Misi dan diagnosis sampel
Konfirmasi apakah tugas generasi layak dikembangkanMengidentifikasi pengguna, masukan, hasil yang diharapkan, basis untuk referensi, konsekuensi kesalahan, proses manual dan biaya pemrosesan saat ini.
PROFESSIONAL SERVICE
Pengembangan aplikasi model besar: RAG, panggilan alat dan pemilihan generasi AI
Telah ditentukan bahwa AI akan digunakan, tetapi tidak jelas apakah akan menggunakan RAG, alat atau fine-tuning? Halaman ini menggambarkan opsi teknis untuk aplikasi model besar dari misi dan perspektif data.
AI dapat dihasilkan menjadi proses bisnis yang dapat dilacakKualitas keluaran, dasar referensi dan resonansi modifikasi manualPengetahuan bisnis, tips dan penilaian dari pernyataan kesinambunganPertahankan kontrol aplikasi dan data dalam kasus perubahan model pemasok
Tidak perlu untuk mempersiapkan permintaan bantuan yang lengkap.
Aku akan menjawab pertanyaanmu dulu.
Haruskah pengembangan aplikasi model besar dilakukan terlebih dahulu, atau harus lebih dulu pekerjaan disiapkan?
Pemilihan model harus memperhitungkan kualitas jawaban, lingkup otorisasi, kondisi penyebaran, penundaan dan biaya dari menjalankan. Pengetahuan terus diperbarui dan fokus pada menilai pencarian, dan memprioritaskan definisi antar muka dari alat yang dikendalikan ketika mencari atau menjalankan tindakan.
- Tentukan Contoh dan Keluaran
- Rute teknologi perbandingan
- Putuskan Perkakas Alat
- Kualitas dan biaya kembali
Batas implementasi dan penerimaan untuk kategori proyek ini digambarkan di bawah.Lihat langsung rinciannya.
Keputusan proyek-membuat kesimpulan
Bagaimana generasi AI dan LLM pengembangan aplikasi harus dimulai
Aplikasi AI generasi ini seharusnya dimulai dengan sebuah aplikasi output- terdeteksi, dapat dilepas, dapat dibuat, dan kesalahan berbasis-. Pertama, sebuah baseline manual dan set tugas tetap dibuat, membandingkan model, RAG, aturan dan keluaran terstruktur; dan setelah PoC telah mencapai batas kualitas dan batas biaya, hak identitas, hak akses, proses ijin, pemantauan dan pemeriksaan log dan evaluasi terus menerus.
START WITH EVIDENCE
Dari penilaian awal sampai penerimaan dan penerimaan pengiriman
Tingkat ketidakpastian berkurang oleh tahap sebelum memutuskan skala masukan dan modalitas kerjasama.
PoC dan Rs.Association
Pilih model dan rute projek dengan tugas yang sebenarnyaLebih banyak generasi langsung, RAG, aturan, alat-alat, panggilan dan tinjauan manual, kualitas rekaman, penundaan, biaya dan kesalahan serius.
Pembangunan aplikasi produksi
Pengembangan produk perangkat lunak online yang dapat diauditAntar-muka produk, akses, antarmuka, pemantauan, retret abnormal, pengosongan dan penilaian regresi versi selesai.
Rekomendasi kesiapan sebelum-pendahuluan
Target pengguna, tugas generasi dan proses manual saat iniSampel asli dari normal, tidak biasa, konflik dan berisiko tinggiPengetahuan, contoh, aturan dan sumber data untuk otorisasi hukumSistem, API dan akun tes untuk menyambungIzin manual, penerbitan dan aturan akuntabilitasKualitas, penundaan, biaya, penyebaran dan persyaratan keamanan
Bukti yang akan dilihat dalam penerimaan.
Kualitas dan kesalahan serius dalam set tugas tetap dapat dikembalikanSumber, aturan dan versi pengetahuan yang menghasilkan konten dapat dilacakMedan yang telah distruktur, antarmuka bisnis dan hasil penulisan ulang dengan benarOtoritas yang menggembirakan, informasi yang sensitif, penolakan, dan mekanisme persetujuan manual sangat efektifModel adalah waktu - keluar, tidak-dapat digunakan dan rendah-hasil kepercayaan yang dapat dibalik.Kode sumber, tip, pengetahuan, penilaian, penyebaran dan informasi operasional untuk mengambil alih
Batas kerja sama dan tanggung jawab
Hasil produksi AI adalah probabilitas, dengan kesimpulan berisiko tinggi, komitmen formal, jumlah, kontrak dan rilis pengesahan nilai dasar pengesahan manual. Model API, algoritma penalaran, data ketiga dan biaya komponen komersial yang disajikan oleh program sebenarnya; klien bertanggung jawab untuk legitimasi data, aturan bisnis dan penemuan profesional.
Persyaratan pengadaan dan tujuan pencarian
Perkembangan aplikasi model besar lebih dari sekedar memanggil antarmuka model.
Pencarian bisnis untuk pengembangan aplikasi model besar, pengembangan generasi, atau pengembangan aplikasi AI, biasanya memiliki pertanyaan pengetahuan dan jawaban, pengolahan dokumen, generasi konten, analisis data atau persyaratan bisnis. Produksi proyek juga memerlukan akses pengguna, manajemen back- kantor, pengetahuan dan konduktor data, hak istimewa, evaluasi, monitor, perpindahan model, dan tinjauan manual, dan tidak dapat menyamakan panggilan API dengan aplikasi penuh.
Apa yang bisa aplikasi model besar lakukan?
Tugas yang dapat diukur pertama kali diidentifikasi sekitar pertanyaan pengetahuan dan jawaban, pemahaman dokumen, alat bantu konten, analisis data atau alat, daripada membangun portal umum.
Data yang dibutuhkan untuk pengembangan aplikasi model besar
Persiapan tugas-tugas nyata, sampel masukan dan keluaran, sumber pengetahuan, tanggung jawab terbaru, hak akses peran dan batas-batas sensitif yang tidak dapat diberikan pada model diperlukan.
Bagaimana prototipe besar berubah menjadi sistem formal?
Pengidentifikasi lengkap, antar muka, log, penilaian, cache, batas aliran, pengambilan manual, rilis greyscale dan jalur downgrade ketika model tidak tersedia.
Siapa yang akan mempertahankan model besar ketika online
Manajemen versi model yang terus-menerus, tips, pengetahuan, penilaian, dan koleksi, biaya panggilan, interface pihak ketiga dan umpan balik pengguna untuk menghindari penurunan kualitas lambat setelah online.
Masalah yang biasanya dihadapi perusahaan
Model generik menghasilkan isi tanpa pengetahuan aturan bisnis dan up- to-date data bisnis
Keluaran tampaknya mengalir tanpa dasar apapun, kesalahan dan omissi tidak dapat stabil.
Model, pengetahuan, tips, dan antarmuka sistem tersebar di beberapa alat
Operator perlu menyalin dan menempelkan berulang kali, dan AI tidak memasuki proses formal
Demonstrasi tersedia, tapi lingkungan produksi tidak memiliki akses, log, pemantauan dan retreat
Layanan utama kami
01
Menghasilkan diagnosa skenario bisnis AI dan desain misi pertama
02
Model bahasa, tips, keluaran terstruktur, dan pengembangan jalur model
03
RAG Pengetahuan Mengambil, referensi, Penyaringan Izin dan Meningkatkan Garis Air Flow
04
Pembuatan dokumen, ekstraksi informasi, ringkasan, validasi dan stasiun kerja isi
05
Agen AI Panggilan, Aturan Bisnis dan Pendekatan Manual
06
ERP, CRM, OA, basis data dan ketiga layanan konten integrasi
07
Pemrosesan data sensitif, peringatan perlindungan, audit dan retret abnormal
08
Penilaian tugas, upline greyscale, biaya pemantauan dan optimisasi terus menerus
Lanjutkan untuk menilai dalam konteks proyek-proyek saat ini
Batas layanan, basis anggaran dan modalitas implementasi untuk fase yang berbeda dari proyek ini tidak identik dan dapat dinilai lebih lanjut dalam hubungannya dengan berikut.
Pintu umum layananEnterprise AI Custom DevelopmentMenentukan jangkauan proyek lengkap dari tugas eksklusif, produk perangkat lunak untuk operasi produksiAplikasi pengetahuanDasar Enterprise pengetahuan dan RGKapasitas bangunan untuk pengetahuan perusahaan yang terkendali dan retroaktifOperasi produksiAplikasi AI dan AgentOpsManajemen kualitas, model, pengetahuan, biaya dan perubahan versi yang terus menerusRute produksiIA pengembangan SaaS dan MVPPemelolaan Kapasity- bangunan sebagai produk perangkat lunak yang dapat disampaikan pada percobaan, operasional, iteratif dan skala dasarModel dan PenyebaranPimunisasi AI, model fine- tuning dan penyebaran penalaranUntuk menilai apakah awan, pencampuran, penyebaran lokal dan fine- tuning benar-benar diperlukanMari kita lakukan diagnostik dulu.Interpreise kemungkinan dan diagnosis nilai AIPenggunaan tugas nyata untuk memeriksa nilai, model, data, antarmuka dan resiko produksiFAQsMenjangkitkan Pengembangan Aplikasi AIBatas bersih dan lengkap dari akses model, rekayasa produk untuk mengevaluasi operasiBiaya yang telah ditandaiMembuat Kaus Pengembangan Aplikasi AIAnggaran baterai dengan model, RAG, antar muka sistem, penilaian dan operasi kontinyuKapasitas kasusMembuat kontrak AI dan meja peninjauan dokumenLihat bagaimana generasi, pengambilan, aturan, tinjauan manual dan audit membentuk bisnis tertutup lingkaran
Provitables
Batas pengiriman akhir didefinisikan menurut lingkup layanan, fase konstruksi dan modalitas kerjasama, dan digambarkan di bawah sebagai hasil umum.
DELIVERABLEMenghasilkan lingkup misi AI, sampel dan analisis risiko
DELIVERABLEKeterangan dari prototipe interaktif, arsitektur sistem dan rute model
DELIVERABLEAplikasi back- end, pemodelan, kode sumber dan skrip build
DELIVERABLEPemrosesan pengetahuan, hint aturan, keluaran terstruktur dan konfigurasi versi
DELIVERABLEAntar muka sistem, matriks kompetensi, persetujuan manual dan mekanisme audit
DELIVERABLEPenilaian dan penilaian tetap, pelaporan kualitas, biaya kinerja dan tes keselamatan
DELIVERABLEPenyebaran berkas pengantaran, pemantauan dan transfer pengetahuan
Bagaimana anggaran proyek dinilai
Pengawasan layanan dan loop tertutup bisnis yang harus diselesaikan pada tahap pertama: generasi AI, diagnosis skenario bisnis dan desain misi pertama, model bahasa besar, tips, keluaran terstruktur, dan pengembangan rute model
Tingkat integritas kode yang ada, data, sistem, peralatan dan dokumen, dan cakupan yang akan diaudit, direlokasi atau direkayasa
Jumlah interface pihak ketiga, tanggung jawab koordinasi, kualitas data, kompensasi yang tidak biasa dan kerjasama pemasok eksternal
Tidak ada persyaratan yang berfungsi seperti kinerja, ketersediaan, keamanan, otoritas, audit, kepatuhan dan jendela akses
Kedalaman pengiriman dan tanggung jawab jangka panjang: penilaian tetap dan penilaian, laporan kualitas, biaya kinerja dan pengujian keselamatan, penugasan, pengawasan operasional dan pengetahuan transfer berkas, dan jaminan kualitas, keamanan terus menerus
Keadaan ini tidak merekomendasikan inisiasi segera pembangunan penuh.
Tujuan proyek, orang yang bertanggung jawab dan kriteria penerimaan tidak didirikan
Akun kunci, data, antarmuka, atau usahan bisnis tidak tersedia
Hanya harga maksimum atau siklus yang sangat pendek yang dicari, dan tes yang diperlukan dan kontrol kualitas tidak diterima
Situasi Anda relevan.
Apa yang harus RAG, Agen dan model fine- tuning menjadi?
Kita bisa membantu memeriksa jangkauan sertifikasi pertama.
PROJECT DECISIONS
Implikasi dan penerimaan dari generasi AI dan pengembangan aplikasi LLM
Apa masalahnya dengan masing-masing empat rute teknis?
Keluaran petunjuk dan terstruktur cocok untuk konteks mision- spesifik pada satu waktu; RAG alamat pencarian, versi dan referensi pengetahuan eksternal; alat panggilan untuk pencarian real-time dan tindakan yang dikendalikan; fine- tuning diperlukan untuk menentukan apakah ada manfaat yang cukup setelah misi, sampel dan penilaian telah stabil. Keempat dapat menggabungkan, tetapi tidak dapat menggantikan pencarian data secara real-time dengan hasil pencarian atau menggunakan hasil pencarian sebagai urutan yang telah diotorisasi.
Evaluasi harus menimpa kondisi kegagalan.
Dalam kasus pertanyaan dan jawaban terhadap pertanyaan, sistem tidak hanya merupakan pertanyaan dari sistem yang rusak, kompetensi departemen yang berbeda, informasi yang bertentangan dan pertanyaan yang tidak berdasar.
Masukan real time aksi ke dalam batas-batas definitif
Model ini dapat merekomendasikan pencarian perintah atau pembuatan rancangan, tapi identifikasi, kondisi pencarian, batas moneter dan akhirnya eksekusi diverifikasi oleh antarmuka bisnis. Dokumen dan pengambilan data hanya data dan tidak dapat diubah oleh diri mereka sendiri.
Menggunakanmenggunakanseluruhtask chain
Sebuah misi mungkin melibatkan beberapa pencarian, panggilan model, pengujian ulang dan tinjauan manual. Nilai medium dan tertinggi dari penundaan akhir-to-end, biaya sumber daya per misi, waktu-keluar dan tingkat pengambilan manual-atas.
Mengkonversi penerimaan dan persyaratan inspeksi untuk revercable catatan
Berikut ini adalah penilaian yang direkomendasikan dari kinerja pelanggan, bukan pelanggan, atau komitmen seragam untuk memenuhi standar.
| Titik pemeriksaan | Bagaimana kau memeriksanya? | Hindari salah perhitungan. |
|---|---|---|
| Berdasarkan tingkat dukungan | Pemeriksaan manual untuk kesimpulan didukung oleh referensi | Keberadaan referensi tidak berarti bahwa referensi untuk jawaban mendukungnya |
| Pemrosesan batas | Unununded, ultra vires dan konflik data diuji secara terpisah | Penolakan dari tanggapan yang benar dan penyelesaian operasional dari rekening dihitung secara terpisah |
| Akhir ke Akhir | Dari pengiriman tugas ke hasil yang tersedia | Sertakan pencarian, alat, uji ulang, bukan hanya kata pertama dari model |
Pemeriksaan lebih lanjut bukti dan batas
Skenario penjumlahan: tabel tinjau dokumen kontrakKombinasi teknik yang digunakan untuk memahami generasi, kutipan dan ulasan tidak digunakan sebagai bukti penyelesaian proyek klien atau tingkat akurasi.
DELIVERY PATH
Jalur pengiriman dan implementation
Setiap tahap memiliki tujuan yang jelas, peran partisipatif dan hasil yang dapat dinilai, dan keputusan penting tidak ditinggalkan sampai akhir proyek.
01Mengklarifikasi tugas operasional dan baseline manual yang ada
02Siapkan sampel nyata anomali normal dan berisiko tinggi.
03Model perbandingan, RAG, aturan dan rute produksi
04Komplesi PoC dan pembekuan dari batas penilaian dan produksi
05Pengembangan produk, hak istimewa, antarmuka dan operasi di belakang panggung
06Greyscale upline dan cek biaya kualitas dan adopsi
07Perbarui terus-menerus aturan pengetahuan dan penilaian regresi
FAQ
FAQs
Masalah yang paling umum sebelum kerjasama jelas dinyatakan di muka.
Apakah generasi AI Pembangunan Akses hanya diperlukan untuk mengakses model besar API?+
No Model API adalah dasar kemampuan dan aplikasi produksi membutuhkan lingkup tugas, data pengetahuan, keluaran terstruktur, hak istimewa identitas, antar-muka sistem, izin manual, pemantauan log, evaluasi dan retret abnormal.
Haruskah kita memilih model langit-lebar atau model lokal?+
Banyak nilai perusahaan yang memvalidasi menggunakan model yang dikendalikan awan-akhir sebelum menilai rute yang dicampur atau diprivatisasi.
Bagaimana kita dapat mengurangi ilusi dan kesalahan dalam model?+
Kebutuhan untuk menggunakan kedua penilaian misi nyata, RG referensi, aturan operasi, validasi terstruktur, penolakan, persetujuan manual dan pengembalian versi tidak dapat dibenarkan oleh hanya janji isyarat.
Dapatkah proyek akhirnya memberikan kode sumber dan konfigurasi petunjuk?+
Aplikasi kode sumber, konfigurasi model, aturan waspada, pengolahan pengetahuan, koleksi penilaian, antarmuka dan informasi penyebaran dapat disampaikan dalam lingkup kontrak, dan batas-batas diizinkan model ketiga partai dan komponen dapat diidentifikasi.
DECISION FAQ
Periksa semua 265 pertanyaan.Isu umum yang berhubungan dengan proyek saat ini
AI Aplikasi Pengembangan dan Enterprise AI Software Construction
Apa 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 lengkapAI Aplikasi Pengembangan dan Enterprise AI Software ConstructionApa yang perusahaan lakukan untuk mempersiapkan pengembangan aplikasi AI?
Data tersebut harus menunjukkan sumber, izin, versi waktu dan hasil yang benar, ketika antarmuka harus mengkonfirmasi dokumentasi, lingkungan uji, otentikasi, pembatasan aliran dan menulis tanggung jawab. Ketika informasi tidak lengkap, itu dapat didiagnosis dan skala kecil PoC, ketika mengidentifikasi kekosongan yang harus diisi sebelum produksi dikembangkan.
Lihat jawaban lengkapAI Aplikasi Pengembangan dan Enterprise AI Software ConstructionApakah Pengembangan Aplikasi AI harus melatih atau menyelesaikan modelnya sendiri?
Kebanyakan perusahaan harus menggunakan model dewasa untuk mencocokkan tugas sertifikasi mereka dengan tips, aturan, kasus RAG nowLow dan perkakas. Mereka hanya harus menilai fine- tuning ketika misi tetap memiliki kesenjangan kapasitas stabil, kualitas data pelatihan yang sah dan keuntungan yang jelas.
Lihat jawaban lengkapAI Aplikasi Pengembangan dan Enterprise AI Software ConstructionDapatkah aplikasi AI dibuat menjadi halaman web, appps, applet atau perusahaan aplikasi kredit mikro?
Akses ditentukan oleh pengguna, frekuensi penggunaan, kemampuan peralatan, hak identitas dan proses bisnis, daripada mencari suatu bentuk cakupan satu waktu dari semua terminal. Asisten pekerjaan internal biasanya cocok untuk embedding dalam sistem yang ada atau perusahaan-kecerdasan, kuku, flybook, layanan pelanggan, halaman-halaman web, nomor-nomor publik atau program-program kecil, dan misi-misi lapangan mungkin memerlukan APP, posisi, offline dan kemampuan peralatan.
Lihat jawaban lengkapRELATED
Dapatkan saran Anda.Layanan, bimbingan dan kasus
Adegan pengembangan
AI desain basis data dan pengembangan stasiun kerja Copilot
Lihat seberapa besar model dapat membantu dalam kendala teknik, evaluasi manual dan proses pembangunan
Untuk informasi lebih lanjut.Pertanyaan dan jawabanApakah kode yang dihasilkan oleh AI tersedia langsung untuk digunakan dalam sistem produksi
Memahami ulasan kode, pengujian, keamanan, izin dan batas-batas kewajiban
Untuk informasi lebih lanjut.Pintu umum layananEnterprise AI Custom Development
Jangkauan penuh dari lanskap bisnis, kemampuan AI, produk perangkat lunak untuk operasi produksi
Untuk informasi lebih lanjut.Kapasitas pengetahuanDasar Enterprise pengetahuan dan RG
Membangun kapasitas pengambilan pengetahuan yang dapat dikutip, diperbarui dan diwariskan dari kompetensi bisnis
Untuk informasi lebih lanjut.Adegan khasAI Dokumen Pemrosesan dan Kutipan Cerdas
Sambung ekstraksi, generasi, audit, kutipan dan konfirmasi manual ke loop bisnis tertutup
Untuk informasi lebih lanjut.Pemerintahan kualitasAI Pemerintah dan Peringkat Pembuatan
Kontrol kualitas produksi dengan set tugas tetap, peringkat kesalahan dan versi
Untuk informasi lebih lanjut.Apakah Anda siap untuk mengembangkan model besar atau sebuah aplikasi AI yang menghasilkan?
Indikasikan pola produk, tugas-tugas nyata, kebutuhan data dan penyebaran yang tersedia, pertama menentukan apakah RAG, adaptasi alat, kesesuaian model atau pengembangan perangkat lunak penuh diperlukan.
Kontak pertama adalah tidak mengirim sandi atau informasi sensitif yang tidak sensitif.