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QUESTION & ANSWER

生成AIアプリケーション開発は、通常、どのようなものがありますか?

AIアクセス開発を生成することは、単に大きなモデルインターフェイスにアクセスしません。 完全なプロジェクトには、通常、ビジネスアサイン診断、本格的なサンプル処理、モデル、RAGルート検証、製品インタフェース、特権、システム検証、マニュアルクリアランス、品質評価、オンライン輸送が含まれます。

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

モデルコールではなく、時間をかけて操作できるソフトウェア機能のセットではありません。開発チームは、ユーザー、入力、知識、ルール、ツール、出力フォーマット、マニュアル識別、異常な処理を接続し、ログインの権利、ログ、制御、バージョン、コストを処理します。

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。

操作上の義務は明確で、結果は点検することができます知識、サンプル、運用ルールの法的かつ安定したアクセス接続するシステム、インターフェイス、および承認ノードの数品質、応答時間、コスト、セキュリティ、および展開要件
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。

現在のマニュアルプロセスを回復し、高値タスクを選択します。

02

検証キー依存

:: 通常の、珍しい、高リスクのサンプルをコラボレーションし、着信と発信ミッションのコレクションを確立します。

03

評価可能な結果の開発

PoCの比較モデル、RAG、ルール、マニュアルレビュールートを通して。

04

次のステップを実際の結果で決定してください。

完全な製品、特権、インターフェイス、監視およびバックアップグレースケールライン。

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

例えば、企業はプロジェクトプログラムを自動的に生成し、アプリケーションは単一のヒントに基づいて長いテキストになることはできません。また、システムには、承認テンプレートと履歴情報を読み、顧客を拘束し、構造化された章を抽出し、参照の基礎を示し、責任のある人は公式文書をレビューすることができます。これにより、リードタイムを削減し、AIによる直接認識されていないビジネスコミットメントを回避します。

COMMON RISKS

一番簡単なピットでステップアップ。

デモを制作の受入の直接的な結果に変える

理想的なサンプルのみを用意し、欠けている、競合、超ウイルス入力のテストはありません

アラート、評価コレクション、ソースコード、展開情報の提供の合意された境界はなし

ACCEPTANCE

受診と確認を終わらせる方法は?

受諾および点検は固定タスク セット、知識の参照、構造された分野、特権、インターフェイスの執筆の背部、手動承認、異常な退去、性能、費用および安定性の質そして深刻な間違いをカバーし。企業はまたプロジェクトを持続可能な買収保障するためにソースコード、構成、警報規則、評価のコレクション、配置および操作材料を得るべきです。

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