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QUESTION & ANSWER

AIとエージェントの保守性を文書化するために必要なことは?

サービスのオンラインかどうかに加えて、ユーザー、エージェント、モデル、ヒント、知識検索、ツール呼び出し、ステータス変更、エラー、手動変更、遅延、トークンコスト、およびビジネス割り当ての終了結果へのリンクが必要です。 目標は、チャットコンテンツの不明確な保存ではなく、問題の再作成、バージョンの比較、コストの説明を行うことです。 センシティティブログは、機密化、分散、および保存期間でなければなりません。

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

従来の監視では、インターフェイスが不在であるか、サーバーが異常であることを明らかにしますが、それは「なぜこの時間エージェントが間違った結果を与えたのか」を説明しません。 AIの観察性は、モデルとヒントを記録し、知識とバージョンを取得、ツールパラメータとリターン、ミッションの状態、再テスト、マニュアルの買収、およびビジネス結果の結果をリンクする必要があります。 複数のエージェントについては、タスクが異なるエージェント間でどのように処理されるかを参照してください。

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。

質問や回答、RG、エージェント、またはエージェントなど。知識、ツール、ビジネスを再現するオンライン品質とビジネス結果をラベル作成する人ログコンテンツ、コンピテンシー、保持期間の遵守
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。

回答しなければならない高値タスクと除外の質問を定義します。

02

検証キー依存

ユーザー、セッション、タスク、バージョン、ツールの呼び出し識別子をハケライズします。

03

評価可能な結果の開発

品質・コスト・遅延・安全・マニュアルアクセスボードを設置しています。

04

次のステップを実際の結果で決定してください。

オンラインで問題点を固定評価に変え、リリースドアに入ります。

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

完全な追跡は、ユーザーのアイデンティティ、問題、ヒットオフポリシーバージョン、モデルとヒント、注文インターフェイスを呼び出すかどうか、サービスが変更された方法、および最終的なワークシート結果を示す必要があります。そのため、質問は、古い知識、検索、ヒント、権限、またはビジネスルールから判断することができます。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ありません。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。

トークン番号とインターフェイスエラーのみが収集されます

アクセス制御なしですべての機密元の保存

ログはモデル、知識、コードバージョンに関連しない

ACCEPTANCE

受診と確認を終わらせる方法は?

オペレータは、メインコールチェーンを再確立し、特定のバージョンを見つけ、ツールとマニュアルの動きを確認し、成功率、深刻なエラー、手動介入、遅延、完全なコストを測定することができます。

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