री पीढ़ी, डेटा विश्लेषण या व्यावसायिक सहायक आवश्यकताओं के लिए होती है। उत्पादन परियोजनाओं में उपयोगकर्ता की पहुंच, बैक ऑफिस प्रबंधन, ज्ञान और डेटा कंडिट, विशेषाधिकार, मूल्यांकन, निगरानी, मॉडल स्विचिंग और मैनुअल समीक्षा की भी आवश्यकता होती है, और एक पूर्ण अनुप्रयोग के साथ API कॉल को नहीं बराबर कर सकता है।
क्या एक बड़ा मॉडल आवेदन कर सकते हैं?
एक सामान्य पोर्टल के निर्माण के बजाय ज्ञान प्रश्नों और उत्तर, दस्तावेज़ समझ, सामग्री सहायता, डेटा विश्लेषण या उपकरण के आसपास एक quantifiable कार्य की पहचान की जाती है।
बड़े मॉडल अनुप्रयोग विकास के लिए आवश्यक डेटा
वास्तविक कार्यों, इनपुट और आउटपुट नमूनों की तैयारी, ज्ञान के सूत्रों, अद्यतन जिम्मेदारियों, भूमिका विशेषाधिकारों और संवेदनशील सीमाओं को तैयार करना जो मॉडल को सौंपा नहीं जा सकता है।
कैसे एक औपचारिक प्रणाली में बड़े प्रोटोटाइप बदल जाता है?
पूर्ण पहचान, इंटरफ़ेस, लॉग, आकलन, कैश, प्रवाह सीमा, मैनुअल टेक-ओवर, ग्रे स्केल रिलीज और डाउनग्रेड पथ जब मॉडल उपलब्ध नहीं होते हैं।
जब यह ऑनलाइन है तो कौन बड़े मॉडल को बनाए रखेगा
मॉडल संस्करणों, सुझावों, ज्ञान, मूल्यांकन और संग्रह, कॉल लागत, तीसरे पक्ष के इंटरफेस और उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया का सतत प्रबंधन ऑनलाइन जाने के बाद गुणवत्ता के धीमी गति से गिरावट से बचने के लिए।
आमतौर पर उद्यमों का सामना करने वाली समस्याएं
जेनेरिक मॉडल व्यापार नियमों और अद्यतन व्यापार डेटा के ज्ञान के बिना सामग्री उत्पन्न करते हैं
उत्पादन किसी भी आधार के बिना बह रहा है, और त्रुटियों और चूक को स्थिर नहीं किया जा सकता है।
मॉडल, ज्ञान, युक्तियाँ और सिस्टम इंटरफेस कई उपकरणों में बिखरे हुए हैं
ऑपरेटरों को बार-बार कॉपी और पेस्ट करने की आवश्यकता होती है, और AI औपचारिक प्रक्रिया में प्रवेश नहीं कर रहा है।
प्रदर्शन उपलब्ध हैं, लेकिन उत्पादन वातावरण में पहुंच, लॉग, निगरानी और पीछे हटने की कमी है
हमारी मुख्य सेवाएं
01
AI व्यवसाय परिदृश्य निदान और पहला मिशन डिजाइन उत्पन्न करना
02
बड़े भाषा मॉडल, सुझाव, संरचित आउटपुट और मॉडल पथ विकास
03
RAG ज्ञान रिट्रीविंग, रेफरेंसिंग, अनुमति फ़िल्टरिंग और जल प्रवाह लाइन्स की उन्नयन
04
दस्तावेज़ पीढ़ी, सूचना निष्कर्षण, सारांश, सत्यापन और सामग्री कार्य केंद्र
05
AI एजेंट टूल कॉल, बिजनेस नियम और मैनुअल स्वीकृति
06
ERP, CRM, OA, डेटाबेस और तृतीय-पक्ष सामग्री सेवा एकीकरण
07
संवेदनशील डेटा प्रसंस्करण, सुरक्षा, लेखा परीक्षा और असामान्य पीछे हटना
08
वास्तविक कार्य आकलन, ग्रे स्केल अपलाइन, लागत निगरानी और निरंतर अनुकूलन
वर्तमान परियोजनाओं के संदर्भ में निर्णय लेना जारी रखें
परियोजना के विभिन्न चरणों के कार्यान्वयन की सेवा की सीमाएं, बजट आधार और तौर-तरीकों को समान नहीं माना जाता है और इसका मूल्यांकन निम्नलिखित के साथ किया जा सकता है।
प्रवेशEnterprise AI Custom Developmentविशेष कार्य, सॉफ्टवेयर उत्पादों से उत्पादन संचालन तक पूरी परियोजना रेंज निर्धारित करेंज्ञान अनुप्रयोगएंटरप्राइज नॉलेज बेस और आरजीनियंत्रित और retroactive उद्यम ज्ञान के लिए निर्माण क्षमताउत्पादन कार्यAI अनुप्रयोग और AgentOpsगुणवत्ता, मॉडल, ज्ञान, लागत और संस्करण परिवर्तन का सतत प्रबंधनउत्पाद मार्गIA Native SaaS and MVPएक सॉफ्टवेयर उत्पाद के रूप में मॉडलिंग क्षमता निर्माण जिसे परीक्षण, परिचालन, परिशोधक और पैमाने के आधार पर वितरित किया जा सकता हैमॉडल और तैनातीPrivatization AI, मॉडल ठीक ट्यूनिंग और तर्क तैनातीयह न्याय करने के लिए कि क्या बादल, मिश्रण, स्थानीय तैनाती और ठीक ट्यूनिंग वास्तव में आवश्यक हैंआइए पहले नैदानिक करते हैं।AI व्यवहार्यता और मूल्य निदान को व्याख्यामूल्यों, मॉडल, डेटा, इंटरफेस और उत्पादन जोखिमों की जांच के लिए वास्तविक कार्य का उपयोगFAQsAI अनुप्रयोग विकासमॉडल एक्सेस, उत्पाद इंजीनियरिंग से मूल्यांकन संचालन तक सीमित और पूर्ण सीमाचिह्नित लागतAI अनुप्रयोग विकास लागत का उत्पादनमॉडल द्वारा बैटरी बजट, RAG, सिस्टम इंटरफ़ेस, आकलन और निरंतर संचालनक्षमता मामलोंAI अनुबंध और दस्तावेज़ समीक्षा डेस्क उत्पन्न करनादेखें कि कैसे पीढ़ी, पुनर्प्राप्ति, नियम, मैनुअल समीक्षा और लेखा परीक्षा व्यापार बंद सर्कल का निर्माण करती है
परियोजना वितरण
अंतिम वितरण सीमाओं को सेवाओं के दायरे, निर्माण चरण और सहयोग की गतिशीलता के अनुसार परिभाषित किया गया है, और इसे सामान्य परिणामों के रूप में नीचे वर्णित किया गया है।
DELIVERABLEAI मिशन क्षेत्र, नमूना और जोखिम विश्लेषण उत्पन्न करना
DELIVERABLEइंटरैक्टिव प्रोटोटाइप, सिस्टम आर्किटेक्चर और मॉडल मार्ग का विवरण
DELIVERABLEबैक-एंड एप्लिकेशन, मॉडलिंग, सोर्स कोड और स्क्रिप्ट का निर्माण
DELIVERABLEज्ञान प्रसंस्करण, संकेत नियम, संरचित आउटपुट और संस्करण विन्यास
DELIVERABLEसिस्टम इंटरफ़ेस, प्रतिस्पर्धा मैट्रिक्स, मैनुअल अनुमोदन और लेखापरीक्षा तंत्र
DELIVERABLEनिश्चित आकलन और मूल्यांकन, गुणवत्ता रिपोर्टिंग, प्रदर्शन लागत और सुरक्षा परीक्षण
DELIVERABLEरोल-बैक, परिचालन निगरानी और ज्ञान हस्तांतरण फ़ाइलों की तैनाती
परियोजना बजट का आकलन कैसे किया जाता है
सेवा कवरेज और व्यापार बंद लूप्स जो पहले चरण में पूरा होना चाहिए: पीढ़ी AI व्यावसायिक परिदृश्य निदान और पहला मिशन डिजाइन, बड़ी भाषा मॉडल, युक्तियाँ, संरचित आउटपुट और मॉडल मार्ग विकास
मौजूदा कोड, डेटा, सिस्टम, उपकरण और दस्तावेजों की अखंडता का स्तर और लेखा परीक्षा, स्थानांतरित या फिर से इंजीनियर होने के लिए कवरेज का दायरा
तृतीय-पक्ष इंटरफेस, समन्वय जिम्मेदारियों, डेटा की गुणवत्ता, असामान्य मुआवजा और बाहरी आपूर्तिकर्ता सहयोग की संख्या
गैर कार्यात्मक आवश्यकताओं जैसे प्रदर्शन, उपलब्धता, सुरक्षा, प्राधिकरण, लेखा परीक्षा, अनुपालन और एक्सेस विंडो
डिलिवरी गहराई और दीर्घकालिक जिम्मेदारी: निश्चित आकलन और मूल्यांकन, गुणवत्ता रिपोर्टिंग, प्रदर्शन लागत और सुरक्षा परीक्षण, तैनाती रोलबैक, परिचालन निगरानी और ज्ञान हस्तांतरण फ़ाइलें, और गुणवत्ता आश्वासन, शांति की निरंतरता रेंज
ये परिस्थितियां पूर्ण विकास की तत्काल शुरूआत की सिफारिश नहीं करती हैं।
परियोजना उद्देश्यों, जिम्मेदार व्यक्तियों और स्वीकृति मानदंड स्थापित नहीं किए गए हैं
कुंजी खातों, डेटा, इंटरफेस या व्यापार प्राधिकरण उपलब्ध नहीं है
केवल अधिकतम कीमत या बहुत कम चक्र की मांग की जाती है, और आवश्यक परीक्षण और गुणवत्ता नियंत्रण स्वीकार नहीं किया जाता है
आपकी स्थिति प्रासंगिक है।
क्या RAG, एजेंट और मॉडल ठीक ट्यूनिंग होना चाहिए?
हम प्रथम प्रमाणन रेंज की जांच में मदद कर सकते हैं।
PROJECT DECISIONS
कार्यान्वयन और स्वीकृति के पीढ़ी AI और LLM अनुप्रयोग विकास
चार तकनीकी मार्गों में से प्रत्येक के साथ क्या समस्याएं हैं?
संकेत और संरचित उत्पादन एक समय में एक मिशन-विशिष्ट संदर्भ के लिए उपयुक्त हैं; RAG बाहरी ज्ञान की खोज, संस्करण और संदर्भ को संबोधित करता है; टूल वास्तविक समय के प्रश्नों और नियंत्रित कार्यों के लिए कहता है; ठीक-ट्यूनिंग को यह निर्धारित करने की आवश्यकता है कि क्या मिशन, नमूना और मूल्यांकन के बाद पर्याप्त लाभ स्थिर है। चार गठबंधन कर सकते हैं, लेकिन वास्तविक समय के डेटा प्रश्नों को ठीक-ट्यून के साथ बदल नहीं सकते हैं या खोज परिणामों का उपयोग किस क्रम के लिए निष्पादन अधिकृत किया गया है।
मूल्यांकन विफलता की स्थिति को ओवरराइट करना चाहिए।
प्रश्नों और प्रश्नों के उत्तर के मामले में, सिस्टम न केवल सिस्टम का सवाल टूट गया है, विभिन्न विभागों की क्षमता, विवादित जानकारी और अनफ़ाउंडेड सवाल।
वास्तविक समय कार्रवाई को निश्चित सीमाओं में डाल दें
मॉडल ऑर्डर की खोज या ड्राफ्ट बनाने की सिफारिश कर सकता है, लेकिन पहचान, खोज की स्थिति, मौद्रिक सीमा और घटनात्मक निष्पादन को व्यापार इंटरफ़ेस द्वारा सत्यापित किया जाता है। ग्राहक द्वारा अपलोड किए गए दस्तावेज़ और पुनर्प्राप्ति केवल डेटा हैं और स्वयं द्वारा बदला नहीं जा सकता है।
एक संपूर्ण कार्य श्रृंखला का उपयोग करके लागत
एक मिशन में एकाधिक खोज, कॉल, पुन: परीक्षण और मैनुअल समीक्षा शामिल हो सकती है। अंत-टू-एंड देरी के माध्यम और उच्च स्तर के बिंदु, संसाधन लागत प्रति मिशन, समय-बाहर की दर और मैनुअल टेक-ओवर दर शामिल हो सकते हैं।
स्वीकार्य रिकॉर्ड को पारस्परिक करने के लिए स्वीकृति और निरीक्षण आवश्यकताओं को परिवर्तित करना
निम्नलिखित ग्राहक के प्रदर्शन का एक अनुशंसित आकलन है, ग्राहक की नहीं, और मानक को पूरा करने के लिए समान प्रतिबद्धता का।
| चेकपॉइंट | आप इसे कैसे देख सकते हैं? | गलतफहमी से बचें। |
|---|---|---|
| समर्थन दर के आधार पर | संदर्भ द्वारा समर्थित निष्कर्ष के लिए मैनुअल चेक | संदर्भ के अस्तित्व का मतलब यह नहीं है कि उत्तर का संदर्भ इसका समर्थन करता है |
| सीमा प्रसंस्करण | अनग्राउंड्ड, अल्ट्रा विरेस और संघर्ष डेटा ने अलग से परीक्षण किया | सही प्रतिक्रियाओं की अस्वीकृति और खातों के परिचालन पूरा होने को अलग से गिना जाता है |
| अंत करने के लिए | कार्य प्रस्तुत करने से उपयोगकर्ता-उपलब्ध परिणाम | खोज, उपकरण, पुन: परीक्षण शामिल करें, न केवल मॉडल का पहला शब्द |
साक्ष्य और सीमा की आगे की परीक्षा
क्षमता परिदृश्य: अनुबंध दस्तावेज़ समीक्षा डेस्क: उत्पादन, प्रशस्ति पत्र और समीक्षा को समझने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली तकनीकों का संयोजन क्लाइंट परियोजनाओं या सटीकता दरों के पूरा होने के प्रमाण के रूप में नहीं किया जाता है।
DELIVERY PATH
कार्यान्वयन और वितरण मार्ग
प्रत्येक चरण में स्पष्ट उद्देश्य, भागीदारी भूमिकाएं और आकलन योग्य परिणाम होते हैं, और महत्वपूर्ण निर्णय परियोजना के अंत तक नहीं छोड़े जाते हैं।
01परिचालन कार्यों और मौजूदा मैनुअल बेसलाइनों को स्पष्ट करना
02सामान्य विसंगतियों और उच्च जोखिमों का वास्तविक नमूना तैयार करें।
03तुलना मॉडल, RAG, नियम और उत्पादन मार्ग
04PoC की पूर्णता और आकलन और उत्पादन सीमा की ठंड
05उत्पादों, विशेषाधिकारों, इंटरफेसों और ऑपरेशन बैकस्टेज का विकास
06ग्रेस्केल अपलाइन और गुणवत्ता लागत और गोद लेने की जांच
07ज्ञान नियमों और प्रतिगमन आकलन के सतत अद्यतन
FAQ
FAQs
सहयोग से पहले सबसे आम मुद्दों को स्पष्ट रूप से अग्रिम में बताया गया है।
क्या पीढ़ी AI Access Development सिर्फ बड़े मॉडल API तक पहुंचने की जरूरत है?+
नहीं। मॉडल API एक बुनियादी क्षमता और उत्पादन अनुप्रयोगों के लिए कार्यों, ज्ञान डेटा, संरचित उत्पादन, पहचान विशेषाधिकार, सिस्टम इंटरफेस, मैनुअल क्लीयरेंस, लॉग मॉनिटरिंग, मूल्यांकन और असामान्य रिट्रीट के दायरे की आवश्यकता होती है।
क्या हम क्लाउड-वाइड मॉडल या स्थानीय मॉडल का चयन करते हैं?+
कई उद्यमों ने मिश्रित या निजीकरण मार्गों का आकलन करने से पहले नियंत्रित क्लाउड-एंड मॉडल का उपयोग करके मानों को मान्य किया।
हम कैसे मॉडल में भ्रम और त्रुटियों को कम कर सकते हैं?+
वास्तविक मिशन आकलन, आरजी संदर्भ, ऑपरेटिंग नियम, संरचित सत्यापन, इनकार, मैनुअल अनुमोदन और संस्करणों की वापसी को केवल एक संकेत के वादे से उचित नहीं ठहराया जा सकता है।
क्या यह परियोजना अंततः स्रोत कोड और संकेत विन्यास को वितरित कर सकती है?+
स्रोत कोड, मॉडल विन्यास, चेतावनी नियमों, ज्ञान प्रसंस्करण, मूल्यांकन संग्रह, इंटरफेस और तैनाती की जानकारी का आवेदन अनुबंध के दायरे में दिया जा सकता है, और तीसरे पक्ष के मॉडल और घटकों की अनुमति सीमा की पहचान की जा सकती है।
DECISION FAQ
सभी 265 प्रश्नों को देखें।वर्तमान परियोजनाओं से संबंधित आम मुद्दे
AI अनुप्रयोग विकास और उद्यम AI सॉफ्टवेयर निर्माण
क्या अंतर है AI अनुप्रयोग विकास सामान्य सॉफ्टवेयर विकास के बीच?
सामान्य सॉफ्टवेयर प्रक्रियाएं इनपुट और मुख्य रूप से स्थापित नियमों के अनुसार पूर्वानुमानित परिणाम देती हैं, और AI अनुप्रयोगों में भी अस्थिर मॉडल आउटपुट की समस्या, ज्ञान संस्करणों में परिवर्तन, डेटा की गुणवत्ता और मैनुअल समीक्षा की समस्या होती है। दोनों को मांग, उत्पाद, बैक-एंड, इंटरफ़ेस, परीक्षण, तैनाती और गतिशीलता की आवश्यकता होती है, और AI सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग की जगह नहीं लेता है। विश्वसनीय AI अनुप्रयोग विकास मिशन मूल्यांकन, संदर्भ आधार, प्राधिकरण बाड़, मैनुअल अधिग्रहण, मॉडल लागत और सामान्य सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के आधार पर चल रहे संचालन के अलावा है।
पूर्ण उत्तर देखेंAI अनुप्रयोग विकास और उद्यम AI सॉफ्टवेयर निर्माणक्या डेटा और इंटरफेस कंपनियों को AI अनुप्रयोग विकास के लिए तैयार करने की आवश्यकता है?
डेटा को स्रोत, अनुमति, समय संस्करण और सही परिणाम इंगित करना चाहिए, जबकि इंटरफ़ेस को प्रलेखन, परीक्षण पर्यावरण, प्रमाणीकरण, प्रवाह प्रतिबंध और लेखन जिम्मेदारियों की पुष्टि करनी चाहिए। जब सूचना अधूरी हो जाती है, तो इसे निदान किया जा सकता है और छोटे पैमाने पर PoC, जबकि उत्पादन से पहले भरे जाने वाले अंतराल की पहचान की जा सकती है।
पूर्ण उत्तर देखेंAI अनुप्रयोग विकास और उद्यम AI सॉफ्टवेयर निर्माणक्या AI अनुप्रयोग विकास को प्रशिक्षित करना है या अपने मॉडल को ठीक-ठाक करना है?
अधिकांश उद्यमों को सुझावों, नियमों, RAG ज्ञान मामले और उपकरणों के साथ अपने प्रमाणन कार्यों से मिलान करने के लिए परिपक्व मॉडल का उपयोग करना चाहिए। उन्हें केवल ठीक-ट्यूनिंग का आकलन करना चाहिए जब निश्चित मिशन में स्थिर क्षमता अंतराल, वैध गुणवत्ता प्रशिक्षण डेटा और स्पष्ट लाभ होते हैं।
पूर्ण उत्तर देखेंAI अनुप्रयोग विकास और उद्यम AI सॉफ्टवेयर निर्माणक्या AI अनुप्रयोगों को वेब पेज, APPs, applets या एंटरप्राइज़ माइक्रो-क्रेडिट एप्लिकेशन में बनाया जा सकता है?
पहुँच उपयोगकर्ता, उपयोग की आवृत्ति, उपकरण क्षमता, पहचान विशेषाधिकार और व्यावसायिक प्रक्रियाओं द्वारा निर्धारित की जाती है, बजाय सभी टर्मिनलों के एक बार कवरेज का एक रूप प्राप्त करने के लिए। आंतरिक नौकरी सहायक आमतौर पर मौजूदा प्रणालियों या उद्यम सूक्ष्म-इंटेलिजेंस, नाखून, फ्लाईबुक, ग्राहक सेवा में वेब पेज, सार्वजनिक संख्या या छोटे प्रोग्रामों का उपयोग करने के लिए उपयुक्त होता है, और फील्ड मिशनों को एपीपी की फोटो, पोजिशनिंग, ऑफ़लाइन और उपकरण क्षमताओं की आवश्यकता हो सकती है।
पूर्ण उत्तर देखेंRELATED
अपनी सलाह प्राप्त करें।सेवा, मार्गदर्शन और मामलों
विकास दृश्य
AI डेटाबेस डिजाइन और Copilot कार्य केंद्र का विकास
देखें कि बड़े मॉडल इंजीनियरिंग बाधाओं, मैनुअल मूल्यांकन और विकास प्रक्रियाओं में कैसे सहायता कर सकते हैं
अधिक जानकारी के लिए।प्रश्न और उत्तरयह कोड सीधे AI द्वारा उत्पन्न किया गया है जो उत्पादन प्रणाली में उपयोग के लिए उपलब्ध है।
कोड समीक्षा, परीक्षण, सुरक्षा, मंजूरी और दायित्व सीमाओं को समझना
अधिक जानकारी के लिए।प्रवेशEnterprise AI Custom Development
व्यावसायिक परिदृश्य से पूर्ण रेंज, AI क्षमता, उत्पादन संचालन के लिए सॉफ्टवेयर उत्पाद
अधिक जानकारी के लिए।ज्ञान क्षमताएंटरप्राइज नॉलेज बेस और आरजी
निर्माण ज्ञान पुनर्प्राप्ति क्षमता जिसे व्यापार क्षमता से उद्धृत, अद्यतन और विरासत में प्राप्त किया जा सकता है
अधिक जानकारी के लिए।विशिष्ट दृश्यAI दस्तावेज़ प्रसंस्करण और स्मार्ट उद्धरण
कनेक्ट निष्कर्षण, पीढ़ी, लेखा परीक्षा, उद्धरण और मैनुअल पुष्टि करने के लिए व्यापार बंद पाश
अधिक जानकारी के लिए।गुणवत्ता शासनAI प्रशासन और मॉडलिंग आकलन
निश्चित कार्य सेट, त्रुटि रेटिंग और संस्करणों के साथ उत्पादन की गुणवत्ता को नियंत्रित करें
अधिक जानकारी के लिए।क्या आप एक बड़े मॉडल या एक पैदा करने वाले AI अनुप्रयोग विकसित करने के लिए तैयार हैं?
उत्पाद पैटर्न, वास्तविक कार्य, उपलब्ध डेटा और तैनाती आवश्यकताओं को इंगित करते हुए, पहले यह निर्धारित करते हुए कि क्या RAG, उपकरण अनुकूलन, मॉडल उपयुक्तता या पूर्ण सॉफ्टवेयर विकास की आवश्यकता है।
पहला संपर्क पासवर्ड या असंवेदनशील संवेदनशील जानकारी भेजने के लिए नहीं है।