まず、意思決定に使用できる結論をあげます
The core of AI Application Development does not add a chat box to the ordinary system, but rather places probabilities into controlled business processes. The project requires the definition of real tasks, inputs, expected results, unacceptable errors and manual responsibilities, and the selection of models, RAG s, rules or tools for call-up. The application layer still needs to build account numbers, privileges, pages, backstages, API s, databases, logs, monitoring and distribution systems; the AI dedicated to the preservation of models, tips, know-how, tools and evaluation versions, which deal with lack of answers, hallucinations, low confidence, non-availability of models and cost overruns.
判断前にどのような条件を識別する必要がありますか?
同じ質問は、異なるビジネス、データ、およびプロジェクトフェーズで異なる回答を持つ場合があります。次の条件がチェックされ、Web上の一般的な検索が自分のプロジェクトに組み込まれていることを示唆しています。
事前に提案した注文
まず、目標と境界について明確にします。
ユーザーの課題やサンプルを重複して運用目的をリキャストします。
検証キー依存
ルールの確立とAIの判断と手動で確認しなければならない手順を区別します。
評価可能な結果の開発
製品システム、モデル知識、特権、異常なリトリートを同時に設計します。
次のステップを実際の結果で決定してください。
(c) 生産の証拠の受入は層状に作業します。
実際のビジネスでどのように理解すればいいですか?
従来の旅客サービス注文は、必要なフィールドで作業のリストを作成することによって作成することができます。 AAI クライアントサービスは、ユーザーの式、検索、応答を理解する必要があります。 このシステムは、クライアントのデータへのアクセスを制限し、労働を転送し、モデルを再テストしたり、知識を更新したりするために返金をコミットしたり、ワークシートボタンをクリックすることができるかどうかを検証したりしなければなりません。
一番簡単なピットでステップアップ。
AIのアプリケーションを補完するのと同じコールビッグモデルAPIを作る
スムーズな会話だけ、固定タスクは設定しません。
アカウント権限、インターフェイス障害、マニュアルの買収、継続的なコストを無視する
受診と確認を終わらせる方法は?
受諾および点検は、AIの使命、深刻なエラー、権限のセキュリティ、インターフェイスの書き込みバック、手動クリアランス、パフォーマンスコスト、デプロイメントリトリート、アセットの配送を別々に調べるべきです。 企業担当者は、知識を更新し、設定を切り替え、主要な評価を繰り返すことができるはずです。
サプライヤーや社内チームと通信する準備をする際、現在のプロセス、代表サンプル、既存のシステム、計画時間、予算レベルが持ち込まれることが推奨されます。まず、未知の項目は明確にマークされ、その後、診断、PoC、固定範囲プロジェクト、または進行中の研究開発を使用することが決定されます。これは通常、境界線なしで価格と期間の直接的な需要よりも信頼性が高くなります。