Diagnosa adegan dan permintaan
Konfirmasi apakah proyek layak dilakukan dan apa yang akan dilakukan pada tahap pertama.Baseline operasional, target pengguna, tugas-tugas nyata, data sampel, kondisi sistem, risiko dan rute kandidat
Home / Proyek Panduan Keputusan / Pembangunan AI Kustom dan Proses
PROJECT DECISION GUIDEPembangunan dan Proses AI kustom: Dari diagnosis adegan ke produksi pada baris
Alasan yang paling rentan untuk kegagalan pembangunan Custom AI adalah bukan karena model ini tidak cukup baru, tapi permintaan tersebut masih terjebak dalam "menjadi asisten AI". Sebelum mengatur proyek tersebut, ide tersebut harus diterjemahkan menjadi pengguna sebenarnya, tugas-tugas tertentu, masukan data pengetahuan, aksi sistem, konsekuensi kesalahan dan indikator reversible, dan kemudian ke fasa PoC dan produksi konstruksi.
Jawab pertanyaannya.
Kebutuhan dan Proses Pembangunan AI Kustom
Proses dapat diandalkan biasanya dibagi ke dalam diagnostik adegan, permintaan dan set, penilaian PoC, rancangan produk dan arsitektur, pengembangan produksi dan integrasi sistem, operasi yang sedang berlangsung. Berkas-berkas akan mulai dengan semua tombol, tetapi harus menunjukkan loop tertutup bisnis, hak istimewa peran, sampel, baris bawah massa, pedal manual dan pengiriman aset. PoC pertama kali menentukan produksi, dan efek-efek produksi setelah model yang tidak diketahui, tidak dapat dianggap sebagai contoh yang tidak diketahui.
SCOPE & BUDGET LEVELS
Pertama, masukan jelas ke batas oleh fase projek
Lapisan-lapisan berikut ini digunakan untuk membangun dasar untuk anggaran dan penerimaan, dan lingkup yang sebenarnya masih perlu dinilai dalam kaitannya dengan status quo, antarmuka dan persyaratan waktu.
PC dan program membeku
Efek model dan teknologi kunci tidak diketahui ValidateSet tugas tetap, prototipe operasional, item- by- evaluasi proyek, kinerja biaya, kesenjangan produksi dan program tahap pertama
Pengembangan produksi dan operasi
Pembangunan capacity- efektif sebagai perangkat lunak berkelanjutanAkhir produksi, antarmuka akses, penyebaran tes, retreat pengawasan, transfer pengetahuan dan evaluasi berkelanjutan
DECISION FACTORS
Elemen kunci yang akan diperiksa untuk decision-making
Pertama, batas-batas menahan diri dan tanggung jawab diidentifikasi, maka rute teknis dan modalitas kerjasama dibandingkan.
Definisi mandat operasional
Menentukan siapa yang menangani masukan apa dalam proses apa, apa yang diperlukan untuk memeriksa, dan apa biaya dan masalah yang ditangani.
Contoh dan kondisi pengetahuan
Siapkan normal, tidak biasa, konflik, hilang dan berisiko tinggi sampel, dan mengidentifikasi sumber pengetahuan, update frekuensi dan hak akses.
Model dan rute rekayasa
Lebih matang alat, model API, RAG, aturan, Agen, fine- tuning dan pengelolaan pribadi, jangan membuat persyaratan teknis sebuah persyaratan.
Batas Sistem & Data
Identifikasi data primer, antarmuka, aksi-aksi, dan pemrosesan anomali untuk ERP, CRM, OA, basis data dan sistem partai ketiga.
Peraturan otoritas dan tanggung jawab manual
Tentukan apa yang dapat dilihat pengguna, apa yang AI dapat terimplementasi, apa hasil yang harus disetujui, dan siapa yang mengambil alih ketika mereka gagal.
Indikator kualitas dan penerimaan
Definisi secara terpisah target untuk penyelesaian misi, kesalahan serius, kutipan, penolakan, kinerja, biaya dan penggunaan operasional.
Rencana tahap untuk bekerja dengan klien
(c) Orang yang bertanggung jawab untuk sampel, antarmuka, konfirmasi aturan, lingkungan tes dan penerimaan operasional dan penerimaan, dan waktu, termasuk dalam rencana.
Pergi online dan terus beroperasi
Sebelum memperbarui pengetahuan, versi model, penilaian regresi, biaya peringatan, masalah pembuangan dan tanggung jawab iteratif selanjutnya.
Persiapan rekomendasi sebelum komunikasi atau penilaian
Obyek operasional dan indikator keberhasilan periode pertamaTarget pengguna dan proses lengkap saat iniContoh misi biasa dan tidak biasaSumber data pengetahuan dan bagaimana itu diotorisasiSistem yang ada, antarmuka dan akun tesHak peran, persetujuan dan pembuangan kesalahanPenyebaran, keamanan, kinerja dan batasan anggaranKode sumber, konfigurasi, evaluasi, dan persyaratan pengiriman dokumen
Alamat yang disarankan untuk implementasi
Ringkasan satu halaman dari proyek ini digunakan untuk membersihkan loop tertutup bisnis dan kondisi kunci sebelum bisnis dan teknologi dievaluasi bersama. Untuk tugas-tugas kualitas model, pengambilan pengetahuan atau alat-alat call-, POC tersedia secara independen; kebutuhan produksi, antarmuka dan penjadwalan dibekukan setelah adopsi.
DECISION WORKSHEET
Menerjemahkan kebutuhan dan proses pembangunan AI yang diperlukan oleh kustom
Lembar kerja berikut membantu perusahaan untuk mengatur saran yang samar-samar ke vendor - berbasis, progreal- persetujuan dan project- masukan yang dapat diterima.
Definisi mandat operasional
Menentukan siapa yang menangani masukan apa dalam proses apa, apa yang diperlukan untuk memeriksa, dan apa biaya dan masalah yang ditangani.
Jika faktor tetap tidak pasti, validasi diagnosis atau skala kecil harus diatur dan tidak tepat untuk menyertakan ransum total harga yang tetap non- variabel secara langsung.
Contoh dan kondisi pengetahuan
Siapkan normal, tidak biasa, konflik, hilang dan berisiko tinggi sampel, dan mengidentifikasi sumber pengetahuan, update frekuensi dan hak akses.
Jika faktor tetap tidak pasti, validasi diagnosis atau skala kecil harus diatur dan tidak tepat untuk menyertakan ransum total harga yang tetap non- variabel secara langsung.
Model dan rute rekayasa
Lebih matang alat, model API, RAG, aturan, Agen, fine- tuning dan pengelolaan pribadi, jangan membuat persyaratan teknis sebuah persyaratan.
Jika faktor tetap tidak pasti, validasi diagnosis atau skala kecil harus diatur dan tidak tepat untuk menyertakan ransum total harga yang tetap non- variabel secara langsung.
Apa yang harus ringkasan yang sebanding dengan penilaian yang mengandung?
Pada minimal, tujuan bisnis dan indikator sukses pertama, menargetkan pengguna dan proses yang lengkap saat ini, contoh perwakilan dari tugas normal dan tidak biasa, sumber pengetahuan dan delegasi dari otoritas yang dikumpulkan, bersama dengan volume bisnis saat ini, rata-rata memproses waktu, anomali utama, sistem sudah di tempat, hak istimewa data, ketergantungan pihak ketiga dan jendela online. Versi yang sama disediakan untuk membandingkan satu dari harga yang berbeda dan meminta bahwa asumsi, pengekangan, kerjasama pelanggan, pengiriman, bukti yang diberikan secara terpisah untuk menghindari satu dari harga yang berbeda.
Contohnya, perusahaan mengharapkan bahwa proyek tersebut akan menghemat 160 jam tenaga kerja per bulan, tapi angka ini harus dipecah menjadi jumlah tugas, tabungan tunggal, tingkat adopsi, dan nilai peninjauan manual. Jika hanya 40 persen pengguna menggunakan periode pertama, atau jika proses baru meningkatkan proses tinjauan, keuntungan yang sebenarnya akan lebih rendah daripada perkiraan yang jelas.
Empat jenis bukti direkomendasikan untuk ditanyai selama komunikasi vendor
Yang pertama adalah bukti lingkup: konsistensi dari versi permintaan, proses bisnis, prototipe, antarmuka, dan pengecualian; yang kedua adalah bukti teknik: apakah teknologi yang sama memiliki struktur yang dapat diakses, manajemen kode, pengujian, penyebaran dan metode manajemen masalah; yang ketiga adalah para personil, peserta yang sebenarnya, tahapan masukan, mekanisme masukan, dan mekanisme pengganti jelas; dan yang keempat adalah bukti pengiriman: bagaimana kode sumber, data, dokumen, pelatihan, jaminan kualitas, transportasi yang diberikan kepada mereka untuk menyediakan obat yang tidak bisa digunakan untuk menjadi bukti yang bisa digunakan untuk menyediakan obat yang bisa di bawah.
Disarankan bahwa lingkup kejelasan, ketergantungan kritis, kapasitas tim, penerimaan yang berlaku dan takeover jangka panjang dinilai secara terpisah dan bahwa dasar untuk setiap skor direkam. Jika sebuah program lebih murah, antar muka, migrasi, pengujian atau tanggung jawab online dikecualikan, maka harus diubah ke caliber pengiriman yang sama sebelum dibandingkan.
Prinsip penghakiman
Halaman ini menyediakan suatu kerangka pembuatan keputusan yang tidak merupakan penawaran tetap atau komitmen kinerja.
FAQ
FAQs
Masalah yang paling umum sebelum kerjasama jelas dinyatakan di muka.
Dapatkah saya berkonsultasi dengan AI perkembangan tanpa berkas permintaan lengkap?+
Penjual dapat membantu untuk menghasilkan permintaan, dan validitas bisnis dan delegasi data masih perlu dikonfirmasi oleh kepala perusahaan.
Mengapa proyek AI harus mempersiapkan sampel yang gagal?+
Model ini terlalu dibesar-besarkan oleh contoh ideal. kehilangan informasi, pengetahuan konflik, permintaan ultra vires, kegagalan antarmuka dan sistem determinasi tugas berisiko tinggi memerlukan penolakan, persetujuan, mundur atau transfer tenaga kerja.
Mengapa menghitung ulang setelah adopsi PoC?+
Sertifikasi AgentOps adalah kemampuan kunci, dan versi produksi juga berisi produk, hak istimewa, antarmuka, keamanan, kinerja, pemantauan dan transportasi.
Bagaimana cara kerja siklus Pembangunan AI yang biasanya bekerja?+
Siklus Pengembangan AI kustom harus membedakan antara diagnosis permintaan, PoC, pengembangan produksi, keselarasan sistem dan greyscale up.
Siapa yang akan mempertahankannya ketika AI online?+
Kepala operasional mempertahankan aturan misi dan pengetahuan, tim teknis menjaga aplikasi, antarmuka dan pengiriman, dan peran operasional AI pemeliharaan penilaian, model dan biaya.
DECISION FAQ
Periksa semua 265 pertanyaan.Isu umum yang berhubungan dengan proyek saat ini
Pembangunan aplikasi AI, pengastomisasi aplikasi AI dan konstruksi enterprise AI
Berapa lama biasanya diperlukan bagi Enterprise AI Custom Development untuk online?
Siklus ini tergantung pada lingkup operasi, persiapan sampel, model item yang tidak diketahui, antarmuka sistem, keamanan hak dan persyaratan akses.
Lihat jawaban lengkapAI Aplikasi Pengembangan dan Enterprise AI Software ConstructionApa perbedaan yang dibuat AI Pengembangan Aplikasi antara pengembangan perangkat lunak umum?
Proses-proses normal proses masukan dan hasil yang dapat diprediksi terutama berdasarkan aturan yang telah ditetapkan, dan aplikasi AI juga menghadapi masalah keluaran model yang tidak stabil, mengubah versi pengetahuan, kualitas data dan tinjauan manual. Keduanya membutuhkan permintaan, produk, backend, antarmuka, pengujian, penyebaran, mobilitas, dan AI tidak menggantikan teknik perangkat lunak. Diperoleh oleh AI Aplikasi Pengembangan adalah penambahan penilaian misi, referensi, otoritas, biaya manual, biaya, biaya, dan biaya manual, biaya yang berkelanjutan pada operasi percacah yang berkelanjutan.
Lihat jawaban lengkapPemasapan, kutipan, dan penerimaan AIInformasi apa yang dibutuhkan perusahaan untuk mempersiapkan proyek AI?
Perusahaan tidak perlu menyelesaikan persyaratan lengkap sebelum konsultasi, tapi setidaknya mempersiapkan tujuan bisnis, menggunakan peran, tugas representasi, proses yang ada, data pengetahuan yang tersedia, sistem dan waktu perencanaan terkait. Informasi sensitif dapat dissensitized dan kemudian dibuka secara bertahap setelah pihak-pihak telah menandatangani perjanjian kerahasiaan.
Lihat jawaban lengkapPengembangan perangkat lunak dan outsourcing dari proyekApa yang harus menjadi pilihan dari tim software outsourcing dan self-building?
Program software outsourcing biasanya lebih efektif jika bisnis membutuhkan kontinum jangka panjang dan perusahaan memiliki kemampuan manajemen produk dan teknologi jika target jelas didefinisikan, awal cepat diperlukan atau ada kekurangan kapasitas berdedikasi sementara, banyak perusahaan mempertahankan produk dan pemilik teknologi, meninggalkan fase R & D atau berdedikasi konstruksi kepada tim luar.
Lihat jawaban lengkapRELATED
Pengujian submisi projekSimpan pengetahuan Anda tentang layanan
Relevan
Membuat Pengembangan Model Bahasa AI dan Pembangunan Model Bahasa Besar
Lihat kisaran layanan dari tugas-tugas nyata, pengetahuan, generasi ke rekayasa produksi
Untuk informasi lebih lanjut.RelevanPenilaian perangkat lunak dan awal proyek AI
Packing kebutuhan, status, anggaran dan jadwal dalam browser
Untuk informasi lebih lanjut.RelevanMenjangkitkan Pengembangan Aplikasi AI
Memahami lengkap produk dan batas rekayasa luar model akses
Untuk informasi lebih lanjut.RelevanBiaya dan siklus Pembangunan Suai AI Enterprise
Baling-baling anggaran yang didirikan oleh mandat, data, antarmuka, penyebaran dan operasi
Untuk informasi lebih lanjut.