Home / Case Studies / Custom AI Software dan Enterprise Aplikasi Platform Pengiriman
Contoh dari project dari tipe yang sama

Custom AI Software Development

Platform Perangkat Lunak AI Kustom dan Aplikasi Enterprise

Menampilkan bagaimana program software Kustom AI secara bertahap akan memberikan antarmuka produk, data pengetahuan, pemodelan, antarmuka sistem, izin audit, distribusi greyscale dan kemampuan operasi yang terus menerus, dimulai dengan misi nyata, PoC dan evaluasi.

Custom AI Software DevelopmentModel Bahasa BesarRAGAI AgentSystems Integration
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

Manajer produk, insinyur riset dan pengembangan, penguji, manajer teknis dan tim pengiriman

Penggunaan sebenarnya

Recast persyaratan sebagai misi nyata dan rekam kualitas manual yang ada, waktu dan biaya dasar; menyelesaikan penilaian PoC dengan menetapkan normal, tidak biasa, hilang, konflik dan pengaturan resiko tinggi; mengidentifikasi batas produk, data pengetahuan, rute model, antarmuka sistem dan izin manual. Hasil kunci dan tugas tidak biasa telah dikonfirmasi oleh pihak yang tidak bekerja.

Fungsi inti

Meja Aplikasi AI

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

Pemrosesan pengetahuan dan data

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

Modeling dan Gateway

Membongkar tugas-tugas ke langkah-langkah yang dapat dicari, menggunakan perangkat pengetahuan dan sistem sebagai hak istimewa; mempertahankan konfirmasi manual untuk tindakan berisiko tinggi seperti mengirim, menulis kembali.

Agen dan Alat Bisnis

Membongkar tugas-tugas ke langkah-langkah yang dapat dicari, menggunakan perangkat pengetahuan dan sistem sebagai hak istimewa; mempertahankan konfirmasi manual untuk tindakan berisiko tinggi seperti mengirim, menulis kembali.

Hak identitas dan izin

(c) Untuk mempercayakan tinggi risiko, rendah-keyakinan dan tugas-tugas yang luar biasa untuk orang-orang dengan kompetensi dan untuk mempertahankan keputusan-membuat proses secara keseluruhan.

Evaluasi dan pusat pengujian

Terus-menerus melihat penggunaan, kualitas pemrosesan, anomali dan modifikasi manual untuk menyediakan dasar optimisasi berikutnya.

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.

Kurangi ketidakpastian dalam decision projek AI - membuat dengan tugas yang nyata

kapasitas IA ke dalam software bisnis operasional

Kualitas, otoritas, versi dan biaya dapat terus-menerus didamaikan

Perusahaan dapat mengambil alih aset proyek dan terus berkembang.

01 / Status operasi

Apa kondisi di mana bisnis biasanya menghadapi masalah ini?

Halaman ini adalah contoh dari proyek dengan tipe yang sama yang tidak mewakili proyek klien tertentu atau hasil bisnis.

Permintaan tetap pada "Lakukan AI", tidak ada pengguna, masukan, keluaran dan konsekuensi dari kesalahan

Pretasi model dijalankan, tapi ada kurangnya produk stabil, konfigurasi belakang panggung dan loop bisnis ditutup

Pengetahuan, tips, antarmuka dan otoritas desentralisasi tidak tersedia untuk melacak dasar misi

Penerimaan projek hanya pada halaman dan beberapa presentasi, tanpa tugas tetap dan calibras kesalahan serius

Model baris pos, pengetahuan, biaya, dan sampel gagal tidak terus-menerus dioperasikan

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

Perlu dikembalikan sebagai tugas yang nyata dan merekam kualitas tenaga kerja yang ada, waktu dan biaya dasar

02

Penyelesaian penilaian PoC untuk normal, tidak biasa, hilang, konflik dan set tugas berisiko tinggi

03

Identifikasi batas produk, data pengetahuan, rute model, antarmuka sistem dan izin manual

04

Mengembangkan front-end, mengelola backoffice, pemodelan, audit kompetensi dan retret abnormal

05

Melengkapi misi, intervensi manual, penundaan, biaya dan dampak operasional dalam lingkungan greyscale

06

Pengiriman kode sumber, konfigurasi, penilaian, pengukuran, pemantauan, dan mekanisme operasi kontinyu

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

Wawancara dengan pemegang mandat dan identifikasi baseline kini, batas dan konsekuensi kesalahan

Bangun set tugas sebenarnya dan bandingkan model, pengetahuan, aturan dan alat

Penyelesaian produk, akhir, organisasi AI, integrasi sistem, keamanan dan penyebaran

Mengatur upline greyscale, penilaian regresi, gagal membuang sampel dan menyerahkan tim

Ikatan dan batas

Keluaran AI adalah probabilitas, tinggi-risiko kesimpulan dan tidak dapat dikembalikan tindakan default konfirmasi manual

Klien bertanggung jawab atas data, pengetahuan, aturan bisnis dan otorisasi hukum sistem partai ketiga

Contoh tidak berkomitmen untuk akurasi atau keuntungan efisiensi yang dihapus dari mandat nyata dan kondisi data

Model API, daya komputasi dan ketiga-biaya perangkat lunak partai harus didamaikan secara terpisah dari pengiriman pembangunan

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.

Meja Aplikasi AIPemrosesan pengetahuan dan dataModeling dan GatewayAgen dan Alat BisnisHak identitas dan izinEvaluasi dan pusat pengujianPemotongan Greyscale dan PemantauanPapan biaya operasi
05 / Pengiriman dan penerimaan

Apa yang harus ditinggalkan saat pengiriman selesai?

PengirimanMandat operasional dan pernyataan scope pertama
PengirimanPurwarupa interaktif dan arsitektur sistem
PengirimanTerapkan kode sumber kantor-back- end untuk AI
PengirimanModel, pengetahuan, tips, aturan dan konfigurasi antar muka
PengirimanLaporan keamanan dan keamanan berkualitas tetap
PengirimanPenyebaran, mundur, operasi dan informasi transfer pengetahuan

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 teknisPengguna, tugas, keluaran masukan, baseline manual dan daftar klasifikasi kesalahan
Bukti teknisSampel asli, hasil yang diharapkan, aturan evaluasi dan laporan versi PoC
Bukti teknisRecords of model, pengetahuan, tips, rules, tools and interface version
Bukti teknisHak akses, menimpa, tip-in, antarmuka gagal dan laporan tes kembali
Bukti teknisPenggunaan Greyscale, modifikasi manual, penundaan, biaya dan catatan hasil bisnis
Bukti teknisDaftar kode sumber, konfigurasi, akun, pengiriman, pemantauan dan aset operasi

Rekomendasi penerimaan dan pemeriksaan dasar

Kualitas dan kesalahan serius dalam set tugas tetap mencapai garis dasar untuk konfirmasi oleh kedua belah pihak

Jawaban berbasis, alat-alat dipanggil dan sistem ditulis kembali ke versi tugas

Otoritas peran, data sensitif, izin manual dan audit efektif oleh desain

Didegraded, reverse, atau dikonversi dalam kasus model atau antarmuka yang tidak normal

Delay, stabilitas dan satuan biaya tugas yang baik ditargetkan dan dikeluarkan didamaikan

Personil Enterprise mampu mengambil alih kode sumber, penyebaran, konfigurasi, evaluasi dan operasi hari-to-day

DECISION FAQ

Isu umum yang berhubungan dengan proyek saat ini

Periksa semua 265 pertanyaan.
Pembangunan aplikasi AI, pengastomisasi aplikasi AI dan konstruksi enterprise AI

Apa yang biasanya terkandung di dalamnya?

Scope projek mesti didefinisikan di sekitar loop operasi tertutup. Pada akhirnya, ini juga mesti dikirimkan dengan kode sumber, konfigurasi, penilaian, antar muka, penyebaran, dan pemeliharaan.

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
Pembangunan aplikasi AI, pengastomisasi aplikasi AI dan konstruksi enterprise AI

Bagaimana perusahaan harus memilih Pembangunan Custom AI?

Pertama, tim dapat menerjemahkan visi AI ke dalam tugas-tugas operasional, sampel nyata, resiko teknis, dan metode penerimaan, daripada nama model dan efek demonstrasi. Seorang penjual yang berkualitas harus memiliki aplikasi AI, rekayasa perangkat lunak, integrasi sistem, izin data, pengujian penyebaran dan operasi yang sedang berlangsung.

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