Home / FAQs / perusahaan AI efek, keamanan dan operasi kontinyu
QUESTION & ANSWER

Akankah sistem AI yang ada dapat terus digunakan setelah pengganti pemasok model besar?

Transisi halus tergantung pada apakah sistem menyelaraskan kapasitas model dengan logika bisnis. Model berbeda dalam antarmuka, konteks, panggilan alat, format keluaran, keamanan dan biaya, dan biasanya tidak dapat menggantikan hanya alamat.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, memberikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk memutuskan-membuat

Aplikasi AI seharusnya menggunakan kontrak terstruktur dan memvalidasi lapisan aplikasi untuk mengurangi pengikatan pemasok unik. Biaya migrasi lebih tinggi ketika mengandalkan finetuning eksklusif, bank vektor atau platform Agen.

DECISION FACTORS

Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penghakiman dibuat?

Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai bisnis, data, dan fase proyek. Hal ini disarankan agar kondisi berikut diperiksa dan bahwa temuan yang sama di web dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.

Gunakan standar API atau platform spesifik-supplierApakah bergantung pada fine- tuning, proprietary vector banks dan protokol alatPerbedaan dalam target model dalam bahasa Cina, teks dan alat panjangArea data, kepatuhan, penerbitan bersamaan, penundaan dan persyaratan biaya
ACTION STEPS

Perintah yang disarankan dari muka

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Model inventaris terhubung dengan ketergantungan, konfigurasi, data dan kemampuan kepemilikan.

02

Dependence Kunci Validasi

Akses ke model kandidat dengan antarmuka terpadu dan menjalankan set penilaian yang sama.

03

Pengembangan hasil yang dapat dipertimbangkan

Perbandingan efek, penundaan, biaya, keselamatan dan perilaku yang tidak biasa.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Tombol Greyscale, dan tahan dan kalibrasi batas pemantauan.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau memahaminya dalam bisnis yang sebenarnya?

Contoh yang digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Sistem ekstraksi dokumen bergantung pada bidang tetap JSON, dan model baru, jika diekspor, akan menyebabkan kegagalan arus jika ditambahkan. Lapisan yang cocok harus terikat dan struktur diverifikasi, dan tes atau transfer tenaga kerja harus gagal. Contoh tidak mewakili kinerja klien tertentu, dan kesimpulan yang sebenarnya perlu diverifikasi dalam hubungannya dengan perusahaan bisnis sendiri volume, sampel, sistem dan batas kewajiban.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Kode bisnis tersebar untuk memanggil model API

Hanya menunjukkan jawabannya, tidak ada alat tes dan anomali.

Kalibrasi data dan ekspor log tak dikenal sebelum migrasi

ACCEPTANCE

Bagaimana kita bisa menerima dan mengkonfirmasinya?

Penerimaan migrasi harus didasarkan pada data yang sama yang diatur sebagai kesuksesan dibandingkan, kesalahan serius, penundaan, biaya unit, hak istimewa dan ketersediaan, dan greyscale, pengembalian, penagihan dan konfirmasi penghapusan data lama.

Ketika mempersiapkan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan bahwa proses saat ini, contoh perwakilan, sistem yang ada, perencanaan tingkat waktu dan anggaran akan dibawa. Pertama, item yang tidak diketahui jelas ditandai, dan kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnosis, PoC, proyek jangkauan tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.

Kondisi proyek Anda berbeda dari contoh di atas?

Tujuan operasional, sistem yang ada, sampel dan rencana waktu dapat dikumpulkan sebelum konsultan bisa membuat penilaian awal dalam kaitannya dengan batas-batas sebenarnya.

Konsultan proyek asosiasi