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같은 유형의 프로젝트 프로그램 예

AI 사사스 MVP 구현 프로그램

업계에 기반한 지식 기반 AI SaaS 및 Copilot 제품

AI 사사스가 여러 기업을 위한 비즈니스 기반 지식 기반 클라이언트인 AI 사사스가 분리된 10개 업체를 구성하는 기능을 점차적으로 구축하여 지식, 모델 경로, 측정 금액, 다시 실행, 핵심 임무 MVP 시작, 릴리스의 품질 피드백 및 릴리스를 구성합니다.

AI SaaS멀티 테넌트 구조LLM 신청모델 게이트웨이제품 분석
같은 유형의 프로젝트 프로그램 예

이 같은 프로젝트의 구현 옵션의 예입니다.

이 페이지는 이러한 프로젝트가 일반적으로 분석, 구현 및 허용되는 방법을 설명하는 데 사용되며 특정 클라이언트와 해당하지 않습니다, 또는 패키지 아이디어, 데모 인터페이스 또는 측정 데이터 프로젝트 성능. 페이지 내용 및 공공 범위 이해

우리는 이것을 볼 수 있습니다.

누가 그것을 사용하고, 무엇 시스템의 일, 무엇 가치?

사용자 이름

기업 직원, 직업적인 매니저, 클라이언트 서비스 또는 프로젝트 팀 및 권위 매니저

실제 사용

핵심 고주파, 결과 검사 가능한 임무의 표적 사용자 그리고 선택과 인터뷰; 작업의 검증, 채택, 수동 개입 및 소량의 종자를 사용하여 비용; 10 종자, 사용자, 지식, 구성, 패키지 및 데이터 분리 모델의 디자인. 주요 결과 및 특정 작업은 부트 작업 인력에 의해 확인됩니다.

핵심 기능

Tenant 및 Organisation 센터

Tenant and Organizational Centre에서 운영되는 운영 인력을 지원하여 처리 상태를 확인하고 수동으로 비정상적인 결과를 확인합니다.

기업 지식 공간

(c) 저자화 재료에 관련 정보를 찾고 단순히 발견되지 않은 결론을주는 것보다 검토 가능한 소스로 돌아갑니다.

AI 코파이롯 데스크

해당 포스트에 대한 운영 인터페이스를 제공하여 to-do, 결과 및 anomalies에 초점을 맞춘 일상 업무를 수행합니다.

모델 루트 및 금액

Harmonized 관리 모델 통화, 버전 및 경로 가이드 전략, 계정 임무 품질, 지연 및 실행 비용으로 복용.

설정 및 시작 관리

구성, 책임있는 사람 및 버전의 작업에 변화의 유지 보수를 중앙화하고 중요한 변경은 검토되고 비교되고 반전될 수 있습니다.

Client 구성 백스테이트

클라이언트 식별, 통신 및 비즈니스 레코드를 요약하고 위임 된 기관 내에서 후속, 서비스 및 수동 판단에 대한 지속적인 컨텍스트를 제공합니다.

사업 가치

다음은 동일한 프로젝트에 우선적으로 지정할 수있는 값 방향이며 고정 진행을 나타내지 않습니다. 형식 프로젝트는 기업 's 자신의 비즈니스 기반을 먼저 설정해야합니다.

더 작은 범위로 실제 제품 값의 검증

고객 지식과 데이터 경계는 더 명확합니다

AI 질과 단위 서비스 비용은 가시적입니다

제품은 지속적으로 구성되고, 분배되고 이정화됩니다

01 / 운영현황

사업이 일반적으로이 문제를 직면하는 조건은 무엇입니까?

이 페이지는 특정 클라이언트의 소득, 보유 또는 성장을 옹호하지 않는 동일한 종류의 프로젝트의 예입니다.

Prototypes 대답 질문, 하지만 사용자 핵심 작업 및 수수료의 가치는 유효하지 않습니다

다른 사업 클라이언트는 독립적인 지식, 윤곽, 계정 번호 및 자료 경계를 필요로 합니다

모델 통화, 수동 검토 및 고객 가격 간의 단위 경제 부족

각 클라이언트는 향상과 지원의 비용과 더불어 부호 분지를 형성합니다

모델 변경 경험에 영향을 미치는, 사이트 부족, 평가 및 고객 피드백 폐쇄 루프

02 / 시행 방법론

그런 프로젝트를 어떻게 끊기지?

첫 번째 단계는 프로세스, 데이터, 시스템 의존성 및 특이한 경계를 식별하는 실제 사업 할당에 의해 정의됩니다. 다음은 이 경우 채택되거나 권장되는 구현의 순서입니다.

01

면접 대상 사용자 및 고주파와 핵심 임무를 선택, 확인 결과

02

작업의 유효성, 도입, 수동 개입 및 작은 종자를 사용하여 비용

03

10가지, 사용자, 지식, 구성, 식품 패키지 및 데이터 분리 모델 설계

04

멀티 모델 라우터, 라인 측정, 제한 흐름, 캐시 및 다운 그레이드 서비스 만들기

05

클라이언트 구성, 운영 지원, 품질 피드백 및 릴리스에 대한 백 스테이지 구축

06

실제 사용 및 결제 신호를 기반으로 기능 및 클라이언트 적용을 확장 여부

먼저 요청을 작성할 필요가 없습니다.

이 프로젝트의 좋은 아이디어는 판단하고 싶습니까?

프로젝트 컨설턴트 's 마이크로 테터를 추가하여 현재 문제를 나타내는, 시스템, 예상된 go-live 및 예산 수준의 타이밍, 우리는 첫 번째 기간과 주요 위험의 범위를 결정하는 데 도움이 될 것입니다.

문의하기
03 / 프로젝트 경계

누가 무엇을 책임지고 있습니까? 어떤 조건이 먼저 확인되어야합니까?

당사자의 책임

대상 사용자, 대안, 핵심 업무 및 초기 장애 조건을 식별하는 데 도움을줍니다.

다자, 지식, 모델, 역량, 계측 및 운영 구조 설계

AI 응용 프로그램, 운영 백 오피스, 품질 평가 및 생산 종료 시스템 개발

지원씨 사용자 파일럿, 실패 표본 적색 및 다음 단계 제품 결정

바인딩 및 경계

제품 채택, 고객 수수료 및 시장 성장은 제품, 판매, 가동 및 기술의 합동 증명서 요구합니다

AI 모델의 확률과 타사 가격의 변경은 제품 경험 및 비용에 영향을 미칩니다.

10가지 차이는 우선순위로 구성되며, 유지할 수 없는 독점 지점으로 무한하게 허용되지 않습니다.

씨앗 사용자 정보 및 피드백은 위임 된 권위 내에서 처리되고 유지되어야합니다.

04 / 시스템 범위

첫 단계에 가능한 포함을 위한 기능 단위

모듈의 이름은 최종 인용 범위가 아닙니다. 공식 항목은 사용자, 입력 출력, 권한, 인터페이스, 이상한 프로세스 및 항목 또는 아닙니다의 항목 별 확인이 필요합니다.

Tenant 및 Organisation 센터기업 지식 공간AI 코파이롯 데스크모델 루트 및 금액설정 및 시작 관리Client 구성 백스테이트품질 피드백 및 평가운영 및 비용 널
05 / 납품 및 합격

배송이 완료되면 어떻게 남아야 하나요?

Delivery제품 포지셔닝, 사용자 할당 및 MVP 범위
DeliveryInteractive 프로토 타입 및 Seed 사용자 검증 계획
DeliveryAIS SaaS 백엔드 및 백스테이트 소스 관리
Delivery다 강성, 특권, 계측 및 고립 디자인
Delivery모델링 지식 구성 및 고정 평가 수집
Delivery사이트, 지원, 비용 및 운영 옵션
Delivery릴리스 및 버전의 배포 문서

리뷰의 기술

페이지는 고객의 프로젝트 자료가 있는 주장이 아닙니다. 다음의 검증 가능한 레코드는 계약 범위에 따라 형식적인 구현을 위해 설치되어야 합니다.

공학 증거타겟 사용자 인터뷰, 핵심 업무, 기존의 대안 및 가치 가정
공학 증거씨앗 열거, 지식, 역할, 식품 포장 및 데이터 분리 설계
공학 증거고정 작업 세트, 모델 버전, 수동 수정 및 품질 비교 보고서
공학 증거교차 낙관 방문, 과잉, 금액, 제한적 흐름 및 서비스의 다운 그레이딩
공학 증거핵심 작업 사용, 완료, 실패, 수동 개입 및 모델 비용 데이터
공학 증거Release, 클라이언트 구성, 지원 문제 및 iterative 의사 결정 기록

추천된 합격 및 검사 baseline

Seed 사용자는 개발자에 의존하지 않고 핵심 작업을 수행 할 수 있습니다.

별도 계정, 지식, 구성, 로그 및 다른 열거의 비즈니스 데이터 동의

모델 통화, 금액, 수동 개입 및 단위 비용 재조합

모델은 사용할 수 없습니다, 충분히 낮은 품질의 결과 명확하게 표시하고 downgraded

고정 작업 세트는 모델, 지식 및 제품 버전 변경의 비교를 허용

Enterprise는 코드, 10개 데이터, 모델 구성, 배포 및 운영 정보를 통해 수행 할 수 있습니다.

DECISION FAQ

현재 프로젝트와 관련된 일반적인 문제

모든 265 질문을 체크 아웃.
Custom AI 개발, AI 제품 및 모델링

AI 기본 응용 프로그램과 기존 소프트웨어의 추가 AI 기능 사이에 어떤 차이를 만들 수 있습니까?

기존 소프트웨어는 기존 사용자, 데이터 및 프로세스에 검색, 생성, 분석 또는 에이전트 기능을 추가하여 AI 기능을 추가합니다. AI 기본 응용 프로그램은 모델 기능, 피드백 및 지속적인 평가 설계로 시작되며 제품 핵심 주변의. 이전은 일반적으로 더 빠르게 줄어들고, 비즈니스에 대한 위험이 낮아지고, 그 후자는 se 당 핵심 가치의 새로운 제품을 적합합니다. 기업은 "Ai natives"를 위한 안정화 시스템을 재구성 할 필요가 없습니다.

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Custom AI 개발, AI 제품 및 모델링

어떤 지표는 AI MVP이 투자를 계속 결정하는 데 사용해야합니까?

AI MVP은 인터페이스가 완료되거나 작은 데모가 놀랍지 여부를 볼 수 없습니다. 실제 작업 완료율, 심각한 오류, 수동 수정률, 처리 시간, 사용자 채택률, 응답성 및 단위 작업 비용 모두 측정해야합니다. 데이터, 권한, 인터페이스 및 비정상적인 레거시 지원 생산 여부를 확인해야합니다.

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Custom AI 개발, AI 응용 프로그램 사용자 정의 및 enterprise AI의 건설

엔터프라이즈 AI Custom Development의 일반적인 값은 얼마나 많은 요인이 가격을 영향을 미치는가?

가격 페이지 번호 또는 모델 이름에 의해 균일하지 않습니다. 가격은 주로 비즈니스 작업, 샘플 및 지식 품질, 모델 경로, 시스템 인터페이스, 역할 권한, 제품 터미널, 배포 패턴, 깊이 평가, 성능 보안 및 지속적인 작업에 적용됩니다. 그것은 진단, PoC, 생산 개발 및 운송이 단계로 추정된다는 것을 권장합니다. 실제 작업에 대한 지식없이 주어진 정확한 총 가격은 마케팅 참조로 사용됩니다.

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Custom AI 개발, AI 응용 프로그램 사용자 정의 및 enterprise AI의 건설

엔터프라이즈 AI 사용자 정의 개발 프로젝트가 허용되고 허용되어야합니까?

사용자 정의 AI 개발은 여러 성공적인 데모를 볼 수 없지만 AI 효과, 소프트웨어 엔지니어링, 비즈니스 결과 및 프로젝트 자산을 검증해야합니다. 올바른, 잘못, 거부, 초정상화 및 이상한 장면을 확인하기 위해 냉동 실제 작업을 설정하십시오. 인터페이스, 권한, 성능, 로그, 회귀 및 수동 응고를 확인하십시오. 채택률, 처리주기, 수동 수정 및 실행 비용을 다시 확인하십시오.

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당신의 판단은 실제적인 상황에 근거합니다.

이 경우 프로젝트가 사업에 다시 돌아갈 수 있는 방법입니다.

적합한 것을 말해, 첫 번째 단계에서 수행되고 위험이 현재 프로세스, 시스템 및 문제를 식별하는 데 관여되는 것은 주소입니다.

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