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QUESTION & ANSWER

Che differenza fa AI Application Development fare tra lo sviluppo di software generale?

Il normale software elabora i risultati prevedibili di input e resi principalmente secondo le regole stabilite, e le applicazioni AI affrontano anche problemi di output di modello instabile, modifiche nelle versioni di conoscenza, qualità dei dati e revisione manuale. Entrambi richiedono domanda, prodotto, back-end, interfaccia, test, distribuzione e mobilità, e AI non sostituisce l'ingegneria del software.

Rispondi alla domanda.

In primo luogo, dare conclusioni che possono essere utilizzate per il processo decisionale

Il nucleo di AI Application Development non aggiunge una chat box al sistema ordinario, ma pone le probabilità in processi aziendali controllati. Il progetto richiede la definizione di compiti reali, ingressi, risultati attesi, errori inaccettabili e responsabilità manuali, e la selezione di modelli, RAG s, regole o strumenti per la chiamata-up.

DECISION FACTORS

Quali condizioni devono essere identificate prima che il giudizio sia fatto?

La stessa domanda può avere risposte diverse in diverse fasi di business, dati e progetti, e si suggerisce che le seguenti condizioni siano controllate e che i risultati comuni sul web siano incorporati nei propri progetti.

Funzione guidata dalla determinazione delle regole aziendali o dal giudizio della sintassi del modelloSe l'errore avesse conseguenze finanziarie, contrattuali, di cliente o di sicurezzaNecessità di conoscenze aziendali, dati in tempo reale e strumenti di sistemiChi valuterà il modello, la conoscenza e i cambiamenti di business su base continua
ACTION STEPS

Ordine consigliato di anticipo

01

Prima di tutto, saremo chiari sul bersaglio e sul confine.

Rifiutare gli obiettivi operativi come incarichi e campioni duplicati dell'utente.

02

Validazione della dipendenza chiave

Distinguente tra l'istituzione di regole, AI giudizio e passi che devono essere confermati manualmente.

03

Sviluppo dei risultati valutabili

I sistemi di prodotto, le conoscenze dei modelli, i privilegi e i ritiri anormali sono progettati contemporaneamente.

04

Assicurati di decidere il prossimo passo con i risultati reali.

c) L'accettazione delle prove di produzione funziona in modo stratificato.

PRACTICAL EXAMPLE

Come lo capisci nel vero affare?

Esempio usato per illustrare il metodo di giudizio

Gli ordini di servizio passeggeri tradizionali possono essere creati creando un elenco di lavoro nei campi richiesti; il servizio client AAI ha anche bisogno di capire l'espressione dell'utente, il recupero e la risposta. Il sistema deve mostrare la base, limitare l'accesso ai dati del cliente, impegnarsi a rimborsi per trasferire il lavoro, e ridefinire il modello o aggiornare le conoscenze, e non solo verificare se i pulsanti del foglio di lavoro possono essere cliccati.

COMMON RISKS

Il pozzo più semplice da fare.

Fai la chiamata grande modello API uguale a completare l'applicazione AI

Solo alcune conversazioni lisce, nessun set di attività fisso.

Ignora privilegi di account, guasto dell'interfaccia, acquisizione manuale e costi in corso

ACCEPTANCE

Come dovremmo finire per ricevere e confermare?

L'accettazione e l'ispezione dovrebbero esaminare la funzione aziendale, la qualità della missione AI, gravi errori, sicurezza dell'autorità, riscrittura dell'interfaccia, sdoganamento manuale, costi di prestazione, ritiro di distribuzione e consegna dei beni separatamente; il personale dell'impresa dovrebbe essere in grado di aggiornare la conoscenza, cambiare le configurazioni e ripetere la valutazione principale.

In primo luogo, gli elementi sconosciuti sono chiaramente marcati, e poi la decisione è fatta per usare la diagnostica, PoC, progetti a banda fissa o la ricerca e lo sviluppo in corso, che è solitamente più affidabile di una domanda diretta per un prezzo e una durata senza frontiere.

Le condizioni del progetto sono diverse dagli esempi sopra indicati?

Gli obiettivi operativi, i sistemi esistenti, il tempo di campionamento e di programmazione potrebbero essere raccolti prima che i consulenti possano fare giudizi preliminari in relazione ai confini effettivi.

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