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同じタイプのプロジェクトプログラムの例

コピロットの開発

AI データベースの設計とコピロットワークステーションの開発

企業がコピロットベースのビジネスオブジェクト支援生成データモデル、DDL、ドラフトインターフェイス、テストケース、マイグレーション検査を発展させ、規範的検索、静的検証、コード評価、制御されたリリースを通じて、保証プロジェクトを上回る可能性があることを実証します。

大型コードモデルRAGデータベースプロジェクト静的解析CI/CD
同じタイプのプロジェクトプログラムの例

同様のプロジェクトのための実装オプションの例です。

このページでは、通常、解析、実装、および承認されたプロジェクトがどのようにして、特定のクライアント、パッケージのアイデア、デモインターフェイス、またはプロジェクトパフォーマンスにデータが一致しないかを説明します。 ページコンテンツとパブリックスコープの理解

こんな感じで。

誰がそれを使うのか、システムが何をしているのか、その価値は何ですか?

主なご利用者

営業部、研究開発部、技術者、テスター、技術部長、デリバリーチーム

実際の使用

ベースラインは、選択シートの設計、インターフェイステンプレート、テストによって生成される高周波ミッションのために設立されます。コードの仕様、データ辞書、構造の意思決定、コンポーネント、セキュリティルールをコーディングし、Copilotがプロジェクト、需要、ブランチ、および現在のコードのコンテキストを継承できるようにします。主な結果と異常なタスクは、反対側の運用担当者によって確認されます。

コア機能

研究開発の知識の検索

(c) 認証資料に関連情報を探し、非公開の結論を出すのではなく、レビュー可能なソースに戻る。

ビジネスオブジェクトモデリング

業務担当者が「業務オブジェクトモデリング」ステージで動作確認を行い、処理状況を把握し、異常な結果を確認することができます。

DDLと移行草案

DDLおよび移行草案で業務を遂行する担当者をサポートし、処理状況を把握し、異常な結果を確認することができます。

インターフェイス コード サポート

「高度なコード・エイド」チェーンにおける運用担当者の操作をサポートし、異常な結果の処理と手動検証の状態を把握します。

試験ケースの生成

作業員が「テスト対象のケース生成」ステージで作業を完了し、処理の状態を把握し、異常な結果を確認できるようにサポートします。

規制および保安検査

ユーザーの ' s の ID に従ってデータと操作を制限し、アクセス、変更、および機密アクションレコードを保持します。

業務価値

以下は、同じプロジェクトを優先し、固定された案件を表さないことができる値の指示です。正式なプロジェクトは、まず企業独自のビジネスベースラインを確立する必要があります。

重複テンプレートのエンコーディングを削減

R&Dでビジネス規範を利用可能

マークを残すためにレビューされ、テストされたコンテンツを生成する

RD-AIの品質対持続可能な対策の採用

01/ 業務状況

普段、ビジネスがこの問題に遭遇する条件は何ですか?

このページは、AIの生成コードがアーキテクチャの見直し、テスト、変更の管理をスキップできると示唆されていない同様のプロジェクトプログラムの例です。

必要な用語とテーブル、フィールド、インターフェイスのネーミング間の均一マップの欠如

AIはすぐにDLDDおよびコードを発生できますが、インデックス作成、結合および互換性を無視できます

モデルは、ビジネスフレームワーク、データ仕様、歴史的アーキテクチャの決定について通知されていません

倉庫やデータベースに直接入ると、セキュリティをポーズし、リスクを変化させるコンテンツの生成

コード採用の持続可能性対策の欠如、リターンとモデルコストの理由

02 / 実装方法論

そのようなプロジェクトを破壊する方法

最初のフェーズは、プロセス、データ、システム依存性、異常境界を特定する実際のビジネス課題によって定義されます。 以下は、この場合に採用または推奨される実装のシーケンスです。

01

選択シートの設計、インターフェイスのテンプレートまたはテストによって生成される高周波ミッションのためのベースライン

02

コードコード、データ辞書、アーキテクチャの意思決定、コンポーネント、セキュリティルールのコラボレーション

03

Copilot はプロジェクト、デマンド、ブランチ、および現在のコードコンテキストを継承します。

04

DDL の生成のための構文、ネーミング、インデックス作成、マイグレーション、ロールバックチェックを実行します。

05

コード評価、自動テスト、制御されたストリーミング ラインを通して環境にすべての変更は入ります

06

記録の推奨事項、採用、変更、対応、およびバージョン、固定タスクを継続的にバックアップ

まずはリクエストを書いていなくても大丈夫です。

プロジェクトのアイデアがうまくいっているかどうか判断したいですか?

プロジェクトのコンサルタント「マイクロレター」を追加して、現在の問題、システム、予想される移動時間と予算レベルを示すとともに、最初の期間と主なリスクのスコープを決定するのに役立ちます。

お問い合わせ
03/プロジェクト境界

誰が責任を負いますか? どのような条件が最初に確認されなければなりませんか?

当事者の責任

建築、開発、テスト、輸送チームで確認されたミッションとリスクの境界

規範、データ辞書、コード例、アーキテクチャの決定と評価のミッションのコラボレーション

共同操縦、知識の検索、倉庫およびストリーミングの統合容量の開発

組織コードの品質、セキュリティ、互換性、移行ロールバックとバージョンの回帰テスト

結合および境界

AI によって生成される SDL、コードおよびスクリプトは手動で評価され、自動的にテストされなければなりません

制作データベースの変更は、モデルによって直接実装することはできません。承認および発行システムに従う必要があります。

プライベートコードのデータカバレッジ、ライセンスおよびモデルサービスの信頼性は、事前の確認が必要です

R&Dの効率性の改善は、ミッション、規範的な品質、チーム採用およびエンジニアリングベースの適合性に依存します

04 / システムのスコープ

第一段階に含めることのできる機能モジュール

モジュールの名前は、最終的な引用範囲ではありません。正式なエントリは、ユーザの項目単位の確認、入力出力、パーミッション、インターフェイス、異常なプロセスやエントリを必要としません。

研究開発の知識の検索ビジネスオブジェクトモデリングDDLと移行草案インターフェイス コード サポート試験ケースの生成規制および保安検査コード評価の相乗効果研究・開発効果パネル
05/ 配達および受諾

配送が完了したら、残しておくべきことは何ですか?

配達の配達ミッションの記述と境界の使用の展開
配達の配達標準化された知識と固定権限の評価
配達の配達Copilot ワークステーション ソースを開発
配達の配達IDE、コード倉庫、ストリーミングラインの統合
配達の配達ルールチェックと権限設定
配達の配達品質、安全、有効性評価レポート
配達の配達導入、プロモーション、チーム使用に関するマニュアル

レビューのためのエンジニアリング証拠

このページは、お客様の s プロジェクト素材を持っていると主張していません。契約の範囲に応じて、次の検証可能なレコードは正式な実装のために確立されるべきではありません。

エンジニアリング証拠開発タスク、コード倉庫、環境、特権、禁止行為のリスト
エンジニアリング証拠規制、データ辞書、構造決定書作成および固定タスクバージョンレコード
エンジニアリング証拠推奨事項、マニュアルリビジョン、結果の採用および評価レポートの内容
エンジニアリング証拠Syntax:静的解析、モジュールテスト、信頼性と安全なスキャンレコード
エンジニアリング証拠データベースの移行、互換性、ロールバック、環境演習のテスト
エンジニアリング証拠採用、変更、欠陥、ミッションの期間とモデルリセットのコストの料金

推奨受入・検査基準

固定タスクセットのデータモデル、DDLおよびドラフトコードは、品質ベースラインまでです。

関連する規範、データ辞書、コンテキストを参照する推奨事項を生成します。

すべてのコードとデータベースの変更は、適切に評価、テスト、承認されます

定期的な遮断や警報に注入されたアクセス、機密コード漏れ、ヒントを抽出

モデルや知識の更新により、アプリケーション、変更、不足分、セキュリティ結果の比較が可能

モデリング、知識、統合コード、資産評価を上回る企業

DECISION FAQ

現在のプロジェクトに関する一般的な問題

265 件の質問をすべて表示する
温度: %1

エンタープライズAIの変換のエントリはどこで始まりますか?

企業 AI 輸送は、最初のモデルを購入したり、大規模なプラットフォームを構築したりするのではなく、実際の、高周波、および結果チェック可能な操作タスクから始めるべきです。 現在の処理、時間消費、バックワーク、エラー結果および手動責任を記録し、サンプルが利用可能なシーンを選択し、手動で下部をカバーすることができます。

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仮設AI開発、AI製品・モデリング

企業はAIプラットフォームまたはAI媒体をビルドする必要がある場合は?

プラットフォームは、複数の部門がモデルアクセス、ナレッジベース、エージェントツール、コンピテンシー、評価機能の重複を開始したときに明らかな値です。 1つまたは2つのパイロット企業のみが、一般的に大きな中小ステーションを建設せずにシーンを検証する必要があります。 プラットフォームは、ディスプレイページの追加の層を追加するのではなく、再利用、ガバナンスおよび運用の問題に対処する必要があります。

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企業AI輸送組織と実装

業務は、ソートアウトするデータがありません。 AI 移行を開始できますか?

シーン診断とデータ在庫が開始できますが、データ条件が知られていないときに直接AI効果を満たすことは適切ではありません。企業は、比較的集中的な知識を優先し、簡単に利用可能なサンプル、および結果は手動でチェックできます。また、小さなPoCを実行している間、ガバナンスは実際にシーンデータに影響を及ぼします。

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企業AI輸送組織と実装

AI変換で完全で汎用AIアカウント数を購入できますか?

汎用AIアカウントの購入は、ツールを計算したり、スタッフの能力をビルドしたりするためにのみ使用することができ、エンタープライズAI輸送を完了することと等価ではありません。真の変換は、AIを明確なビジネスマンデート、ビジネスナレッジ、アイデンティティ権限、既存のシステムにリンクし、品質評価、リスク管理、継続的な操作を確立する必要が伴います。一般的なツールは、使用やシーンに対する意思を検出するのに役立ちますが、ビジネスプロセスを入力しなければ、結果は測定できません。

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実際の状況に基づいて判断します。

ケースは、プロジェクトをビジネスに戻すための唯一の方法です。

適切なもの、第1段階で何をしているのか、および対処されている現在のプロセス、システム、問題を特定するリスクがどのようなものなのかを教えてください。

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