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같은 유형의 프로젝트 프로그램 예

FDE · AI 구현

Interprerise AI 응용 FDE 협업 플랫폼

엔터프라이즈 AI 프로젝트의 구현을 위해 전체 협업 장면은 현장 진단, 실제 작업 평가, RAG knowledge Base, Agent tool, 그레이 스케일까지 올라갈 권한을 부여하고 더블 디스크를 실행합니다.

큰 모형RAGAgentAPI 통합
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

현장 감지에서 온라인 운영에 프로젝트 프로세스를 수립; 획일한 방식으로 지식, 도구, 팁 및 평가 데이터를 관리; 모델, 검색 및 워크플로우 최적화에 사용자 피드백을 연결하십시오. 키 결과 및 특정 작업은 카운터 아웃 운영에 의해 확인됩니다.

핵심 기능

사이트 관리

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

지식 baseRAG

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

AI 보조

작업 인력을 지원하여 "AiA"단계에서 작업을 완료하고, 처리 상태의 관점에서 수동으로 비정상적인 결과를 확인.

에이전트 Workstream

검색 가능한 단계로 작업, 지식과 시스템 도구에 대한 권한 당; 전송과 같은 높은-리스크 작업에 대한 수동 확인 유지, 다시 작성.

공용영역 공구

인터페이스 도구에서 작업 완료 작업 인력을 지원, 이상 결과의 처리 및 수동 검증의 상태보기.

운영의 평가

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.

AI 필요와 가치 투명성

생산 공정 추적 가능

지식과 도구의 조화

피드백은 지속적인 최적화를 구동한다.

01 / 운영현황

사업이 일반적으로이 문제를 직면하는 조건은 무엇입니까?

이 기업은 기업에 대한 비즈니스, 기술, 데이터 및 모델링 팀을 구성하는 데 함께 일하는 AAIIPTION.

AI 요구, 시제품, 데이터 및 평가 기록 분산

작업 피드백은 엔지니어링 최적화 작업으로 번역하기 어렵습니다.

지식 베이스베이스, 에이전트 및 시스템 인터페이스에 대한 균일 한 관리의 부족

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

온라인 작업에 대한 현장 발견에서 프로젝트 프로세스를 만듭니다.

02

관리 지식, 도구, 팁 및 평가 데이터의 조화

03

사용자 피드백을 모델, 검색 및 워크플로우 최적화에 연결

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

비즈니스 현장 진단, 가치 가정 및 위험 순위

지식 베이스, AI 보조, 에이전트 및 도구 인터페이스를 위한 프로토 타입 개발

오프라인 평가, 그레이 스케일 업 라인, 피드백 폐쇄 루프 및 운영 메커니즘 개발

바인딩 및 경계

모델 출력 및 높은 위험 결정에 대한 불확실성은 수동 확인으로 유지해야합니다

경계 운동을 위한 배출, dissensitisation, 보유 및 모델링은 고객 데이터에 필요한

생산에 접근은 조작 지표, 안전 평가 및 이상적 처리 능력에 달려 있습니다.

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.

사이트 관리지식 baseRAGAI 보조에이전트 Workstream공용영역 공구운영의 평가
05 / 납품 및 합격

배송이 완료되면 어떻게 남아야 하나요?

Delivery씬 로드 맵
Delivery기업정보
DeliveryAI 협업 플랫폼
DeliverySystems Integration
Delivery운영 평가

리뷰의 기술

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

공학 증거사이트 목록, 가치 가정 및 위험 분류 기록
공학 증거지식, 팁, 도구 및 모델 버전 목록
공학 증거평가 및 평가 보고서 및 나쁜 사례 계정
공학 증거도구 통화 로그, 보안 테스트 및 그레이 스케일 실행 기록
공학 증거사전 라인 체크, 그레이 스케일, 수동 테이크 오버 및 백 플레이 기록

추천된 합격 및 검사 baseline

핵심 장면은 조정 평가 세트에 둘 다 당에 의해 확인된 질 기준에 맞힙니다

답변 인용, 도구 통화 및 수동 takeover 경로 추적 가능

룰에 따라 부정적 인 정보 장면을 거부하고 간접

모델, 지식 또는 워크플로우 업데이트 후 반복 평가

지속 가능한 통계 작업 완료, 수동 개입, 지연, 비용 및 운영 피드백 액세스 후

DECISION FAQ

현재 프로젝트와 관련된 일반적인 문제

모든 265 질문을 체크 아웃.
FDE, OPC 및 AI 프로젝트 납품

FDE 아웃소싱은 일반적인 AI 소프트웨어 개발과 어떻게 다릅니다?

FDE 아웃소싱은 엔지니어의 심층적인 작업을 강조하고, 사용자, 데이터, 모델 및 기존 시스템과 함께 응용 프로그램을 발전시킵니다. 일반적으로 AI 개발은 응용 프로그램 및 인터페이스에 초점을 맞춘 더 명확한 기능 요구 사항을 시작합니다. FDE는 부서별로 식별, Fed back 또는 구동되는 프로젝트에 더 적합합니다.

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FDE, OPC 및 AI 프로젝트 납품

AI 워크플로우와 어떤 프로세스가 진행되는가?

AI 워크플로는 정의된 비즈니스 단계로 모델 기능을 포함하며 규칙, API 및 수동 정리를 통해 완료 루프를 통과합니다. 문서 처리, 정보 분류, 첫 번째 초안 내용, 판매 준비, 워크 시트 흐름 및 크로스 시스템 데이터 콜레이션에 적합합니다. AI은 통합 입력을 처리 할 수 있지만, 결과는 일반 자동화보다 더 불확실합니다. 고주파, 탐지, 오류 반전 가능한 프로세스로 시작될 수 있습니다.

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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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어떤 차이는 항목 또는 일반 문서에 대한 검색?

정상적인 검색은 주로 사용자가 파일 또는 키워드의 위치를 찾을 수 있도록 도와줍니다. 사용자는 공인 된 콘텐츠에 근거하여 인용 된 답변을 생성해야합니다. 소스, 버전, 특권, 분할, 검색, 검색 및 콘텐츠 업데이트를 관리해야합니다. 파일을 업로드하면 데모를 작성하고 신뢰할 수있는 생산 노하우베이스가 될 수 없습니다. 질문의 고정 세트는 회신, 지상 및 특권에 대한 답변을 평가하기 위해 사용되어야합니다.

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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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