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첫 번째 진단을위한 좋은 사례입니다.
여러 AI 시나리오가 있지만 우선 순위가 결정될 수 없습니다.
지식베이스, 여객 서비스 또는 비즈니스 에이전트 구축
ERP, CRM 또는 기존 소프트웨어의 AI 기능 증가
클라우드 기반 모델, 독점 예 및 개인 배포 필요
추천 사전 제휴 읽음
목표 위치, 운영 작업 및 기존 프로세스
민감한 문서, 문제 샘플 또는 과거 기록
사업 시스템 및 인터페이스의 설명
데이터 감도 수준, 특권 및 규정 준수 제약
진단을 위한 참고의 조건
01
사이트 값, 빈도, 위험 및 어려움 등급
02
지식, 데이터 및 문제의 샘플의 품질 평가
03
RAG, 에이전트, 워크스트림 및 모델 루트
04
정확도, 인용, 수동 takeover 및 보안 국경 디자인
05
PoC 범위, 평가 및 측정, 성공 지표 및 운영 메커니즘 계획
독립적 인 및 사용 가능한 제공
진단은 승계 개발 팀을 결합하지 않으며 인트라-enterprise 프로젝트 조정, 공급자 선택 또는 후속 handover를 위해 사용될 수 있습니다.
DIAGNOSIS OUTPUTAIS-Performance 모체
DIAGNOSIS OUTPUT데이터 및 지식 읽음 보고서
DIAGNOSIS OUTPUT기술 아키텍처 및 배포 경로 제안
DIAGNOSIS OUTPUTPoC 범위 및 충격 평가 프로그램
DIAGNOSIS OUTPUT위험, 권위 및 매뉴얼 리뷰 목록
DIAGNOSIS OUTPUT단계 계획 및 예산 영향 요인
진단 기본 모델은 모든 질문에 대한 고정 정확도 비율이며, 시연 효과로 생산 검증을 대체하지 않습니다. 최종 효과는 데이터, 모델, 도구 인터페이스, 교정 및 지속적인 작업에 따라 다릅니다.
비용 및 후속 협력의 성명
비용은 정보 완료, 리뷰 범위, 시스템 또는 장비 및 검증 복잡성에 대한 평가
진단은 독립적으로 사용 될 수 있으며 ZhiHua Tech을 계속 필요로하지 않습니다.
PoC 또는 공식적인 프로젝트가 입력되면, 진단 비용은 당사자의 계약에 의해 상쇄됩니다.
EVIDENCE-BASED DIAGNOSIS
의외 진단은 신뢰할 수있는 결론에 이어질 수 있습니다.
진단은 빠른 브라우징 후 주제 평가가 아니지만, 제한적, 증거 검사, 실험 재현 및 불확실한 표시.
주요 위험에 대한 최소 유효성
진단 초점은 가치, 빈도, 위험 및 어려움 등급, 지식, 자료 및 문제 표본 질 평가, RG, 대리인, 워크플로우 및 모형 노선 판단을 포함합니다. 중요한 사슬은 건축, 배치, 표본, 통나무, 공용영역 또는 분야 조건을 통해서 재제작됩니다; 반복될 수 없는 위험의 원인, 가능한 충격 및 유효성 검사는 경험에 의해 재판되지 않습니다.
다음 팀이 계속하자.
보고서는 클라이언트가 다른 팀에 구현하거나 제출할 수 있는 형식으로 검토됩니다.
예: 위험의 우선 순위
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진단의 끝에 클라이언트는 "실제 상태인, 가장 중요한 위험인, 어떤 결론이 유효하지 않은지, 다음 단계에서 수행되는 것은 무엇이고, 협력해야 하는지." 보고가 기술적인 기간 및 일반화 권고에 근거를 둔 경우에, 범위, 일정 또는 합격 입력을 형성하지 않습니다, 진단을 완료하는 핵심 가치는 유효하지 않습니다.
DELIVERY PATH
기술 진단
각 단계는 명확한 목적, participatory 역할 및 평가 가능한 결과가 있고, 중요한 결정은 프로젝트의 끝에 남아 있지 않습니다.
01사이트 인터뷰 및 대상의 정량
02데이터 샘플 및 시스템 상태 검토
03기술 경로 및 위험 평가
04Minor 검증 또는 평가 설계
05리뷰 및 PoC 권장 사항 보고
FAQ
FAQs
협력의 앞에 가장 일반적인 문제는 명확하게 전진됩니다.
그냥 사업 아이디어. 데이터를 정렬하지 않고도 할 수 있습니까?+
현장 심사 및 데이터 간격 분석은 먼저 수행 할 수 있습니다. verifiable 샘플이 없다면 진단은 데이터 준비를 미리 PoC 작업을 수행 할 수 있으므로 직접 업 라인 효과에 투입하지 않고.
진단은 가득 차있는 AI 체계 발달을 포함합니다?+
포함되지 않음. 진단은 값, 경계 및 인증 프로그램을 결정하는 데 사용됩니다. PoC, 공식 개발, 모델 통화 및 장기 작동은 별도로 인식됩니다.
수수료가 부과되며, 후속 프로젝트에 대해 상쇄 할 수 있습니까?+
비용은 장면의 수, 데이터 감도, 시스템 인터페이스 및 작은 유효성에 대한 필요의 기초에 평가됩니다; 후속 프로젝트의 비용은 계약 당사자에 의해 합의 된대로 오프셋됩니다.
DECISION FAQ
모든 265 질문을 체크 아웃.현재 프로젝트와 관련된 일반적인 문제
AI 비즈니스 사이트 선택 및 생산 결정-Making
얼마나 많은 실제 샘플은 A를 Project해야, PoC 준비?
샘플은 주요 작업을 커버해야, 일반 변경, 국경 고위 및 높은-리스크 오류, 그리고 점차 증가에 따라 불확실성과 결과의 잘못된 배포. 대표 전문가 샘플의 도젠은 일반적으로 반복 샘플의 수천보다 첫 라운드에 적합.
전체 답변보기AI 응용 개발 및 엔터프라이즈 AI 소프트웨어 건설어떤 데이터와 인터페이스는 AI 응용 개발 준비해야 합니까?
데이터는 소스, 권한, 시간 버전 및 정확한 결과를 나타냅니다. 인터페이스는 문서, 테스트 환경, 인증, 유량 제한 및 쓰기 책임이 확인되어야합니다. 정보가 불완전 할 때, 진단되고 소규모 PoC을 할 수 있으며 생산이 개발되기 전에 채워야 할 간격을 식별하는 것은 개발되었습니다.
전체 답변보기AI 아웃소싱 조달, 인용 및 합격AI 프로젝트가 아웃소싱되기 전에 반드시 필요한 것은 무엇입니까?
기업은 컨설팅 이전에 완전한 요구 사항을 완료 할 필요가 없습니다, 그러나 적어도 비즈니스 목표를 준비, 역할, 표현 작업, 기존 프로세스, 사용 가능한 지식 데이터, 관련 시스템 및 계획 시간. 민감한 정보는 불평화 될 수 있으며, 그 후 점차적으로 당사자가 기밀 계약을 체결 한 후 열 수 있습니다. 자세한 내용은 실제 작업을 반영, 쉬운 그것은 AI 아웃소싱 팀에 대한 장면이 가치가 있는지 판단 할 수 있습니다, PoC은 설계 비용 및 비용의 비용.
전체 답변보기AI 컨설팅, MCP 통합, 기술 아웃소싱 및 시스템 납품상담은 정확히 무엇을 하고 결국에 배달해야 합니까?
최종 결과는 일반적으로 상태 진단, 조경 우선 순위, 데이터 시스템 간격, PoC 작업 편지, 평가 지표, 위험 목록 및 단계 도로 맵을 포함합니다. 각 결론은 검증 될 수있는 기초, 가정 및 항목의 성명을 기반으로해야합니다. 보고서는 또한 내부 프로젝트를 개발하기 위해 기업에 사용되어야하며 공급자 및 구성 체크 및 검사를 구성해야합니다.
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(c) 브라우저 내에서 목표, 상태, 예산 및 시간을 직접 통신 할 수있는 필요의 요약을 생성.
더 많은 정보를 원하시면.AI 장면이 시작되는 곳을 알 수 없습니다.
현재 프로세스, 노력 및 사용 가능한 데이터의 복제, 먼저 AI에 적합하고 규칙 자동화 또는 시스템 적응에 더 적합하다는 것을 결정하기 위해.
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