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QUESTION & ANSWER

既存のAIシステムは、大型モデルの交換後に引き続き使用できますか?

スムーズな移行は、システムがビジネスロジックでモデル容量を揃えるかどうかによって異なります。異なるモデルは、インターフェイス、コンテキスト、ツールコール、出力形式、セキュリティ、およびコストが異なるため、通常はアドレスのみを置き換えることはできません。

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

AIアプリケーションは、構造化された契約を使用して、アプリケーション層を検証して、独自のサプライヤーの結合を減らす必要があります。 排他的な微調整、ベクトル銀行、またはエージェントプラットフォームに依存すると、移行コストが高くなります。

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。

標準の API か製造者の特定のプラットホームを使用して下さい微調整、独自のベクトル銀行、ツールプロトコルに依存するかどうか中国語、長いテキスト、ツールのターゲットモデルの違いデータ領域、コンプライアンス、同時発行、遅延およびコスト要件
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。

在庫モデルは、信頼性、構成、データ、独自機能にリンクされます。

02

検証キー依存

統一されたインターフェースで候補モデルにアクセスし、同じ評価セットを実行します。

03

評価可能な結果の開発

効果、遅延、コスト、安全、異常な行動の比較。

04

次のステップを実際の結果で決定してください。

グレースケールスイッチ、およびバックおよび口径測定の監視しきい値を保持します。

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

文書抽出システムは、固定JSONフィールドに依存し、エクスポートすると、追加であれば、新しいモデルが故障し下流を引き起こします。適切なレイヤーはバインドされ、構造検証され、労働のテストまたは転送が失敗する必要があります。例は、特定のクライアントのパフォーマンスを表すものではなく、実際の結論は、企業の独自のビジネスボリューム、サンプル、システム、および責任と組み合わせて検証する必要があります。

COMMON RISKS

一番簡単なピットでステップアップ。

業務コードは、モデルAPIを呼び出すために散らばっています

回答、テストツール、異常表示のみ。

移行前のデータの未確認の校正とログエクスポート

ACCEPTANCE

受診と確認を終わらせる方法は?

移行の受諾は、成功、深刻なエラー、遅延、ユニットコスト、特権および可用性、およびグレースケール、払い戻し、請求、古いデータ削除の確認と同じデータに基づいている必要があります。

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。

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