Home / Case Studies / enter _ inforce AI aplikasi platform kolaborasi FDE
Contoh dari project dari tipe yang sama

FDE

Interprerise aplikasi AI platform kolaborasi FDE

Untuk implementasi proyek Enterprise AI, sebuah adegan kolaboratif yang disajikan dari diagnosis TKP, penilaian tugas yang sebenarnya, basis RAG, Agen tool, izin untuk audit untuk pergi ke greyscale dan menjalankan disk ganda.

Model besarRAGAgentIntegrasi API
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

Personil operasi baris pertama, pemilik proses, tim informasi dan staf transportasi sistem

Penggunaan sebenarnya

Mengatur proses proyek dari deteksi adegan ke operasi daring; mengelola pengetahuan, alat, tips dan data penilaian dengan cara seragam; menghubungkan umpan balik pengguna ke model, pengambilan dan optimasi alur kerja. Hasil kunci dan tugas-tugas tidak biasa telah dikonfirmasi oleh operasi counterpart.

Fungsi inti

Manajemen tempat

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

Pengetahuan dasar RAG

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

Asisten AI

Mendukung personil operasional dalam menyelesaikan operasi di panggung "AiA", dalam pandangan dari keadaan pengolahan dan secara manual mengkonfirmasi hasil abnormal.

Agen Workstream

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.

Alat Antar Muka

Mendukung personil operasi dalam menyelesaikan operasi di alat antarmuka, dalam pandangan keadaan pemrosesan dan validasi manual dari hasil yang abnormal.

Evaluasi operasi

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.

AI kebutuhan dan transparansi nilai

Prototype ke proses produksi dilacak

Harmonisasi pengetahuan dan alat

Feedback drive optimisasi kontinyu

01 / Status operasi

Apa kondisi di mana bisnis biasanya menghadapi masalah ini?

Ini adalah perusahaan yang perlu mengatur bisnis, teknologi, data, dan tim pemodelan untuk bekerja sama untuk memajukan AAIIPSI.

Perlu AI, prototipe, data dan catatan evaluasi tersebar

Umpan balik operasional sulit untuk diterjemahkan ke dalam tugas optimisasi rekayasa

Kurangnya pemerintahan seragam untuk basis pengetahuan, Agen dan antar muka sistem

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

Membuat proses projek dari penemuan TKP ke operasi daring

02

Keharmonisasi data manajemen, alat, tips dan penilaian

03

Menghubungkan umpan balik pengguna ke model, pengambilan, dan optimasi arus kerja

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

Diagnosa bisnis, asumsi nilai dan peringkat resiko

Pengembangan prototipe untuk dasar pengetahuan, asisten AI, Agen dan antar muka alat

Penilaian offline, upline greyscale, feedback tertutup loop dan pengembangan mekanisme operasional

Ikatan dan batas

Ada ketidakpastian tentang keluaran model dan keputusan berisiko tinggi harus dijaga dengan konfirmasi manual

Hak akses, dissensitisasi, retensi, dan pemodelan untuk pergerakan batas diperlukan untuk data pelanggan

Akses ke produksi tergantung pada indikator operasional, penilaian keselamatan dan kemampuan pembuangan abnormal

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.

Manajemen tempatPengetahuan dasar RAGAsisten AIAgen WorkstreamAlat Antar MukaEvaluasi operasi
05 / Pengiriman dan penerimaan

Apa yang harus ditinggalkan saat pengiriman selesai?

PengirimanPeta jalan TKP
PengirimanPurwarupa bisnis
PengirimanLintasan Kolaboratif AI
PengirimanSystems Integration
PengirimanPenilaian operasional

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 teknisDaftar, asumsi nilai dan catatan klasifikasi resiko
Bukti teknisDaftar versi, informasi, alat, dan model
Bukti teknisLaporan penilaian dan penilaian tetap dan akun kasus yang buruk
Bukti teknisAlat panggilan log, tes keamanan dan greyscale berjalan catatan
Bukti teknisPemeriksaan awal, skala abu-abu, pengambilan manual, dan putar ulang rekaman

Rekomendasi penerimaan dan pemeriksaan dasar

Adegan inti memenuhi standar kualitas yang diidentifikasi oleh kedua pihak pada set penilaian tetap

Jawaban kutipan, panggilan alat dan jalur pengambilalihan manual yang dilacak

Pihak berwenang yang terhormat, menyuntikkan dan mencegat adegan informasi sensitif sesuai dengan aturan

Penilaian pengulangan setelah model, pengetahuan atau pembaruan arus kerja

Tugas statistik yang berkelanjutan selesai, intervensi manual, penundaan, biaya dan umpan balik operasional setelah akses

DECISION FAQ

Isu umum yang berhubungan dengan proyek saat ini

Periksa semua 265 pertanyaan.
FDE, OPC dan Pengiriman Proyek AI

Bagaimana FDE bisa berbeda dengan pengembangan perangkat lunak AI yang umum?

FDE menekankan kerja keras insinyur dalam-dalam, bekerja dengan pengguna, data, model dan sistem yang ada untuk memajukan aplikasi. Pembangunan AI normal biasanya dimulai dengan persyaratan fungsional yang lebih jelas, fokus pada aplikasi dan antarmuka. FDE lebih cocok untuk proyek yang perlu diidentifikasi, diberikan kembali atau didorong ke seluruh sektor.

Lihat jawaban lengkap
FDE, OPC dan Pengiriman Proyek AI

Apa yang dilakukan AI dan proses yang mana?

ChatGPT bekerja dengan kemampuan model yang terangkum ke langkah-langkah bisnis yang didefinisikan dan melewatkan loop melalui aturan, API dan izin manual. Cocok untuk pemrosesan dokumen, klasifikasi informasi, konten awal rancangan, persiapan penjualan, alur kerja dan collation data sistem. API dapat menangani masukan yang tidak terstruktur, tetapi hasil lebih tidak pasti daripada otomatisasi normal. Hal ini sesuai untuk memulai dengan frekuensi tinggi, terdeteksi, terdeteksi, errorasi, -reverversinya.

Lihat jawaban lengkap
% 1% 1A button on a Remote Control

Di mana seharusnya penerimaan Transformasi Enterprise AI dimulai?

Enterprise AI Transport seharusnya dimulai dengan frekuensi tinggi yang nyata, dan hasil-berhasil-bisa-pekerjaan operasional, daripada pertama kali membeli model atau membuat platform besar. Rekam pemrosesan saat ini, menghabiskan waktu, pekerjaan, kesalahan, konsekuensi dan kewajiban manual, dan pilih adegan di mana sampel tersedia dan dapat secara manual digunakan untuk menutupi bagian bawah.

Lihat jawaban lengkap
% 1% 1A button on a Remote Control

Apa bedanya antara entri atau pencarian untuk dokumen normal?

Pencarian normal terutama membantu pengguna menemukan lokasi berkas atau kata kunci, dan pengguna juga diperlukan untuk membuat jawaban yang diapit berdasarkan pada konten yang sah. Memerlukan pengelolaan sumber, versi, hak istimewa, split, pengambilan, penyangkalan, dan pemutakhiran konten. Mengunggah sebuah berkas hanya dapat membuat demonstrasi dan tidak secara otomatis menjadi sebuah basis know produksi kredibel. Satu set pertanyaan tetap harus digunakan untuk menilai penarikan, wilayah jawaban, dan hak istimewa.

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