Definisi Proses
Identifikasi aturan keputusan yang dapat digunakan ulangScope, sumber, kondisi, pengecualian, pemilik dan contoh penerimaan
Home / Guidneels untuk decision projek-making / perusahaan AI Pembangunan dan seleksi Skill
PROJECT DECISION GUIDEMengubah pengalaman karyawan menjadi AI Skills
Staf berpengalaman tahu kebijakan mana yang harus diperiksa, yang memerintahkan untuk memverifikasi dan kapan untuk meningkatkan permintaan layanan. Staf baru mungkin hanya telah menyebarkan pesan. AI Skills dapat paket prosedur dan pengecualian, tetapi instruksi tidak memberikan akses sistem atau menggantikan setiap alur kerja dengan agen.
Tidak perlu untuk mempersiapkan permintaan bantuan yang lengkap.
Jawab pertanyaannya.
Penyinapan Skills AI: Pengembangan dan Pemilihan
Pilih satu tugas yang dapat diulang dengan hasil yang dapat diverifikasi. Pisahkan fakta sumber, prosedur dan alat. Mengambil barang bukti; metode deskripsi, mengalir kerja yang dibutuhkan langkah; sistem bisnis memaksa akses. Pilot yang berguna memberikan instruksi penuh, contoh tes, alat yang dikendalikan dan handoff manusia, bukan hanya sebuah prompt panjang.
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.
Pilot Skill
Buat satu tipe tugas berulang kali dapat diujiInstruksi, templat, alat yang dikendalikan, tes akses, versi dan kegagalan handoff
Integrasi Aplikasi Berbasis
Integrasikan dengan antarmuka karyawanArea kerja, pengambilan, bisnis API, persetujuan, rilis dan pembaruan
Situasi Anda relevan.
Pertama, beritahu staff bagaimana melakukannya, lalu putuskan bagaimana AI akan melakukannya.
Sebuah pernyataan misi yang sensitif, penilaian, keluaran dan konfirmasi manual digunakan untuk mempre- empt proses tahap pertama dan sampel penerimaan.
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.
Apakah Task Retrieve Informasi atau Act?
Mulai dengan sumber-sumber terorganisir untuk pertanyaan kebijakan. Tambahkan Keterampilan, alat, dan persetujuan ketika perintah berbasis-tindakan yang diperlukan.
Dapatkah Para Ahli Menjelaskan Keputusan mereka?
Menangkap hilang- input kondisi berhenti dan aturan eskalasi, bukan hanya hasil sukses.
Siapa yang memegang aturan?
Masukkan pemilik dan versi ke sumber, templat, skrip, dan API untuk mencegah ketergantungan pada aturan yang sudah usang.
Bisakah Tool Access Terbatas?
Perintah dalam Skill tidak diizinkan untuk menjalankannya. Lapisan eksekusi terpercaya, cek kredensial, sumber daya, dan tindakan.
Persiapan rekomendasi sebelum komunikasi atau penilaian
Satu aliran tugas lengkapAturan bisnis yang disetujui saat iniContoh sukses dan kegagalan sanitasiBahan sumber dan penggunaan yang berwenangSistem yang dibutuhkan APIPersetujuan manusia dan pengecualianPerbarui pemilikPemeriksaan pengiriman yang dapat diatur
Alamat yang disarankan untuk implementasi
Pilot satu tugas seperti rancangan layanan atau cek dokumen, mempertahankan konfirmasi manusia dan memperluas hanya setelah hasil yang berguna. Perpustakaan Skills tidak memerlukan membangun kembali semua perangkat lunak. Mulai penyelidikan dengan tugas berulang, bahan yang relevan dan kesalahan umum, tanpa data pelanggan pribadi atau kredensial produksi.
Update pada 2026-10-06. Contoh berikut dari skenario desain dan pengukuran tidak digunakan sebagai komitmen kinerja pelanggan atau dampak seragam.
Pertama, mulai dengan Tugas Sebenarnya Pegawai
Tentukan hasil sebelum menghitung Skills. Sebuah tugas layanan mungkin menghasilkan rancangan berdasarkan atau pemesanan perbaikan yang disetujui; ini memerlukan alat dan tanggung jawab yang berbeda. Spesifikasikan isi, ruas yang diperlukan, sumber, keluaran, persetujuan dan kondisi berhenti sebelum memilih penerimaan, aliran kerja tetap atau agen.
Berjalan melalui tugas yang disterilkan dengan seorang ahli: mengapa setiap sumber diperiksa, apa yang mengubah jalan dan apa yang hilang informasi blok aksi. "Tangani biasanya" bukan aturan yang dapat dieksekusi. Ijinkan pilot untuk meminta klarifikasi. Tugas-tugas yang jarang tanpa aturan yang stabil mungkin tetap manual.
Perpisah Skills, Retrieval dan Workflow
Sebuah bukti dasar pengetahuan, sebuah Skill menggambarkan metode, dan alur kerja memaksa negara bagian atau persetujuan yang diperlukan.
Skills dapat memuat instruksi, referensi, templat dan skrip untuk agen yang kompatibel. Discovery dan eksekusi tergantung pada platform dan konfigurasi. Jangan menjanjikan bahwa satu direktori kerja adalah aplikasi universal. Record diuji platform dan ketergantungan, kemudian merevalidasi memicu, akses berkas, ijin dan keluar ketika memindahkannya.
Layar sempit memungkinkan Anda untuk geser di sekitar meja dan melihat semua kolom.
| Perlu Pengguna | Pertimbangkan Pertama | Tidak Ganti |
|---|---|---|
| Temukan kebijakan saat ini dan sumbernya | Reseval pemerintahan sumber dan RAG | Otorisasi bisnis dan tindakan formal |
| Siapkan draft menggunakan prosedur yang telah ditetapkan | Keterampilan, templat dan alat yang diperlukan | Konfirmasi akhir oleh pemilik bisnis |
| Teguhkanlah dan tulis kembali melalui langkah-langkah tetap | Kerjaan dan API | Validasi masukan dan akses |
| Menangani variabel, multi- langkah tugas | Agen yang dikendalikan dan handoff manusia | Persetujuan aksi berisiko tinggi |
3. "Skick Tiket Illustratif"
Ini adalah contoh implementasi, bukan hasil ZhiHua yang difungsikan. Seorang pegawai yang berwenang memilih tiket. Produk pemeriksaan sistem, perintah dan rincian kesalahan, meminta bukti yang hilang, dan mengusulkan rancangan mengutip kebijakan saat ini. Setelah konfirmasi, sistem tiket membuat sebuah follow- up dan mengembalikan ID-nya. Skill mengorganisir metode; sistem bisnis yang menegakkan akses dan menulis.
Pilot tidak secara otomatis mengembalikan, menjanjikan kompensasi atau tiket tutup. Konfeksikan kebijakan, tidak tersedia API atau hasil yang tidak dapat diverifikasi memerlukan handoff manusia terdokumentasi. Pesan "selesai" bukanlah penerimaan; periksa catatan sistem sumber. Mulai dengan draf dan tambahkan satu nilai yang terbatas hanya bila dibenarkan.
Tes, Pelepasan dan Menjaga Keterampilan Enterprise
Gunakan contoh tetap untuk menutup masukan lengkap, ruas yang hilang, pengecualian, tidak bisa mengakses, kehabisan waktu, dan menduplikasi peristiwa. Periksa seleksi metode, validitas sumber, ruas dan batas persetujuan, tidak hanya teks yang dieja. Masukan, Skill, model, dan versi alat, keluaran, dan keputusan untuk tes penontonnya.
Ketika aturan berubah, update sumber yang disetujui, instruksi dan tes yang terpengaruh sebelum review dan rilis. Simpan versi sebelumnya dan limit, dan identifikasi versi yang digunakan dengan menjalankan tugas. Percakapan yang sukses tidak boleh menjadi kebijakan perusahaan diam-diam. Review skrip, ketergantungan, akses dan ijin berkas eksternal; paket isi tidak aman secara inheren.
Jelaskan apa yang terjadi di luar sana.
Biaya berasal dari definisi proses, persiapan sumber, instruksi, integrasinya, kendali akses, pengujian dan antarmuka karyawan. Mengekspos terpercaya API dapat mengurangi lingkup pilot; hilang identitas atau persetujuan membutuhkan rekayasa. Pengembangan terpisah dari model, penyimpanan, subscription dan pemeliharaan sebelum mengutip sebuah fase.
Berikan scope, inventaris konten, versi, templat dan skrip, dokumentasi API, matriks akses, contoh tes, instruksi rilis dan kepemilikan. Identifikasi aset dan ketergantungan pihak proyek dan ketiga sehingga tim lain dapat mempertahankan mereka. ZhiHua dapat menilai satu peran dan tugas pertama; konfigurasi atau integrasi mungkin lebih baik ke platform baru.
Informasi resmi dan lingkup verifikasi
Tanggal pemeriksaan referensi: 2026-10-06. Kemampuan peron berubah dengan versi, paket, area dan otoritas; informasi digunakan untuk menggambarkan kemampuan teknis dan tidak mewakili volume pencarian, hasil dari pelanggan di Sino- China atau kooperatif asli.
FAQ
FAQs
Masalah yang paling umum sebelum kerjasama jelas dinyatakan di muka.
Dapatkah Skills Ganti sebuah Enterprise Pengetahuan Base?+
Tidak, pangkalan pengetahuan mengatur fakta dan sumber; metode penggambaran Keterampilan, mengkombinasikan mereka dengan tugas, bukan menempatkan semua data bisnis dalam instruksi.
Bisakah Bisnis Menjaga Skills tanpa Pengembang?+
Staf bisnis dapat mempertahankan aturan dan templat yang disetujui naskah, API, akses dan penyebaran masih membutuhkan pemilik teknis.
Bisakah Skill Grant menjadi Agen Access?+
Tidak, sistem terpercaya mengelola kredensial dan persetujuan; lapisan eksekusi memeriksa identitas, sumber daya, dan tindakan. Instruksi bukan otorisasi.
Bisakah kita Pilot Satu Tugas sebelum Memperluas Perpustakaan Skills?+
Memverifikasi perilaku normal dan gagal, mempertahankan versi dan tes atau catatan penyerahan, lalu memutuskan apakah akan memperluas.
DECISION FAQ
Memeriksa semua pertanyaan 268.Isu umum yang berhubungan dengan proyek saat ini
Keahlian AI, penerimaan kode dan penyebaran Agen
Memilih AI Skills, RAG atau alur kerja
Gunakan pengambilan fakta yang didukung oleh sumber, Keterampilan untuk metode dan templat yang dapat dipakai ulang, dan alur kerja untuk langkah-langkah yang diperlukan atau persetujuan yang dapat bekerja sama, pilih oleh tugas pengguna daripada label teknologi.
Lihat jawaban lengkapInsinyur konteks Enterprise, migrasi model dan proses intelijenApa bedanya antara kerja konteks dengan kasus RAG knowledge?
RAG berfokus pada bagaimana menemukan informasi yang relevan dari basis pengetahuan dan menyediakannya pada model; lingkup dari proyek konteks lebih besar, dan juga membutuhkan pengorganisasian identitas pengguna saat ini, data bisnis terstruktur, status bisnis, memori jangka panjang, aturan bisnis dan alat yang tersedia. Hanya ketika dokumentasi diminta dan diminta adalah RAG biasanya cukup. Ketika melibatkan tugas-tugas antar sistem, hak akses yang berbeda, dan kerja yang terus menerus, RAG perlu untuk diperbarui dalam sebuah sambungan yang lengkap.
Lihat jawaban lengkap% 1% 1A button on a Remote ControlApa 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 lengkapPembangunan Kustodial AI, Produk AI dan ModellingBagaimana mungkin model besar bisa berhasil dan basis RAG yang dipilih?
Model biasanya diprioritaskan ketika diperlukan untuk memperoleh fakta terbaru, informasi bisnis dan referensi. Perlu untuk mengubah format keluaran, istilah profesional, klasifikasi atau tugas-tugas tertentu dengan cara yang stabil, dan untuk menilai fine- tuning model ketika ada cukup kualitas sampel. Keduanya tidak dalam konflik, dan proyek kompleks dapat menggunakan RAG, aturan dan kecil fine- tuning pada saat yang sama.
Lihat jawaban lengkapRELATED
Pengujian submisi projekSimpan pengetahuan Anda tentang layanan
Relevan
Insinyur konteks Enterprise
Mengumpulkan pengetahuan, aturan operasi, otoritas dan konteks misi
Untuk informasi lebih lanjut.RelevanPengembangan Workstream AI
Menghubungkan langkah, persetujuan, dan sistem menulis yang didefinisikan
Untuk informasi lebih lanjut.RelevanDasar pengetahuan bisnis dan RG
Lanjutkan untuk memeriksa kualitas informasi dan penerimaan ketika pencarian diperlukan
Untuk informasi lebih lanjut.RelevanBagaimana dengan Skill, RAG dan aliran kerja?
Dikelompokkan oleh tugas yang akan dilakukan oleh pengguna
Untuk informasi lebih lanjut.RelevanAgen apos; s bangunan lingkungan operasi
Memeriksa status, alat, isolasi dan batas-batas rekayasa yang resmi
Untuk informasi lebih lanjut.Kau ingin menenggelamkan pengalaman staf ke dalam proses AI yang bisa digunakan kembali?
Pertama, kita akan menjelaskan duplikasi pekerjaan, informasi yang saat ini digunakan dan langkah yang memerlukan validasi manual, dan kami akan membantu dalam menilai apakah pencarian pengetahuan, Skill, alur kerja atau portofolio yang sesuai.
Kontak pertama adalah tidak mengirim sandi atau informasi sensitif yang tidak sensitif.