ミッションとサンプル診断
生成タスクが開発価値があるかどうかを確認しますユーザーの識別、入力、期待される結果、参照、エラーの結果、手動プロセスおよび現在の処理コスト。
PROFESSIONAL SERVICE
大型モデルアプリケーション開発:RAG、ツールコール、生成AI選択
AIが使われるべきだと判断したのですが、RAG、ツール、微調整を使用するかは明確ではありませんか?このページでは、ミッションやデータ視点から大型モデルのアプリケーションのための技術オプションについて説明します。
AIをトレーサブルな実業プロセスに出力品質、参照基礎および手動変更の共鳴堆積の持続性に関するビジネス知識、ヒント、評価モデルのサプライヤー変更の場合のアプリケーションとデータ制御を維持
補助金を申し立てる必要はありません。
まずは質問に答えてもらいます。
大型モデルのアプリケーションの開発はまず行うべきか、または最初に準備されるべきか。
モデルの選択は、回答の質、承認の範囲、展開条件、遅延および実行コストを考慮に入れなければなりません。 知識は常に更新され、検索の評価に焦点を当て、アクションを検索または実行するときに制御されたツールのインターフェイスの定義を優先します。
- サンプルと出力を定義する
- 比較技術ルート
- ツールの権限を切断する
- 返品品質とコスト
プロジェクトのこのカテゴリの実装の境界と受諾は、以下に記載されています。詳細は直接ご覧ください。
プロジェクト意思決定の結論
生成AIとLLMのアプリケーション開発の開始方法
生成AIアプリケーションは、出力検出可能なサンプルと利用可能なエラーベースのタスクフォースから始める必要があります。 まず、手動ベースラインと固定タスクセットが作成され、モデルを比較し、RAG、ルールと構造化された出力を比較します。そして、PoCが品質とコストのしきい値に達した後、アイデンティティ特権、ビジネスインターフェイス、クリアランスプロセス、ログ監視、および継続的な評価が構築されています。
START WITH EVIDENCE
事前審査から受入・受入まで
不確実性のレベルは、入力のスケールと協力のモダリティを決定する前に段階によって減少します。
PoCとルート評価
モデルとプロジェクトルートを実際のタスクで選択より直接生成、RAG、ルール、ツールコール、マニュアルレビュー、録画品質、遅延、コスト、深刻なエラー。
生産の塗布の構造
オンライン・監査可能なソフトウェア製品の開発製品インターフェイス、アクセス、インターフェイス、監視、異常なリトリート、展開およびバージョン化の回帰評価が完了します。
推奨される前約束の準備ができている
ターゲットユーザー、生成タスク、および現在のマニュアルプロセス通常の、珍しい、対立、高リスクの実例法的承認のための知識、テンプレート、ルール、データソースシステム、APIおよび接続するテストアカウントマニュアルクリアランス、発行および説明責任規則品質、遅延、コスト、展開およびセキュリティ要件
受入時に見れる証拠。
固定タスクセットの品質と重大なエラーはリバーシブルですコンテンツを生成する知識のソース、ルール、バージョンがトレース可能構造フィールド、ビジネスインターフェイス、および書き込みバック結果が正しく権限、機密情報、拒否および手動承認メカニズムを排出することは有効ですモデルは、時間外、非使用可能な低信頼の結果であり、逆にすることができます。ソースコード、ヒント、知識、評価、展開、運用情報など
協力・責任の境界
生成AI出力は、高リスクの結論、正式な約束、量、契約、およびデフォルトの保持マニュアルの確認のリリースで、確率的です。モデルAPI、推論アルゴリズム、サードパーティのデータおよび商用コンポーネントのコストは、実際のプログラムによって提示されます。クライアントは、データレギューティマシー、ビジネスルール、専門的結果を担当しています。
調達要件と検索意図
大型モデルアプリケーション開発は、モデルインターフェイスを呼び出しているだけではありません。
大規模なモデルアプリケーション開発、生成開発、AIアプリケーション開発のビジネス検索では、通常、知識の質問や回答、文書処理、コンテンツ生成、データ分析、ビジネスアシスタントの要件があります。 生産プロジェクトには、ユーザーアクセス、バックオフィス管理、ナレッジおよびデータ管理、特権、評価、監視、モデルの切り替え、マニュアルレビューを必要とし、APIコールをフルアプリケーションで満たすことはできません。
大型モデルのアプリケーションは?
知識の質問や回答、文書の理解、コンテンツの援助、データ分析、ツールなど、一般的なポータルを構築するのではなく、最初は確認されます。
大型モデルアプリケーション開発に必要なデータ
実際のタスクの準備、入力および出力サンプル、知識のソース、更新された責任、ロール特権およびモデルに割り当てられない機密境界が必要です。
大型試作は、どのようにして正式なシステムに変わりますか?
完全な同一証明、インターフェイス、ログ、評価、キャッシュ、フロー制限、マニュアルテイクオーバー、グレースケールリリース、モデルが利用できない場合はダウングレードパス。
オンラインでいるときに大きなモデルを維持します。
モデルバージョン、ヒント、知識、評価、コレクション、コールコスト、サードパーティインターフェイス、およびユーザーフィードバックの継続的な管理により、オンラインの後に品質が低下するのを防ぎます。
企業が普段直面する問題
一般的なモデルは、ビジネスルールや最新のビジネスデータが知識なくコンテンツを生成します
出力は、任意のベースなしで流れているように見え、エラーや省略は安定化できません。
モデル、知識、ヒント、システムインターフェイスは複数のツールを横断して散らばっています
オペレータは繰り返しコピーし、貼り付ける必要があり、AIは正式なプロセスに入りません
デモは利用できますが、生産環境はアクセス、ログ、監視および退去を欠きます
コアサービス
01
AIビジネスシナリオ診断と最初のミッション設計の生成
02
大型言語モデル、ヒント、構造化された出力およびモデルパス開発
03
RAG の知識の収穫、参照、水流ラインのパーミッションのろ過および改善
04
ドキュメント生成、情報抽出、要約、検証、コンテンツワークステーション
05
AIの代理店用具の呼出し、ビジネス規則および手動承認
06
ERP、CRM、OA、データベース、サードパーティのコンテンツサービス統合
07
機密データ処理、警戒保護、監査および異常な退去
08
実際のタスク評価、グレースケールのアップライン、コスト監視および継続的な最適化
今後も、現在のプロジェクトを振り返って検討を進めていきます。
プロジェクトの異なるフェーズの実装のサービスの境界、予算ベース、およびモダリティは同一ではなく、次の組み合わせでさらに評価することができます。
一般サービス入口Enterprise AI Custom Development排他的なタスク、ソフトウェア製品から生産操作まで、フルプロジェクト範囲を決定知識の応用エンタープライズナレッジベースとRG制御およびレトロアクティブ企業知識のための建築能力生産業務AI アプリケーションとAgentOps品質、モデル、知識、コスト、バージョン変更の継続的な管理製品ルートIA ネイティブ SaaS と MVP 開発能力構築を試作、運用、反復、スケールベースで納品できるソフトウェア製品としてモデル化モデルとデプロイメントプリズム化 AI、モデルの微調整と推論展開クラウド、ミキシング、ローカル展開、微調整が本当に必要かどうかを判断するには診断を最初に行おう。AIの実現可能性と価値診断の解釈実際のタスクを使用して、値、モデル、データ、インターフェイス、生産リスクをチェックします。FAQsAIアプリケーション開発の生成モデルアクセス、製品エンジニアリング、評価業務の明確な境界コストを削減AIアプリケーション開発コストの生成モデル、RAG、システム インターフェイス、評価および連続的な操作による電池の予算容量の箱AI契約と文書レビューデスクの生成世代、検索、ルール、マニュアルレビュー、監査フォームのビジネスクローズされたサークルを見る
プロジェクト成果物
最終配達境界は、サービスの範囲、建設段階、協力の商品に応じて定義され、共通の結果として以下に記述されます。
DELIVERABLEAIのミッションスコープ、サンプル、リスク分析の生成
DELIVERABLEインタラクティブなプロトタイプ、システムアーキテクチャ、モデルルートの説明
DELIVERABLEバックエンドアプリケーション、モデリング、ソースコード、ビルドスクリプト
DELIVERABLE知識処理、ヒントのルール、構造化された出力およびバージョン構成
DELIVERABLEシステムインターフェース、コンピテンシーマトリクス、マニュアル承認および監査メカニズム
DELIVERABLE評価・評価・品質報告・性能コスト・安全テストの修正
DELIVERABLEロールバック、運用監視、知識転送ファイルの展開
プロジェクト予算の評価方法
サービスのカバレッジとビジネスクローズドループは、第1フェーズで完了する必要があります:世代AIビジネスシナリオ診断と最初のミッション設計、大きな言語モデル、ヒント、構造化された出力とモデルルート開発
既存のコード、データ、システム、機器、文書の完全性、およびカバレッジの範囲の整合性のレベルを監査、再配置または再設計
サードパーティのインタフェース、調整の責任、データ品質、異常な補償および外部のサプライヤーの協力の数
性能、可用性、セキュリティ、権限、監査、コンプライアンス、アクセスウィンドウなどの機能不全な要件
納期の深さと長期的責任:固定評価と評価、品質報告、性能コスト、安全テスト、展開ロールバック、運用監視、知識転送ファイル、品質保証、平安保の継続範囲
これらは、開発の即時開始をお勧めしません。
プロジェクトの目的、責任ある人および受諾の基準は確立されません
主要アカウント、データ、インターフェイス、またはビジネスの許可が利用できていない
最大の価格や非常に短いサイクルのみが求められ、必要なテストと品質管理は受け入れられません
PROJECT DECISIONS
世代AIとLLMアプリケーション開発の実装と受入
4つのテクニカルルートのそれぞれの問題は何ですか?
ヒントと構造化された出力は、ミッション固有のコンテキストを1回で適しています。 RAGは、外部の知識の検索、バージョン、参照をアドレスします。 リアルタイムのクエリと制御されたアクションのツールコール。 ミッション、サンプルおよび評価が安定している後に十分な利点があるかどうかを決定するために微調整が必要です。 4つは、組み合わせることができますが、リアルタイムのデータクエリを微調整または実行が承認された注文として検索結果を使用することはできません。
障害条件を上書きするかどうかを評価します。
質問の場合には、質問に答えるだけでなく、システムが壊れている問題だけでなく、異なる部門の能力、情報の競合、および未知の質問です。
リアルタイムアクションを決定的な境界に
注文や原稿の作成をお勧めできますが、識別、検索条件、月極限度、およびビジネスインターフェイスによるイベント実行が検証されます。クライアントがアップロードした文書や検索結果はデータのみで、自分で変更することはできません。
タスクチェーン全体でコストを削減
ミッションは、複数の検索、モデル呼び出し、再テスト、マニュアルレビューを含む場合があります。エンドツーエンド遅延の中および高レベルのポイント、ミッションごとのリソースコスト、タイムアウト率、マニュアルテイクオーバー率。
受入および検査の要件を交換して、再認証可能なレコードに
以下は、お客様の性能、顧客の性能、および基準を満たすための統一的なコミットメントの推奨評価です。
| チェックポイント | 確認方法は? | 誤算を避けます。 |
|---|---|---|
| サポート率に基づく | 参照によって支えられる結論のための手動点検 | 参照の存在は、その答えへの言及がそれをサポートするという意味ではありません |
| ボーダー加工 | 個別に実験された、超高精細、競合データ | 正しい応答の拒絶とアカウントの運用完了は別々にカウントされます |
| 終了まで | タスク投稿からユーザー利用結果まで | 検索、ツール、再テスト、モデルの最初の単語だけでなく、 |
証拠と境界のさらなる検査
機能のシナリオ: 契約書の文書レビューデスク: 世代、引用、レビューを理解するために使用される技術の組合せは、クライアントプロジェクトや精度の達成の証明として使用されていません。
DELIVERY PATH
導入・納品経路
各段階は明確な目的、参加型ロールおよび評価可能な結果を持ち、重要な決定はプロジェクトの最後に残っていない。
01運用タスクの明確化と既存のマニュアルベースライン
02通常の異常と高リスクの実際のサンプルを用意します。
03比較モデル、RAG、ルール、生産ルート
04PoCの完成と評価と生産境界の凍結
05製品、特権、インターフェース、運用のバックステージの開発
06グレースケールのアップラインおよび点検質の費用および採用
07知識ルールや回帰評価の継続的な更新
FAQ
FAQs
協力前の最も一般的な問題は、事前に明示されています。
AI の生成は、大型モデル API にアクセスするだけで必要な AI アクセス開発は?+
いいえ。モデルAPIは、基本的な機能と生産アプリケーションは、タスク、知識データ、構造化された出力、アイデンティティ特権、システムインタフェース、マニュアルクリアランス、ログ監視、評価、異常なリトリートのスコープを必要とします。
クラウド型モデルやローカルモデルを選ぶべきでしょうか?+
混合されたまたは繁殖させたルートを評価する前に、多くの企業は制御された雲端モデルを使用して価値を検証します。
モデル内の錯誤や誤を削減するにはどうすればよいですか?+
実際のミッション評価、RG 参照、運用ルール、構造検証、拒否、マニュアル承認、バージョンの戻り値がヒントの単なる約束によって正当化できないこと。
プロジェクトのソースコードとヒントの設定を最終的に配信できますか?+
ソースコード、モデル構成、アラートルール、知識処理、評価収集、インターフェース、展開情報の適用は、契約の範囲内で配信でき、第三者モデルやコンポーネントの許可された境界は識別できます。
DECISION FAQ
265 件の質問をすべて表示する現在のプロジェクトに関する一般的な問題
AIアプリケーション開発とエンタープライズAIソフトウェア構築
AIアプリケーション開発は一般的なソフトウェア開発との違いは何ですか?
通常のソフトウェアプロセスは、主に確立された規則に従って予測可能な結果を入力し、返り返し、AIアプリケーションは、不安定なモデル出力の問題に直面し、知識バージョンの変化、データ品質、マニュアルレビュー。 どちらも、要求、製品、バックエンド、インターフェース、テスト、展開、モビリティ、およびAIはソフトウェアエンジニアリングを置き換えません。 AIアプリケーション開発は、ミッション評価、リファレンスベース、権限のフェンス、手動買収、モデルコスト、および一般的なソフトウェアに基づいて、動作する一般的なソフトウェアエンジニアリングの添加です。
完全な回答を見るAIアプリケーション開発とエンタープライズAIソフトウェア構築AIアプリケーション開発のために、どのようなデータとインターフェイスが企業に準備する必要がありますか?
インターフェイスが文書、テスト環境、認証、フロー制限、書き込みの責任を確認すべきである間、データがソース、許可、時間バージョン、および正しい結果を示す必要があります。情報が不完全である場合、それは、生産が開発される前に満たされなければならないギャップを識別しながら、診断され、小規模なPoCであることができます。
完全な回答を見るAIアプリケーション開発とエンタープライズAIソフトウェア構築AIアプリケーション開発は、自分のモデルを訓練したり、微調整したりする必要がありますか?
ほとんどの企業は、成熟したモデルを使用して、認証タスクにヒント、ルール、RAG nowledgeケースとツールを合わせるべきです。 固定ミッションが安定した容量ギャップ、正当な品質トレーニングデータと明確な利点を持っているとき、彼らは微調整を評価する必要があります。
完全な回答を見るAIアプリケーション開発とエンタープライズAIソフトウェア構築AIアプリケーションは、Webページ、APP、アプレット、またはエンタープライズマイクロクレジットアプリケーションに作成できますか?
アクセスは、すべての端末のワンタイムカバレッジのフォームを求めるのではなく、ユーザー、使用頻度、機器の機能、アイデンティティ特権およびビジネスプロセスによって決定されます。内部ジョブアシスタントは通常、既存のシステムまたはエンタープライズマイクロインテリジェンス、ネイル、フライブック、Webページを使用しての顧客サービス、パブリック番号または小規模プログラム、フィールドミッションは、APPのフォト、位置、オフラインおよび機器機能を必要とする場合があります。
完全な回答を見るRELATED
アドバイスをいただくサービス、案内、事例
開発シーン
AI データベースの設計とコピロットワークステーションの開発
エンジニアリング制約、マニュアル評価、開発プロセスの大きなモデルが支援できる方法を見る
詳しくはお問い合わせください。質問と回答製造システムで使用するために直接AIによって生成されるコードはあります
コードレビュー、テスト、セキュリティ、クリアランス、責任の境界を理解します。
詳しくはお問い合わせください。一般サービス入口Enterprise AI Custom Development
業務用景観、AI機能、ソフトウェア製品から生産業務まで幅広く対応
詳しくはお問い合わせください。知識容量エンタープライズナレッジベースとRG
業務能力から引用、更新、継承できる知識の検索能力の構築
詳しくはお問い合わせください。典型的なシーンAI 文書処理とスマート キュート
抽出、生成、監査、見積書、マニュアルの確認をビジネスクローズドループに接続
詳しくはお問い合わせください。品質ガバナンスAI ガバナンスとモデリング評価
固定タスクセット、エラー評価、バージョンで生産品質を制御
詳しくはお問い合わせください。大型モデルやAIアプリケーションを生成する準備は整いましたか?
製品パターン、実際のタスク、利用可能なデータと展開要件を提示し、RAG、ツールの適応、モデルの適合性、または完全なソフトウェア開発が要求されるかどうかを判断します。
最初にパスワードや無感度な情報を送信することはできません。