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QUESTION & ANSWER

連続評価や運用に必要なAIプロジェクトは?

必要な場合、AIプロジェクトはワンタイムデリバリーの終了ではありません。ビジネスナレッジ、ユーザークエリ、モデルバージョン、インターフェイス、ポリシーが変更され、元の採用の効果が低下する可能性があります。企業は、継続的に失敗したサンプル、マニュアル修正、ユーザーフィードバック、コスト、遅延を収集する必要があります。

質問に答えます。

まず、意思決定に使用できる結論をあげます

従来のソフトウェアは、ソフトウェアの可用性を監視し、AIの生成は、答え、サポートされていない生成、回答、引用、マニュアル転送、ツール実行に対する拒否の品質を監視します。

DECISION FACTORS

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。

データ更新の運用知識と頻度モデル、ベクトル銀行およびサードパーティのインタフェースのアップグレードの頻度ユーザーフィードバックおよび手動修正の結果の可用性高リスクエラーアラートとオフライン要件
ACTION STEPS

事前に提案した注文

01

まず、目標と境界について明確にします。

オンラインで行くとき固定評価のパネル、表示パネルおよび版の記録を確立して下さい。

02

検証キー依存

(b) 失敗した、信仰に基づく、手動買収およびユーザーフィードバックのサンプルのコレクション。

03

評価可能な結果の開発

原因は定期的に分類され、知識、検索、モデリング、プロセスの最適化が配置されます。

04

次のステップを実際の結果で決定してください。

変更は、グレースケールがリリースされ、観察されます。

PRACTICAL EXAMPLE

実際のビジネスでどのように理解すればいいですか?

判断方法を説明するために使用される例

ポリシーアシスタントの古いルール引用は、システム文書がモデルの突然の劣化ではなく、同期されていないという事実によるかもしれません。 セットの妥当性、デューティーベア、およびラプスアラームは、積極的に更新され、問題に返すことができます。

COMMON RISKS

一番簡単なピットでステップアップ。

回答の質を評価することなく、オンラインでサーバーを監視するだけ

歴史上の失敗のサンプルを使用してではなく、新しいモデルに切り替える

ユーザーフィードバックは、未分類、繰り返しエラーの長期的

ACCEPTANCE

受診と確認を終わらせる方法は?

受諾および点検は評価の指標、警報、頻度、責任のある人、解放および後退を識別し、別々に追跡される高リスクの間違いの相互転換の効果、費用および危険の変更を、示すことができるべきです。

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。

上記の例とは異なるプロジェクト条件ですか?

運用目的、既存システム、サンプル、計画時間などは、コンサルタントが実際の境界に関して予備審査を行うことができる前に調整できます。

コンサルタント