Home / Case Studies / Industri-berdasar informasi-berdasar-berbasis AI Saas dan produk Copilot
Contoh dari project dari tipe yang sama

AI Saas MVP Implementasi Programme

Industri berbasis pengetahuan - berbasis AI GraphRAG dan produk Copilot

Menampilkan bagaimana AI Saas, sebuah bisnis berbasis pengetahuan klien untuk beberapa perusahaan, secara bertahap membangun kemampuan untuk memisahkan penyewa, penguasaan pengetahuan, jalur model, jumlah, dijalankan kembali, umpan balik kualitas dan rilis, dimulai dengan misi inti MVP.

AI SaaSStruktur Multi- TenantAplikasi LLMGateway modelAnalisis produksi
Contoh dari project dari tipe yang sama

Ini adalah contoh dari opsi implementasi untuk proyek serupa

Halaman ini digunakan untuk menggambarkan bagaimana proyek tersebut biasanya dianalisis, diimplementasikan, dan diterima, dan jangan sesuai dengan klien tertentu, atau ide paket, demonstrasi antarmuka atau pengukuran data ke kinerja proyek. Memahami isi halaman dan lingkup publik

Kita lihat saja nanti.

Siapa yang menggunakannya, apa yang dilakukan sistem, apa nilainya?

Pengguna utama

Karyawan Enterprise, manajer profesional, layanan klien atau tim proyek dan manajer otoritas

Penggunaan sebenarnya

Wawancara dengan pengguna target dan pilihan frekuensi tinggi inti, hasil misi pemeriksaan; validasi tugas, adopsi, intervensi manual dan biaya menggunakan sejumlah kecil penyewa benih; desain penyewa, pengguna, pengetahuan, konfigurasi, paket, model pemisahan data. Hasil kunci dan tugas tidak biasa telah dikonfirmasi oleh petugas operasi counterpart.

Fungsi inti

Tenant dan Pusat Organisasi

Mendukung personil operasional untuk beroperasi di Tenant and Organzational Centre, untuk melihat status pemrosesan dan secara manual mengkonfirmasi hasil abnormal.

Ruang pengetahuan industri

(c) Untuk mencari informasi relevan dalam bahan otorisasi dan kembali ke sumber dapat dilihat ulang daripada hanya memberikan kesimpulan tidak berdasar.

Meja Kopilot AI

Menyediakan antarmuka operasional ke posting yang berhubungan untuk melakukan tugas sehari-hari, fokus pada to- do, hasil dan anomali.

Rute model dan jumlah

Panggilan model manajemen yang harmonized, versi dan strategi panduan, memperhitungkan kualitas misi, penundaan dan biaya yang berjalan.

Penyiapan dan manajemen startup-up

Mencentralkan pemeliharaan perubahan dalam konfigurasi, orang yang bertanggung jawab dan versi operasi, dan perubahan penting ditinjau dan dapat berkonsultasi, dibandingkan dan dibalik.

Latar Belakang Konfigurasi Klien

Menggabungkan identifikasi klien, komunikasi dan catatan bisnis dan menyediakan konteks konteksnya untuk mengikuti, pelayanan dan penilaian manual dalam otoritas delegasi.

Nilai untuk operasi

Berikut ini adalah petunjuk nilai yang dapat diprioritaskan untuk proyek yang sama dan tidak mewakili hasil tetap; proyek formal pertama-tama harus membangun bisnis perusahaan sendiri.

Validasi nilai produk nyata dengan kisaran lebih kecil

Batas-batas data dan pengetahuan klien lebih jelas

Biaya layanan unit dan AI terlihat

Produk secara terus menerus dikonfigurasi, didistribusikan dan iteratif

01 / Status operasi

Apa kondisi di mana bisnis biasanya menghadapi masalah ini?

Halaman ini adalah contoh dari proyek yang sama yang tidak menganjurkan pendapatan, penahanan atau pertumbuhan klien tertentu.

Pertanyaan jawaban yang mungkin, tapi tugas inti pengguna dan nilai biaya tidak divalidasi

Klien bisnis yang berbeda membutuhkan pengetahuan independen, konfigurasi, nomor rekening dan batas data

Kurangnya ekonomi unit antara panggilan model, tinjauan manual dan harga pelanggan

Setiap klien membentuk sebuah cabang kode, dengan meningkatnya biaya upgrade dan dukungan

Model perubahan mempengaruhi pengalaman, kurangnya situs, penilaian dan umpan balik pelanggan tertutup loop

Metode implementation 02 / Implementation

Bagaimana cara memecah proyek tersebut

Tahap pertama didefinisikan oleh tugas bisnis yang nyata yang mengidentifikasi proses, data, ketergantungan sistem dan batasan yang tidak biasa. Berikut ini adalah urutan implementasi yang diadopsi atau direkomendasikan dalam kasus ini.

01

Menwawancara pengguna target dan memilih misi inti dengan frekuensi tinggi, hasil untuk memeriksa

02

Validasi tugas, pengantar, intervensi manual dan biaya menggunakan penyewa benih kecil

03

Desain penyewa, pengguna, pengetahuan, konfigurasi, paket makanan dan model pemisahan data

04

Buat multi- model router, langkah garis, aliran terbatas, cache dan layanan diturunkan

05

Bangun belakang panggung untuk konfigurasi klien, dukungan operasional, umpan balik kualitas dan rilis

06

Apakah memperluas fungsionalitas dan cakupan klien berdasarkan penggunaan nyata dan sinyal pembayaran

Aku tidak perlu menulis permintaan lengkap pertama.

Kau ingin menilai apakah ini ide bagus untuk proyekmu?

Tambahkan proyek konsultan mikro huruf untuk mengindikasikan masalah saat ini, sistem di tempat, waktu yang diharapkan tingkat hidup dan anggaran, dan kami akan membantu untuk menentukan lingkup periode pertama dan risiko utama.

Hubungi kami
Batas 3 / Project

Siapa yang bertanggung jawab untuk apa?

Tanggung jawab pihak

Membantu mengidentifikasi pengguna target, alternatif, tugas inti dan kondisi penghentian awal

Desain dari multi- penyewa, pengetahuan, model, kompetensi, metrologi dan struktur operasional

Pembangunan aplikasi AI, operasi backoffice, penilaian kualitas dan sistem penyebaran produksi

Dukung pembuatan pengguna benih, gagal dalam redump sampel dan pengambilan produk tahap berikutnya - membuat

Ikatan dan batas

Adopsi produk, biaya pelanggan dan pertumbuhan pasar memerlukan sertifikasi bersama produk, penjualan, operasi dan teknologi

Probabilitas model AI dan perubahan dalam harga ketiga partai mempengaruhi pengalaman produk dan biaya

Perbedaan tenant harus dikonfigurasi sebagai masalah prioritas dan tidak dapat diterima tanpa batas waktu sebagai cabang eksklusif yang tidak dapat dipertahankan

Informasi pengguna dan umpan balik harus diproses dan ditahan dalam otoritas delegasi

04 / Scope dari sistem

Modul kapabilitas untuk kemungkinan penyertaan dalam tahap pertama

Nama modul bukan jangkauan kutipan akhir. Masukan formal memerlukan konfirmasi itemby- item dari pengguna, keluaran masukan, ijin, antar muka, proses abnormal dan entri atau tidak.

Tenant dan Pusat OrganisasiRuang pengetahuan industriMeja Kopilot AIRute model dan jumlahPenyiapan dan manajemen startup-upLatar Belakang Konfigurasi KlienSaran dan umpan balik kualitasPapan operasi dan biaya
05 / Pengiriman dan penerimaan

Apa yang harus ditinggalkan saat pengiriman selesai?

PengirimanProduk posisi, tugas pengguna dan rane MVP
PengirimanProyektip interaktif dan skema validasi pengguna benih
PengirimanAIS SaaS backend dan mengelola sumber belakang panggung
PengirimanMulti- penyewa, hak istimewa, metrologi dan desain isolasi
PengirimanMengaktifkan konfigurasi pengetahuan dan koleksi penilaian tetap
PengirimanSitus, dukungan, biaya, dan opsi operasi
PengirimanPenyebaran dokumen rilis dan iteratif versi

Bukti teknis untuk tinjauan

Halaman ini tidak mengklaim memiliki bahan projek pelanggan; catatan yang dapat diverifikasi berikut harus didirikan untuk implementasi formal, menurut lingkup kontrak.

Bukti teknisWawancara pengguna, tugas inti, alternatif dan asumsi nilai yang ada
Bukti teknisPenyewa benih, pengetahuan, peran, paket makanan dan desain pemisahan data
Bukti teknisSet tugas tetap, versi model, modifikasi manual dan laporan perbandingan kualitas
Bukti teknisKunjungan penyewa, ekses, jumlah, aliran terbatas dan penurunan layanan
Bukti teknisPenggunaan tugas inti, pelengkapan, kegagalan, intervensi manual dan data model biaya
Bukti teknisRilis, konfigurasi klien, masalah dukungan dan iteratif decision-membuat catatan

Rekomendasi penerimaan dan pemeriksaan dasar

Pengguna benih dapat melakukan tugas inti tanpa mengandalkan pengembang

Terpisah akun, pengetahuan, konfigurasi, log dan data bisnis dari penyewa berbeda seperti yang disepakati

Panggilan model, jumlah, intervensi manual dan unit biaya rekonsiliasi

Model tidak tersedia, hasil kualitas rendah dan cukup tidak sesuai dengan indikasi dan diturunkan

Set tugas tetap memungkinkan perbandingan model, pengetahuan dan versi produk berubah

Enterprise mampu mengambil alih kode, data penyewa, konfigurasi model, penyebaran dan informasi operasional

DECISION FAQ

Isu umum yang berhubungan dengan proyek saat ini

Periksa semua 265 pertanyaan.
Pembangunan Kustodial AI, Produk AI dan Modelling

Apa bedanya antara aplikasi primer AI dan fungsi tambahan AI dari perangkat lunak yang ada?

Perangkat lunak yang ada menambahkan fungsionalitas AI dengan menambahkan pencarian, generasi, analisis atau kemampuan Agen untuk pengguna asli, data dan proses; aplikasi dasar AI dimulai dengan kemampuan model, umpan balik dan penilaian terus menerus desain di sekitar inti produk. Mantan biasanya cepat-cepat dilapisi, dengan bisnis-bisnis yang lebih rendah, dan produk baru yang cocok dengan nilai inti per se. Perusahaan tidak perlu untuk membangun sistem stabilisasi "Ai".

Lihat jawaban lengkap
Pembangunan Kustodial AI, Produk AI dan Modelling

Indikator apa yang harus digunakan AI MVP untuk menentukan apakah itu terus berinvestasi?

AI MVP tidak dapat melihat apakah antarmuka lengkap atau jika demonstrasi kecil mengejutkan. Ini harus mengukur baik tingkat penyelesaian tugas yang sebenarnya, kesalahan serius, laju modifikasi manual, waktu pemrosesan, tingkat adopsi pengguna, tanggung jawab dan biaya unit. Ini juga harus memeriksa apakah data, hak istimewa, antar muka dan pengangkatan tidak normal.

Lihat jawaban lengkap
Pembangunan aplikasi AI, pengastomisasi aplikasi AI dan konstruksi enterprise AI

Berapa nilai umum dari Pengembangan Suai Enterprise AI dan faktor apa yang mempengaruhi harga?

Harga tidak sesuai dengan nomor halaman atau nama model. Harga terutama adalah dikenakan untuk tugas bisnis, sampel dan kualitas pengetahuan, rute model, antar sistem, hak istimewa, performa, pola penyebaran, penilaian mendalam, keamanan kinerja dan operasi yang sedang berlangsung. Disarankan bahwa diagnosa, PoC, pengembangan produksi dan transportasi diperkirakan di tahap. Harga total yang tepat diberikan tanpa mengetahui tugas yang sebenarnya digunakan sebagai referensi pemasaran.

Lihat jawaban lengkap
Pembangunan aplikasi AI, pengastomisasi aplikasi AI dan konstruksi enterprise AI

Bagaimana seharusnya proyek Pengembangan Suai AI Enterprise diterima dan diterima?

Pembangunan Kustom AI tidak hanya dapat melihat beberapa demonstrasi yang sukses, tetapi juga harus memverifikasi efek AI, rekayasa perangkat lunak, hasil bisnis, dan aset proyek. Gunakan set tugas yang membeku untuk memeriksa benar, salah, ditolak, USG-abnormal dan adegan tidak normal; periksa antar-muka, hak istimewa, kinerja, log, regreation dan pengambilan manual; periksa ulang laju adopsi, proses, modifikasi manual dan biaya berjalan.

Lihat jawaban lengkap
Penilaian Anda didasarkan pada situasi Anda yang sebenarnya.

Kasus ini hanya cara untuk mendapatkan proyek kembali ke bisnis Anda.

Beritahu kami apa yang sesuai, apa yang dilakukan pada tahap pertama dan apa resiko yang terlibat dalam mengidentifikasi proses saat ini, sistem dan masalah yang sedang dibahas.

Hubungi kami