기업용 AI 시스템 및 AI 소프트웨어 맞춤 개발

완전한 관례 AI 발달은 보통 장면 진단, 일 및 표본 준비, PoC 검증, 제품 및 건축 디자인, 모형 및 RAG 또는 대리인 발달, 가동 체계 통합, 권리 안전, 평가 테스트, 선과 지속적인 가동에 배치를 포함합니다.

제품 외에도, 프런트 엔드, 데이터 및 인터페이스 엔지니어링, AI 사용자 정의 개발 프로세스 모델 선택, 지식 데이터, 확률 출력 평가, 수동 투여, 통화 비용 및 버전 변경. 특정 비즈니스 규칙은 일반 소프트웨어 논리의 책임 유지, 그리고 AI은 이해, 생성 및 지원 판단에 적합한 요소 만 가정한다.

일반 도구는 표준화, 낮은 리스크 임무에 적합 합니다. 사용자 지정 개발은 기업 정체성, 지식, 데이터, 비즈니스 규칙, 시스템 인터페이스 및 수용 지표를 구축 하 고 소스 코드, 배포 및 지속적인 운영 책임에 대 한 독점 응용 프로그램을 구축할 것입니다.

모델 효과, 데이터 품질, 비즈니스 규칙 또는 시스템 인터페이스에서 키 알 수없는 경우, 유효성은 실제 작업 PoC으로 수행되어야한다; 같은 데이터에 유효성이 검증되면 생산 설계에 직접 액세스가 가능하지만 평가를위한 기본은 여전히 필요합니다.

예. 일반적으로 원래 시스템의 기본 데이터 및 특전은 독립적 인 AI 서비스, API, 뉴스, 모델 게이트웨이 또는 임베디드 모듈을 통해 유지되며 AI을 추가하는 시스템의 전체 개조를 피합니다.

소스 코드 및 배포 문서 외에도, 모델은 공급업체 구성, 팁 및 규칙, 지식 처리, 수집 및 결과 평가, 도구 인터페이스, 능력 감사, 운영 모니터링 및 알려진 제한으로 전달되어야 합니다.

예. 진단 또는 PoCs, 생산 응용 프로그램 개발, 시스템 연결 및 이동 라이브, 지속적인 운송은 적용 및 수용 조건으로 분리 될 것을 권장합니다.

이 도구는 일반적으로 일반 문서 작성 및 개인 질문 및 답변이 제공 될 경우 충분합니다. 응용 개발, 시스템 통합 및 생산 관리는 여전히 비즈니스 지식, 역량, 클라이언트 데이터, 비즈니스 프로세스 또는 기존 시스템을 연결하는 데 필요한 경우 필요합니다.

모델은 항상 비용없는 교체를 위해 사용할 수 없습니다, 하지만 같은 작업 세트를 사용하여 마이그레이션의 영향을 평가할 수 있어야한다.