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같은 유형의 프로젝트 프로그램 예

Diffy 두 번째 개발

Diffyenterurse AI 응용 플랫폼, 두 번째 개발 및 privatization 구현 프로그램

기업이 로그인, 조직의 역량, 지식 동기화, 도구 플러그인, 멀티텐트 포털, 품질 평가, 모니터링 감사 및 버전 업그레이드를 통해 Diffy를 보충하는 방법을 민주화하는 방법, 기업은 로그인, 조직의 역량, 조직의 역량, 조직의 역량, 도구 플러그인, 멀티텐트 포털, 품질 평가, 모니터링 감사 및 버전 업그레이드를 보충하고, 내부 플랫폼에 프로토 타입 AI을 변환 할 수 있습니다.

DifyPrivate DeploymentSO 및 RBACRAGAPI과 플러그인AgentOps
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

일관 작업 인력, 프로세스 소유자, 정보 팀 및 시스템 운송 직원

실제 사용

현재 Diff 버전, 라이온스, 배포, 데이터베이스, 저장, 모델 계정, 지식 베이스, 응용 프로그램 및 소스 사용자 정의 포인트; 사용자, 조직, 역량, 지식 소스, 도구 작업 및 수동 국경 인식을 식별하는 실제 비즈니스 응용 프로그램의 선택; API의 우선 사용, 플러그인, 독립형 포털 및 주변 서비스 확장, 추적 가능한 핵심 소스 코드 차이를 만들 수있는 필요한 기능. 주요 결과 및 예외적 작업은 카운터 작업에 의해 확인된다.

핵심 기능

Difyprivate 배포

작업 인력을 지원하여 처리 및 수동의 상태를 확인하고 "Difyprivate deployment"단계에서 비정상적인 결과를 확인합니다.

기업 고유 로그인

“Universal Enterprise Login” 단계에서 작업 완료 작업 인력을 지원하여 처리 상태의 관점에서 수동으로 비정상적인 결과를 확인합니다.

10여 명의 조직 역할 분리

작업 인력을 지원하여 "조직 역할 강화 분리"단계에서 작동하며 처리 상태와 수동으로 비정상적인 결과를 확인합니다.

지식 동기화 및 권한

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

플러그인 도구 및 운영 API

기존 사업 시스템과의 교환 데이터는 성공, 실패 및 재 테스트, 그리고 노력의 복제를 방지하기 위해.

독립형 포털 및 운영 백스테이

연속적으로 사용, 처리의 품질, anomalies 및 수동 수정을 볼 수 있습니다.

사업 가치

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

Diffy 프로토 타입의 정체성, 권위 및 감사 기지를 제공합니다.

핵심 소스 코드 수정 및 업그레이드 유지 보수 위험 연장 설계

AI 응용 프로그램, 비용, 운영 상태 및 수동 피드백의 품질을 지속적으로 관찰 할 수 있습니다.

소스 코드, 구성, 데이터, 계정 번호 및 배포 결과가 기업에 의해 수행된다는 것을 보증

01 / 운영현황

사업이 일반적으로이 문제를 직면하는 조건은 무엇입니까?

이 페이지는 작업의 방법을 설명하는 동일한 종류의 프로젝트의 예이며 합격의 증거는 특정 클라이언트 또는 비즈니스 결과를 나타내지 않습니다.

Prototype은 공유 또는 별도의 계정을 사용하여 조직, 역할 및 데이터 권한을 상속할 수 없습니다.

지식, 모델, 응용 및 워크플로우는 여러 사람들, 테스트, 출판 및 백-투-백 프로세스가 부족한 것으로 직접 수정됩니다.

ERP, CRM, OA 및 IPI 액세스는 더 높은 특전을 가지고 있지만 책임과 감사는 불충분합니다.

커뮤니티 버전이 페이지 또는 기능에 대한 업그레이드가 핵심 소스 코드로 빠른 변경 될 때 충돌 및 반환 증가

용량의 균일 한 관측, 로그, 백업, 복구, 비용 및 응용 프로그램 품질 배포 후

지식, 구성, 금액, 로그 및 운영 데이터는 멀티스펙트 또는 멀티스 클라이언트 설정에서 사용할 때 완전히 분리되지 않습니다.

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

기존의 Diffy 버전, 라이온스, 배포, 데이터베이스, 저장, 모델 계정 번호, 지식 베이스, 응용 프로그램 및 소스 코드 사용자 정의 포인트 감사

02

사용자, 조직, 특권, 지식, 도구 행동 및 인공 경계를 식별하는 실제 비즈니스 응용 프로그램을 선택하십시오.

03

API, 플러그인, 독립형 포털 및 주변 서비스 확장의 사용을 우선적으로 수행하여 필요한 경우 추적 가능한 핵심 소스 차이를 생성

04

통합 식별, 조직 디렉토리 및 운영 체제에 연결하여 검색 및 도구 전송 레이어를 통해 권한의 인증을 수행

05

개발, 테스트 및 생산 환경, 응용 분야의 고형화, 작업 흐름, 팁, 지식 및 모델 버전의 설치 및 재향

06

품질 평가, 도구 실패 테스트, 로그 감사, 감시 경보, 용량 및 비용 패널의 전체 응용

07

다자, 클라이언트 포털 및 추가 분야는 큰 전체 플랫폼의 건축을 피하기 위하여 극의 신청을 통해 합격 후에 확장됩니다

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

기둥 응용 및 플랫폼의 식별 작업, IT, 보안 및 운송

버전의 감사, 자산의 배포, 지식 응용 프로그램, 사용자 정의 코드 및 업그레이드 위험 완료

설계 및 구현 포털, 정체성 특권, 플러그인 인터페이스, 평가 및 이동성 기능

조직 기관, anomalies, 성과, 복원 및 버전 업그레이드 테스트 및 지식 전송 완료

바인딩 및 경계

Diffyprivate deployment는 자동으로 데이터가 배포되지 않습니다, 모델, 임베디드, 재주문, 도구 및 로그는 여전히 케이스에 따라 체크 아웃해야합니다

멀티텐트 제품도 라이센싱, 측정, 고객 지원, 데이터 분리 및 연속 작동을 포함하며 단순히 브랜드 페이지를 변경하여 수행 할 수 없습니다.

핵심 소스 코드 변경을 더 깊게, 더 높은 비용의 후속 통합 커뮤니티 버전과 안전한 수리

플랫폼 건물은 비즈니스 시나리오 디자인, 지식 유지 보수, 사용자 운영 및 높은-리스크 작업 승인에 대 한 대용 되지 않습니다

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.

Difyprivate 배포기업 고유 로그인10여 명의 조직 역할 분리지식 동기화 및 권한플러그인 도구 및 운영 API독립형 포털 및 운영 백스테이버전의 작업 평가 및 출시모니터링 감사 및 비용 관리
05 / 납품 및 합격

배송이 완료되면 어떻게 남아야 하나요?

Delivery감사 및 적응 우선 기존 플랫폼의 보고서
DeliveryTarget Planning Architecture, 환경 구성 및 자동화된 스크립트
Delivery포털, 플러그인, 주변 서비스 및 소스 코드의 필요한 사용자 정의
DeliveryIdentity, 조직, 역할, 임계 및 데이터 액세스 매트릭스
Delivery모델, 지식, 응용 프로그램, 워크플로우 및 인터페이스 구성
Delivery고정 작업, 역량, 보안, 성능 및 업그레이드 된 반환 보고서
Delivery백업 복구, 감시 경고, 반환 및 운송 설명서
Delivery코드 창고, 계정 번호, 구성, 데이터 및 지식 전송 목록

리뷰의 기술

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

공학 증거Diffy version, 라이온스, 신뢰, 배포, 코드 차이 및 자산 목록
공학 증거사용자, 지식, 도구, 권한 및 수동 검증 설계
공학 증거다른 역할과 권한, denial 및 over-authorization에 대한 열거의 테스트 기록
공학 증거플러그인의 결과 및 시간 아웃, 복제, 실패 및 재향 군인 조건 하에서 비즈니스 인터페이스
공학 증거고정 작업 세트에 대한 보고서의 견적, 정확, 심각한 오류 및 수동 수정
공학 증거백업 복구, 용량, 모니터링, 업그레이드, 재떨림 및 운동 재료의 배포

추천된 합격 및 검사 baseline

Target 환경은 납품 서류를 기반으로 한 주요 데이터의 배포 및 복구를 허용합니다.

사용자, 단체, 10명의 사람, 지식 및 도구 권한은 인식 규칙 준수에 있습니다.

버전의 출판 및 회귀에 대한 지원, 지식, 워크플로 및 모델 구성

비즈니스 인터페이스는 반복적으로 호출되며, 타임아웃 및 실패는 제어되지 않는 쓰기를 유발하지 않습니다.

플랫폼은 질, 지연, 비용, 과실 및 서비스 상태를 관찰할 수 있습니다

기업 인력은 코드, 구성, 계정 번호, 데이터, 업그레이드 및 일일 운영을 통해 수행 할 수 있습니다.

DECISION FAQ

현재 프로젝트와 관련된 일반적인 문제

모든 265 질문을 체크 아웃.
Diffy Second Development 및 Enterprise 응용 프로그램

Diffy Second Development가 후속 업그레이드에 영향을 미칩니까?

구성, API, 플러그인, 독립형 포털 및 주변 서비스로 인해 핵심 데이터베이스 및 비즈니스 소스 코드에 직접 수정보다 업그레이드하는 기능은 일반적으로 더 쉽습니다. 깊은 변화는 반드시 잘못되지 않지만, 디스크레판시, 자동화된 테스트, 마이그레이션 스크립트 및 백업 프로그램의 목록은 유지되어야 합니다. 프로젝트는 시작되기 전에, 미래에 대한 보안을 수행하는 데 필요한 핵심에 수정해야 합니다. 이는 향후 보안을 신속하게 처리해야 할 수 있는 보안을 신속하게 처리할 수 있는 방법을 알려줍니다.

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Diffy Second Development 및 Enterprise 응용 프로그램

Diffyknowledge Base 제어 권한은 부서 및 사용자에 의해 어떻게됩니까?

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엔터프라이즈 AI 변환의 항목은 어디에서 시작합니까?

엔터프라이즈 AI 운송은 실제, 고주파 및 결과 검사 작업 작업으로 시작해야하며, 먼저 구매 모델 또는 대형 플랫폼을 구축해야합니다. 현재 처리, 시간 소모, 백 작업, 오류 결과 및 수동 책임 및 샘플이 가능한 장면을 선택하고 하단을 커버하는 데 수동으로 사용될 수 있습니다.

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기업 AI 운송 조직 및 구현

비즈니스는 분류하는 데이터가 없습니다. AI 전환을 시작할 수 있습니까?

현장 진단 및 데이터 재고는 시작될 수 있지만 데이터 조건이 알려지지 않을 때 전체 AI 효과에 직접 투입할 수 없습니다. 엔터프라이즈는 상대적으로 중앙화된 지식, 쉽게 사용할 수 있는 샘플 및 결과가 수동으로 검사 될 수 있으며, 작은 PoCs를 실행하고, 관리는 현장 데이터에 영향을 줄 것입니다.

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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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