Missione e diagnosi dei campioni
Conferma se il compito di generazione vale la pena di sviluppareIdentificare utenti, ingressi, risultati attesi, base per riferimenti, conseguenze di errori, processi manuali e costi di elaborazione attuali.
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Sviluppo di applicazioni di grande modello: RAG, chiamata di strumento e selezione di generazione AI
È stato determinato che AI deve essere utilizzato, ma non è chiaro se utilizzare RAG, strumenti o fine-tuning? Questa pagina descrive le opzioni tecniche per applicazioni di grandi modelli da prospettive di missione e dati.
AI autentico in un processo di business tracciabileQualità dell'uscita, base di riferimento e risonanza di modifica manualeConoscenze, consigli e valutazioni di sostenibilità della deposizioneMantenere l'applicazione e il controllo dei dati in caso di modifiche del fornitore del modello
Non è necessario preparare una richiesta completa di assistenza.
Prima rispondo alla sua domanda.
Lo sviluppo delle grandi applicazioni di modello dovrebbe essere fatto prima, o dovrebbe il lavoro essere preparato prima?
La selezione dei modelli deve tener conto della qualità delle risposte, dell'ambito di applicazione dell'autorizzazione, delle condizioni di distribuzione, del ritardo e del costo di esecuzione. La conoscenza è costantemente aggiornata e si concentra sulla valutazione della ricerca e sulla definizione della definizione dell'interfaccia dello strumento controllato quando si cerca o esegue l'azione.
- Definire campioni e output
- Itinerario tecnologico comparato
- Disconnettere le autorizzazioni degli strumenti
- Qualità e costo del ritorno
I limiti di attuazione e le accettazioni per questa categoria di progetti sono descritti di seguito.Guarda direttamente i dettagli.
Conclusioni del processo decisionale del progetto
Come dovrebbe essere avviato lo sviluppo delle applicazioni AI e LLM di generazione
L'applicazione AI di generazione dovrebbe iniziare con una task force rilevabile in uscita, disponibile per campioni e basata su errori. In primo luogo, viene creato un set di base manuale e di attività fissa, confrontando modelli, RAG, regole e uscite strutturate; e dopo che PoC ha raggiunto la soglia di qualità e di costo, privilegi di identità, interfacce aziendali, processi di clearance, monitoraggio dei log e valutazione continua sono costruiti.
START WITH EVIDENCE
Dal giudizio preliminare alla consegna di accettazione e accettazione
Il livello di incertezza è ridotto a tappe prima di decidere sull'entità degli input e sulle modalità di cooperazione.
PoC e valutazione della rotta
Selezionare il modello e il percorso del progetto con un compito realePiù generazione diretta, RAG, regole, strumenti chiamata e revisione manuale, registrazione di qualità, ritardo, costi e gravi errori.
Costruzione di applicazioni di produzione
Sviluppo di prodotti software online e controllabiliInterfacce di prodotto, accesso, interfacce, monitoraggio, ritiri anormali, distribuzioni e valutazioni di regressione di versionizzazione sono completate.
Raccomandazione prontezza precompetitiva
Utenti target, attività di generazione e processi manuali attualiCampioni reali di normale, insolito, conflitto e alto rischioConoscenza, modelli, regole e fonti di dati per l'autorizzazione legaleSistemi, API e conti di test per collegareSdoganamento manuale, emissione e regole di responsabilitàRequisiti di qualità, ritardo, costi, distribuzione e sicurezza
Prove da vedere nell'accettazione.
Gli errori di qualità e gravi nel set di attività fisso sono reversibiliFonti, regole e versioni di conoscenza che generano contenuti sono tracciabiliCampi strutturati, interfacce aziendali e risultati di scrittura correttamenteEccessiva autorità, informazioni sensibili, rifiuti e meccanismi di approvazione manuale sono efficaciI modelli sono time-out, risultati non utilizzabili e di bassa fiducia che possono essere invertiti.Codice sorgente, punta, conoscenza, valutazione, distribuzione e informazioni operative per prendere il sopravvento
Boundario di cooperazione e responsabilità
L'output AI di generazione è probabile, con conclusioni ad alto rischio, impegni formali, importi, contratti e il rilascio di conferme manuali di conservazione predefinite. Modello API, algoritmi di ragionamento, dati di terze parti e costi dei componenti commerciali sono presentati da programma effettivo; il cliente è responsabile per la legittimità dei dati, regole aziendali e risultati professionali.
Requisiti di approvvigionamento e intenti di ricerca
Lo sviluppo di applicazioni di grande modello è più che semplicemente chiamando l'interfaccia del modello.
La ricerca di business per lo sviluppo di applicazioni di grandi modelli, lo sviluppo di generazione o lo sviluppo di applicazioni AI, di solito ha domande e risposte di conoscenza, elaborazione di documenti, generazione di contenuti, analisi dei dati o requisiti di assistente aziendale.
Cosa può fare un'applicazione modello grande?
Un compito quantificabile viene identificato in primo luogo intorno a domande e risposte di conoscenza, comprensione dei documenti, aiuti di contenuto, analisi dei dati o strumenti, piuttosto che costruire un portale comune.
Dati necessari per lo sviluppo di applicazioni di grande modello
È richiesta la preparazione di compiti reali, campioni di input e output, fonti di conoscenza, responsabilità aggiornate, privilegi di ruolo e limiti sensibili che non possono essere assegnati ai modelli.
Come si trasforma il grande prototipo in un sistema formale?
Identificazione completa, interfaccia, log, valutazione, cache, limite di flusso, acquisizione manuale, sgancio su scala grigia e percorsi downgrade quando i modelli non sono disponibili.
Chi manterrà il grande modello quando è online
Gestione continua delle versioni di modelli, consigli, conoscenze, valutazione e raccolta, costi di chiamata, interfacce di terze parti e feedback degli utenti per evitare rallentare il deterioramento della qualità dopo essere andato online.
Problemi che le imprese di solito affrontano
Modelli generici generano contenuti senza conoscenza delle regole aziendali e dei dati aziendali aggiornati
L'output sembra scorrere senza alcuna base, e gli errori e le omissioni non possono essere stabilizzati.
Modelli, conoscenze, consigli e interfacce di sistema sono sparsi su più strumenti
Gli operatori devono copiare e incollare ripetutamente, e AI non entra nel processo formale
Sono disponibili dimostrazioni, ma gli ambienti produttivi non hanno accesso, log, monitoraggio e ritiro
I nostri servizi principali
01
Generando la diagnostica dello scenario aziendale AI e il primo progetto di missione
02
Modelli di grande lingua, consigli, uscite strutturate e sviluppo del percorso di modello
03
Recuperare, fare riferimento, filtrare le autorizzazioni e aggiornare le linee di flusso dell'acqua
04
Generazione di documenti, estrazione di informazioni, sintesi, validazione e workstation di contenuti
05
AI Agente Tool Call, Regole di affari e Approvazioni manuali
06
ERP, CRM, OA, integrazione di database e contenuti di terze parti
07
Trattamento dei dati sensibili, protezione all'avviso, audit e ritiro anormale
08
Valutazione delle attività reali, upline su scala grigia, monitoraggio dei costi e ottimizzazione continua
Continua a giudicare nel contesto dei progetti attuali
I limiti di servizio, le basi di bilancio e le modalità di attuazione per diverse fasi del progetto non sono identici e possono essere ulteriormente valutati in combinazione con le seguenti.
Ingresso servizio generaleEnterprise AI Custom DevelopmentDeterminare la gamma completa di progetti da attività esclusive, prodotti software a operazioni di produzioneApplicazione della conoscenzaBase di conoscenza aziendale e RGCapacità di costruzione per la conoscenza controllata e retroattiva dell'impresaOperazioni di produzioneApplicazione AI e AgentOpsGestione continua di qualità, modello, conoscenza, costi e modifiche di versioneItinerario del prodottoSviluppo IA Native SaaS e MVPModellazione della capacità di costruzione come prodotto software che può essere consegnato in base a prova, operativo, iterativo e scalaModelli e dispiegazioniPrivatizzazione AI, modello di fine-tuning e spiegamento ragionamentoPer giudicare se le nuvole, la miscelazione, la distribuzione locale e la messa a punto sono davvero necessariPrima facciamo una diagnosi.Interpretazione AI fattibilità e diagnosi di valoreUtilizzo di un'attività reale per verificare valori, modelli, dati, interfacce e rischi di produzioneFAQsGenerando AI Sviluppo delle applicazioniLimiti chiari e completi dall'accesso al modello, dall'ingegneria dei prodotti alle operazioni di valutazioneCosti segnalatiGenerando costi di sviluppo dell'applicazione AIBilancio della batteria per modello, RAG, interfaccia di sistema, valutazione e funzionamento continuoCasi di capacitàGenerando AI contratto e banco di revisione documentiVisualizza come generazione, recupero, regole, revisione manuale e revisione del modulo business chiuso cerchio
Progetti di consegna
I confini finali di consegna sono definiti secondo la portata dei servizi, la fase di costruzione e le modalità di cooperazione, e sono descritti di seguito come risultati comuni.
DELIVERABLEGenerando l'ambito di missione AI, l'analisi dei campioni e dei rischi
DELIVERABLEDescrizione del prototipo interattivo, architettura del sistema e percorso del modello
DELIVERABLEApplicazioni back-end, modellazione, codice sorgente e script di costruzione
DELIVERABLETrattamento delle conoscenze, accennando alle regole, alle uscite strutturate e alla configurazione delle versioni
DELIVERABLEInterfaccia di sistema, matrice di competenze, meccanismi di approvazione manuale e di controllo
DELIVERABLEValutazione e valutazione fissa, reportistica di qualità, costi di prestazione e test di sicurezza
DELIVERABLEDistribuzione di roll-back, monitoraggio operativo e file di trasferimento di conoscenze
Come viene valutato il bilancio del progetto
Copertura del servizio e business loop chiuso che devono essere completati nella prima fase: generazione AI diagnostica dello scenario aziendale e primo progetto di missione, grandi modelli di lingua, punte, uscite strutturate e sviluppo del percorso del modello
Livello di integrità dei codici, dei dati, dei sistemi, delle attrezzature e dei documenti esistenti e di portata di copertura da controllare, rilocalizzare o ri-progettare
Numero di interfacce di terze parti, responsabilità di coordinamento, qualità dei dati, insolita compensazione e cooperazione dei fornitori esterni
Requisiti non funzionali quali prestazioni, disponibilità, sicurezza, autorità, audit, conformità e accesso a finestre
Profondità di consegna e responsabilità a lungo termine: valutazione e valutazione fissa, reportistica di qualità, costi di prestazione e test di sicurezza, rollback di distribuzione, monitoraggio operativo e file di trasferimento di conoscenze, e garanzia di qualità, gamma di continuità di mantenimento della pace
Queste circostanze non raccomandano l'iniziazione immediata di pieno sviluppo.
Obiettivi del progetto, persone responsabili e criteri di accettazione non sono stabiliti
Conti chiave, dati, interfacce o autorizzazioni aziendali non disponibili
Solo il prezzo massimo o il ciclo molto breve è ricercato, e le prove necessarie e il controllo di qualità non sono accettate
La tua situazione è rilevante.
Cosa dovrebbe essere RAG, agente e modello di fine-tuning?
Possiamo aiutare a controllare la prima gamma di certificazione.
PROJECT DECISIONS
Attuazione e accettazione della generazione AI e sviluppo delle applicazioni LLM
Quali sono i problemi con ciascuna delle quattro rotte tecniche?
L'indicazione e l'output strutturato sono adatti per un contesto specifico per la missione in una sola volta; lo RAG affronta la ricerca, la versione e il riferimento della conoscenza esterna; lo strumento richiede domande in tempo reale e azioni controllate; la messa a punto è necessaria per determinare se vi è un beneficio sufficiente dopo la missione, il campione e la valutazione sono stati stabilizzati.
La valutazione dovrebbe sovrascrivere la condizione di guasto.
In caso di domande e risposte alle domande, il sistema non è solo una questione del sistema in corso di rottura, della competenza dei diversi dipartimenti, delle informazioni in conflitto e delle domande infondate.
Mettere l'azione in tempo reale in confini definitivi
Il modello può raccomandare la ricerca di ordini o la creazione di bozze, ma l'identificazione, le condizioni di ricerca, i limiti monetari e l'eventuale esecuzione sono verificati dall'interfaccia aziendale. I documenti e i recuperi caricati dal cliente sono dati solo e non possono essere modificati da soli.
Costo utilizzando un'intera catena di attività
Una missione può coinvolgere più ricerche, chiamate modello, rivisitazioni e revisione manuale. I punti di media e di alto livello del ritardo end-to-end, i costi delle risorse per missione, il tasso di time-out e il tasso di take-over manuale.
Convertire i requisiti di accettazione e di ispezione in registri reciproci
Di seguito è consigliata la valutazione delle prestazioni del cliente, non del cliente, né dell'impegno uniforme per soddisfare lo standard.
| Check-point | Come lo controlli? | Evita la calculazione sbagliata. |
|---|---|---|
| Sulla base del tasso di sostegno | Controllo manuale per conclusione supportato da riferimento | L'esistenza di un riferimento non significa che il riferimento alla risposta lo sostituisca |
| Trattamento delle merci | Dati non incalzati, ultra vire e conflitti testati separatamente | Il rifiuto delle risposte corrette e il completamento operativo dei conti sono conteggiati separatamente |
| Fine | Dall'invio dell'attività ai risultati disponibili dell'utente | Includere ricerca, strumenti, retest, non solo la prima parola del modello |
Ulteriori esami delle prove e del confine
Scendio di responsabilità: banco di revisione dei documenti contrattuali: La combinazione di tecniche utilizzate per comprendere la generazione, la citazione e la revisione non è utilizzata come prova di completamento di progetti o tassi di accuratezza dei clienti.
DELIVERY PATH
Attuazione e modalità di consegna
Ogni fase ha obiettivi chiari, ruoli partecipativi e risultati valutabili, e le decisioni importanti non sono lasciate alla fine del progetto.
01Correzione delle attività operative e delle basi manuali esistenti
02Preparare un vero campione di anomalie normali e ad alto rischio.
03Modelli di confronto, RAG, regole e percorsi di produzione
04Completamento del PoC e congelamento del limite di valutazione e produzione
05Sviluppo di prodotti, privilegi, interfacce e backstage di funzionamento
06Scala di grigi upline e verifica i costi di qualità e l'adozione
07Aggiornamento continuo delle regole di conoscenza e delle valutazioni di regressione
FAQ
FAQs
Le questioni più comuni prima della cooperazione sono chiaramente indicate in anticipo.
La generazione AI Access Development è necessaria solo per accedere al grande modello API?+
No. Modello API è una capacità di base e le applicazioni di produzione richiedono la portata di compiti, dati di conoscenza, uscita strutturata, privilegi di identità, interfacce di sistema, clearance manuale, monitoraggio del registro, valutazione e ritiro anormale.
Dovremmo scegliere il modello cloud o il modello locale?+
Molte imprese convalidano i valori utilizzando modelli di cloud end controllati prima di valutare percorsi misti o privatizzati.
Come possiamo ridurre le illusioni e gli errori nel modello?+
La necessità di utilizzare sia le valutazioni reali della missione, i riferimenti RG, le regole operative, la validazione strutturata, i rifiuti, le approvazioni manuali e il ritorno delle versioni non possono essere giustificati dalla semplice promessa di un suggerimento.
Il progetto può eventualmente fornire il codice sorgente e la configurazione dei suggerimenti?+
L'applicazione del codice sorgente, la configurazione del modello, le regole di avviso, l'elaborazione della conoscenza, la raccolta di valutazione, l'interfaccia e le informazioni di distribuzione possono essere fornite nell'ambito del contratto, e i limiti consentiti di modelli e componenti di terze parti possono essere identificati.
DECISION FAQ
Controlla tutte le 265 domande.Questioni comuni relative ai progetti attuali
AI Sviluppo delle applicazioni e Enterprise AI Software Costruzione
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.
Visualizza risposta completaAI Sviluppo delle applicazioni e Enterprise AI Software CostruzioneQuali dati e interfacce devono preparare le aziende per lo sviluppo di applicazioni AI?
I dati dovrebbero indicare la fonte, il permesso, la versione del tempo e i risultati corretti, mentre l'interfaccia dovrebbe confermare la documentazione, l'ambiente di prova, l'autenticazione, la restrizione del flusso e le responsabilità di scrittura.
Visualizza risposta completaAI Sviluppo delle applicazioni e Enterprise AI Software CostruzioneAI Application Development deve formare o perfezionare il proprio modello?
Most enterprises should use mature models to match their certification tasks with tips, rules, RAG knowledge case and tools. They should only assess fine-tuning when fixed missions have stable capacity gaps, legitimate quality training data and clear benefits.
Visualizza risposta completaAI Sviluppo delle applicazioni e Enterprise AI Software CostruzioneLe applicazioni AI possono essere realizzate in pagine web, app, applets o applicazioni di microcredito aziendale?
L’accesso è determinato dall’utente, dalla frequenza di utilizzo, dalla capacità di equipaggiamento, dai privilegi di identità e dai processi aziendali, piuttosto che dalla ricerca di una forma di copertura di una volta di tutti i terminali. L’assistente di lavoro interno è solitamente adatto per incorporare nei sistemi esistenti o microintelligence aziendale, unghie, flybook, servizio clienti utilizzando pagine web, numeri pubblici o piccoli programmi, e le missioni di campo possono richiedere le funzionalità di foto, posizionamento, offline e offline.
Visualizza risposta completaRELATED
Prendi il tuo consiglio.Servizi, orientamento e casi
Scene di sviluppo
Progettazione e sviluppo del database AI della workstation Copilot
Scopri come i grandi modelli possono aiutare a limitare i vincoli di ingegneria, la valutazione manuale e i processi di sviluppo
Per ulteriori informazioni.Domande e risposteIl codice generato da AI è direttamente disponibile per l'uso nel sistema di produzione
Comprendere i confini di controllo, test, sicurezza, sdoganamento e responsabilità del codice
Per ulteriori informazioni.Ingresso servizio generaleEnterprise AI Custom Development
Gamma completa dal panorama aziendale, capacità AI, prodotti software alle operazioni di produzione
Per ulteriori informazioni.Capacità di conoscenzaBase di conoscenza aziendale e RG
Capacità di recupero delle conoscenze di costruzione che può essere citato, aggiornato e ereditato da competenze aziendali
Per ulteriori informazioni.Scena tipicaLavorazione di documenti AI e Citazione intelligente
Collegare l'estrazione, la generazione, l'audit, la quotazione e la conferma manuale al ciclo chiuso di affari
Per ulteriori informazioni.Gestione della qualitàAI Governance e valutazione di modellizzazione
Controllo qualità di produzione con set di attività fissi, valutazioni di errore e versioni
Per ulteriori informazioni.Sei pronto a sviluppare un modello grande o un'applicazione AI generatrice?
Indicare i modelli di prodotto, le attività reali, i dati disponibili e i requisiti di distribuzione, prima determinare se è necessario l'adattamento di RAG, l'adattamento degli strumenti, l'idoneità del modello o lo sviluppo completo del software.
Il primo contatto non è quello di inviare password o informazioni sensibili non sensibili.