まず、意思決定に使用できる結論をあげます
プラットフォームの側面は、WebおよびAPIサービス、作業プロセス、データベース、キャッシュ、オブジェクトストレージ、ベクトル検索、ドキュメントの解像度、ログ監視が分離されているかどうかを考慮する必要があります。 モデルの側面は、クラウドエンドのAPI、ローカルの小さなモデル、または複数のモデルの推論の使用によって異なります。 ピークは、単一のアップロードファイルのサイズ、ドキュメントの増加量、知識の更新頻度、ワークフローの回数、およびディスクのバックアップのバックアップの実行回数、およびディスクのバックアップのバックアップの実行回数、およびディスクのバックアップのバックアップのバックアップに記録されます。
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。
(b) ユーザ、タスク、文書、インターフェイス、応答時間のベースラインを連携させる。
検証キー依存
プラットフォーム、知識処理、モデル推論は別々に使用されます。
評価可能な結果の開発
実際のファイルやワークフローで、圧力や容量テストを実施します。
次のステップを実際の結果で決定してください。
P95遅延、キュー、リソース、故障結果に基づく生産仕様。
実際のビジネスでどのように理解すればいいですか?
社内30名が社内30名で、毎日、複数のワークフローをインポートしたPDFの大容量が大量に導入された企業では、知識分析とバックオフィスのタスクは、時々質問や回答を尋ねるだけで、数百人を超えるユーザーよりもリソース集中力が高まっています。ローカルモデルの推論が要求された場合、別のテストは異なるモデル、コンテキストの長さ、および共同処分および断熱で行われるべきであり、デモサーバーは直接生産構成を考慮することができません。
一番簡単なピットでステップアップ。
実際のタスクや文書の読み込みなしで、登録したユーザーの数だけを推定
難易度同等生産能力達成の達成度
キュー、データベース、ディスク、ベクトルインデックスの増大は監視されません。
受診と確認を終わらせる方法は?
受諾および点検は、合意された質問と回答、文書のアップロード、知識とワークフロータスクの更新、P50、P95応答を記録、待ち行列、エラー率、CPU、メモリ、ディスクおよびモデルリソースを要求し、バックアップ復元、ディスクアラーム、サービスの再起動、バージョンバックエクササイズを完了します。
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。