まず、意思決定に使用できる結論をあげます
業界用語、文書構造、操作ルール、システムの状態および責任の境界の排他的な性質のために、業界AIアプリケーションは一般的にカスタマイズされます。材料は、特定のタスクから準備され、実際にユーザーによって受信された入力を集め、専門家によって識別された結果、判断およびその後の行動の基礎、およびテスト、生産またはモデルの改善のために使用できる情報を示す必要があります。
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。
最初のタスクを選択し、入力と正しい結果を定義します。
検証キー依存
サンプルは、正常性、境界、エラー、リスクが高いと分類されます。
評価可能な結果の開発
(b) 知識のソース、フィールド、ルール、能力、更新の責任をマークします。
次のステップを実際の結果で決定してください。
独立した評価を確立し、テストおよび生産データの使用を制御する。
実際のビジネスでどのように理解すればいいですか?
生産オファーの適用は、図面やBOMサンプル、製品およびプロセスデータ、材料および処理ルール、顧客のグレード、承認権限、損失または特別注文例を含む、歴史上の引用語句以上が必要です。これらの文脈がなければ、モデルは説明的および監査可能な推奨事項を策定する困難です。
一番簡単なピットでステップアップ。
タスクと品質基準なしで大量のファイルを一度にインポートする
理想的な成功サンプル、異常または拒絶だけ
法的データ承認の確認や、オンラインでの閲覧後の更新の責任は一切ありません。
受診と確認を終わらせる方法は?
データの準備の結果には、カタログ、ソース、使用、特権、バージョン、品質質問、サンプル分類および評価セットが含まれます。 開発チームは、各タイプのデータがRAG、ルール、モデルのコンテキスト、またはビジネスシステムに入力する方法を説明する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。