먼저 의사 결정에 사용될 수있는 결론을 제공합니다.
AI의 비즈니스 분석의 신뢰성은 모델 언어 기술보다 데이터 및 쿼리 관리에서 크게 파생됩니다. 주요 데이터 및 지표 교정은 "클라이언트" "주문" "인컴" 참조를 결정합니다. 각 필드, 치수 및 계산에 대한 세마틱 맵 비즈니스 단어; 사용자 쿼리 할 수있는 조직 및 범위의 접근 층 제한; 임원 레이어 제한 SQL, 스캔 및 민감한 필드; 그리고 응답 레이어 디스플레이, 브레오마 및 소스.
어떤 조건은 판단하기 전에 확인되어야합니까?
동일한 질문은 다른 사업, 자료 및 프로젝트 단계의 밑에 다른 대답이 있을지도 모릅니다. 그것은 뒤에 오는 조건이 검사되고 웹에 일반적인 발견은 그들의 자신의 프로젝트에 통합될 것이라는 점을 건의됩니다.
사전 예약
첫째, 우리는 표적과 국경에 대해 명확하게 될 것입니다.
기본 설정 10~30개의 실제 비즈니스 문제를 선택하여
유효성 열쇠 의존
표시 표시, 치수, 문법, 권한 및 쿼리 템플릿.
평가 가능한 결과의 개발
쿼리의 범위를 제한하고 결과를 기존 보고서로 일관성 확인.
실제 결과와 다음 단계를 결정하십시오.
회귀 시험에 대한 답변, 주변 및 오류의 질문을 추가하십시오.
실제 사업에서 어떻게 이해합니까?
사용자는 시스템가 처음 또는 첫 번째 시간 슬롯에 새로운 항목을 확인하는지 "새로운 클라이언트이 달"을 요청하고 사용자의 조직 특권을 검색하고 시간을 표시하고 Calibre를 표시하고 클라이언트 세부 정보를 허용합니다. 회사가 두 개의 칼리버가 있다면, 조수는 결정 대신 선택할 것을 요청할 것입니다.
가장 쉬운 피트에서 단계.
데이터베이스 구조에 대한 모델에 대한 무료 세대 쿼리
다른 분야의 유일한 수는 여전히 반환됩니다.
텍스트 흐름을 비교하고 권한이 있는 문장을 재구성하지 않습니다.
우리는 수신 및 확인을 종료해야 하는 방법?
semantics, SQLs 또는 검색 계획, 특권, 번호, 교정 및 소스를 사용하여 고정 된 질문 세트; 주변, 과잉, 최고 높은 문의 및 누락 된 지표가 제대로 거부하거나 명확하게해야합니다.
공급자 또는 내부 팀과 통신 할 때, 현재 프로세스, 대표 샘플, 기존 시스템, 계획 시간 및 예산 수준이 가져 오는 것이 좋습니다. 우선, 알 수없는 항목은 명확하게 표시되고 그 결정은 진단, PoC, 고정 범위 프로젝트 또는 지속적인 연구 및 개발, 이는 일반적으로 국경없이 가격과 기간 동안 직접 수요보다 신뢰할 수있는 것보다 더 신뢰할 수 있습니다.