Home / Services / 대형 모델 응용 프로그램 개발 : RAG, 도구 통화 및 세대 AI 선택

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큰 모형 신청 발달: RAG의 공구 외침 및 세대 AI 선택

AI은 사용되기 때문에 RAG, 도구 또는 미세 조정을 사용하는 것이 분명하지 않다는 것을 결정했습니다. 이 페이지는 임무와 데이터 관점에서 대형 모델 응용 프로그램에 대한 기술 옵션을 설명합니다.

Generable AI은 추적 가능한 실제 사업 공정으로산출 질, 참고 기초 및 수동 수정 resonance사업 지식, 팁 및 예치의 지속 가능성의 평가모델 공급업체의 경우 애플리케이션 및 데이터 제어를 유지

문의하기 공지사항

지원에 대한 완전한 요청을 준비하는 것이 필요하지 않습니다.

기업 지식 비즈니스 시스템과 수동 정리를 연결하는 AI 응용 프로그램을 생성

나는 당신의 질문에 대답한다.

큰 모델 응용 프로그램의 개발이 먼저 수행되어야하거나, 작업이 먼저 준비되어야합니까?

모델 선택은 계정으로 가져 가야 합니다. 답변의 품질, 권한의 범위, 배포 조건, 지연 및 실행 비용. 지식은 지속적으로 업데이트 및 검색 평가에 초점을 맞추고, 제어 도구의 인터페이스의 정의를 우선 순위로 검색하거나 실행할 때.

샘플 및 출력 정의
Comparative 기술 노선
Disconnect 공구 권한
반환 품질 및 비용

이 프로젝트의 이 범주에 대한 구현 경계 및 수용은 아래에 설명되어 있습니다.자세한 내용은 직접 봐.

프로젝트 결정

세대 AI 및 LLM 응용 개발이 시작되어야하는 방법

AI 응용 프로그램은 출력 감지, 샘플 사용 가능, 오류 기반 작업 힘으로 시작해야합니다. 먼저, 수동 기본 및 고정 작업 세트는 생성되고, 모델을 비교, RAG s, 규칙 및 구조 출력; 그리고 PoC이 품질 및 비용 임계값, 정체 권한, 비즈니스 인터페이스, 정리 프로세스, 로그 모니터링 및 지속적인 평가를 도달 한 후.

START WITH EVIDENCE

사전 심사에서 합격 및 합격 납품

불확실한 수준은 입력의 가늠자 및 협력의 modalities에 결정하기 전에 단계에 의해 감소됩니다.

단계 1

미션 및 샘플 진단

세대의 업무가 발전할 가치가 있는지 확인합니다.

사용자, 입력, 예상 결과, 참고, 오류의 결과, 수동 프로세스 및 현재 처리 비용.

단계 2

PoC 및 루트 평가

실제 작업으로 모델과 프로젝트 경로 선택

더 직접적인 발생, RAG, 규칙, 공구 외침 및 수동 검토, 기록 질, 지연, 비용 및 심각한 과실.

3 단계

생산 신청 건축

온라인 개발, 감사 소프트웨어 제품

제품 인터페이스, 액세스, 인터페이스, 모니터링, 이상한 재treats, 배포 및 버전화 회귀 평가 완료.

CLIENT INPUTS

합격에 볼 수 있습니다.

고정 작업 설정의 품질과 심각한 오류가 뒤집을 수 있습니다.콘텐츠 생성을 위한 지식의 소스, 규칙 및 버전은 추적 가능Structured 필드, 비즈니스 인터페이스 및 writeback 결과가 올바르게권위, 민감한 정보, refusals 및 수동 승인 메커니즘을 초과하는 것은 효과적입니다.모델은 시간 아웃, 비 사용 가능한 및 낮은 신뢰 결과 역방향 될 수 있습니다.Source code, tip, 지식, 평가, 배포 및 운영 정보

협력과 책임의 경계

세대 AI 출력은 높은 리스크 결론, 형식적 인 약속, 금액, 계약 및 기본 유지 설명서 확인의 출시와 함께 유대적이다. 모델 API, 이유 알고리즘, 타사 데이터 및 상업용 구성 요소 비용은 실제 프로그램에 의해 제시된다; 클라이언트는 데이터 레티시, 비즈니스 규칙 및 전문가 발견에 대한 책임입니다.

조달 요구 사항 및 검색 intent

큰 모형 신청 발달은 다만 모형 공용영역을 부르는 것보다 더 많은 것입니다.

대규모 모델 응용 프로그램 개발, 세대 개발 또는 AI 응용 개발을위한 비즈니스 검색은 일반적으로 지식 질문과 답변, 문서 처리, 콘텐츠 생성, 데이터 분석 또는 비즈니스 보조 요구 사항을 가지고 있습니다. 생산 프로젝트는 또한 사용자 액세스, 백 오피스 관리, 지식 및 데이터 도관, 특권, 평가, 모니터링, 모델 전환 및 수동 검토를 필요로하며 전체 응용 프로그램과 API 통화를 조정할 수 없습니다.

큰 모델 응용 프로그램은 무엇을 할 수 있습니까?

퀀트리스블 작업은 지식 질문과 답변, 문서 이해, 콘텐츠 원조, 데이터 분석 또는 도구, 일반 포털을 구축하는 것보다 먼저 확인됩니다.

데이터 조건

대용량 모델 적용 개발에 필요한 데이터

실제 작업, 입력 및 출력 샘플, 지식의 소스, 업데이트 책임, 역할 권한 및 모델에 할당 될 수없는 민감한 경계를 준비.

생산 공학

큰 프로토 타입은 공식 시스템으로 전환합니까?

완전한 ID, 공용영역, 통나무, 평가, 캐시, 교류 한계, 수동 감속, 모형이 유효하지 않을 때 회색 가늠자 방출 및 downgrade 경로.

장기 비용

누가 온라인 때 큰 모델을 유지

모델 버전, 팁, 지식, 평가 및 수집, 통화 비용, 타사 인터페이스 및 사용자 피드백의 지속적인 관리는 온라인을 갈 후 품질의 느린 악화 방지.

기업이 일반적으로 직면 한 문제

일반 모델은 비즈니스 규칙과 최신 비즈니스 데이터의 지식 없이 콘텐츠를 생성

출력은 어떤 기초 없이 흐르는 것 같다, 과실 및 배출은 안정화 될 수 없습니다.

모델, 지식, 팁 및 시스템 인터페이스는 여러 도구에서 흩어져 있습니다.

연산자는 반복적으로 복사 및 붙여 넣기 필요, 그리고 AI은 공식적인 과정에 들어가지 않습니다

데모는 사용할 수 있지만, 생산 환경 부족 접근, 로그, 모니터링 및 재향 군인

핵심 서비스

AI 사업 시나리오 진단 및 첫 번째 임무 설계 생성

대형 모델, 팁, 구조 출력 및 모델 경로 개발

RAG 지식재산, 추천, 권한 필터링 및 수류 라인의 업그레이드

문서 생성, 정보 추출, 요약, 검증 및 콘텐츠 워크스테이션

AI Agent Tool Call, 비즈니스 규칙 및 매뉴얼 승인

ERP, CRM, OA, 데이터베이스 및 타사 콘텐츠 서비스 통합

민감한 데이터 처리, 경고 보호, 감사 및 이상적 retreat

실시간 작업 평가, 그레이 스케일 업라인, 비용 모니터링 및 지속적인 최적화

PROJECT DECISION PATH

현재 프로젝트의 상황에 대한 판단을 계속

서비스 경계, 예산 기지 및 프로젝트의 다른 단계에 대한 구현의 modalities는 동일하지 않으며 다음과 같이 더 평가 될 수 있습니다.

일반 서비스 입구Enterprise AI Custom Development독점 작업, 소프트웨어 제품에서 생산 작업에 이르기까지 전체 프로젝트 범위 관련 제품기업 지식 기초와 RG제어 및 복부 기업 지식을위한 건물 용량 생산 작업AI 응용 및 AgentOps품질, 모델, 지식, 비용 및 버전 변경의 지속적인 관리 제품 노선IA 네이티브 SaaS 및 MVP 개발Modelling Capacity-building는 시험, 운영, 결정 및 가늠자 기초에 전달될 수 있는 소프트웨어 제품으로 모델 및 배치Privatization AI, 모델 미세 조정 및 설치클라우드, 믹싱, 로컬 배포 및 미세 조정이 정말 필요한지 판단하기 위해 진단을 먼저 합시다.Interpreise AI 무해한과 가치 진단실제 작업의 사용은 값, 모델, 데이터, 인터페이스 및 생산 위험을 확인하기 위해 FAQsAI 응용 개발 생성모델 액세스, 제품 엔지니어링에서 명확한 및 완전한 경계 귀가 된 비용AI 응용 개발 비용 생성모델, RAG, 시스템 인터페이스, 평가 및 연속 작동으로 배터리 예산 용량 사례AI 계약 및 문서 검토 데스크 생성어떻게 세대, retrieval, 규칙, 수동 검토 및 감사 양식 사업 폐쇄 원

프로젝트 제공

최종 배송 경계는 서비스의 범위에 따라 정의되며 건설 단계 및 협력의 형태는 일반적인 결과로 설명됩니다.

DELIVERABLEAI 임무 범위, 샘플 및 위험 분석 생성

DELIVERABLE대화 형, 시스템 아키텍처 및 모델 루트의 설명

DELIVERABLE백엔드 응용 프로그램, 모델링, 소스 코드 및 스크립트 구축

DELIVERABLE지식 처리, hinting 규칙, 구조화된 산출 및 버전 윤곽

DELIVERABLE시스템 인터페이스, 역량 매트릭스, 수동 승인 및 감사 메커니즘

DELIVERABLE평가 및 평가, 품질 보고, 성능 비용 및 안전 테스트

DELIVERABLE롤백, 조작 모니터링 및 지식 전송 파일의 배포

프로젝트 예산은 어떻게 평가됩니다.

서비스 적용 및 사업 폐쇄 루프는 첫 번째 단계로 완료되어야합니다 : 세대 AI 비즈니스 시나리오 진단 및 첫 번째 임무 디자인, 대형 언어 모델, 팁, 구조 출력 및 모델 루트 개발

기존 코드, 데이터, 시스템, 장비 및 문서의 무결성 수준, 감사 및 재 배치 또는 재설계 될 수있는 범위

제 3 자 인터페이스, 조정 책임, 데이터 품질, 비정상적인 보상 및 외부 공급 협력의 수

성능, 가용성, 보안, 권위, 감사, 준수 및 액세스 창과 같은 비 기능 요구 사항

납품 깊이와 장기 책임: 조정 평가 및 평가, 질 보고, 성과 비용 및 안전 테스트, 배치 롤백, 가동 감시 및 지식 이동 파일 및 품질 보증, 평화 유지 연속성 범위

이 상황은 전 개발의 즉각적인 시작을 권장하지 않습니다.

프로젝트 목표, 책임있는 사람 및 합격 기준은 설치되지 않습니다

Key 계정, 데이터, 인터페이스 또는 비즈니스 권한이 없습니다.

최대 가격 또는 매우 짧은 사이클은 찾고 있으며 필요한 테스트 및 품질 관리는 허용되지 않습니다.

당신의 상황은 관련있습니다.

RAG, 에이전트 및 모델 미세 조정이되어야합니까?

우리는 첫번째 증명서 범위를 검사할 것을 도울 수 있습니다.

문의하기 우리는 정보가 있습니까?

PROJECT DECISIONS

세대 AI 및 LLM 응용 개발의 구현 및 수용

4개의 기술 노선의 각각에 문제가 있습니까?

RAG은 외부 지식의 검색, 버전 및 참조를 연결합니다. 실시간 쿼리 및 제어 작업을 위한 도구 통화; 미세 조정은 임무, 샘플 및 평가가 안정화 된 후 충분한 혜택을 결정해야 할 필요가 있습니다. 4는 결합 할 수 있지만, 미세 조정 또는 검색 결과를 사용하여 실시간 데이터 쿼리를 대체 할 수 없습니다. 이는 공인 된 실행을 위해 필요한 작업으로.

평가는 실패 상태를 과소화해야합니다.

질문과 질문에 대한 답변의 경우, 시스템은 부서지는 시스템의 질문뿐만 아니라 다른 부서의 역량, 분쟁 정보 및 잘못된 질문.

definitive 경계로 실시간 동작을 넣으십시오

모델은 주문 또는 초안 만들기에 대한 검색을 권장 할 수 있지만 식별, 검색 조건, 동기 제한 및 이벤트 실행은 비즈니스 인터페이스에서 확인됩니다. 클라이언트가 업로드 한 문서 및 검색은 데이터 만이며 스스로 변경할 수 없습니다.

전체 작업 체인을 사용하여 비용

미션은 여러 검색, 모델 통화, 재시험 및 매뉴얼 검토를 포함 할 수 있습니다. 끝에서 끝 지연의 중간 및 고도 포인트, 미션 당 자원 비용, 시간 초과 속도 및 수동 소요율.

reciprocable 레코드에 합격 및 검사 요구 사항 변환

다음은 고객의 성능에 대한 권장 평가, 고객의 아니, 또는 표준을 충족하는 균일 한 약속의.

퀵메뉴	어떻게 체크합니까?	불균형을 피하십시오.
지원률에 근거	참고로 지원되는 결론을 위한 수동 검사	참고의 존재는 응답에 대한 참조가 그것을 지원하지 않는다는 것을 의미하지 않습니다.
Border 처리	비롯, 초 vires 및 충돌 데이터는 별도로 테스트	정확한 응답의 거부 및 계정의 조작 완료는 별도로 계산됩니다.
끝 끝	작업 제출에서 사용자 사용 가능한 결과	검색, 도구, 재 테스트, 모델의 첫 번째 단어 포함

증거와 경계의 더 많은 시험

Capability 시나리오: 계약 문서 검토 책상: 세대, 인용 및 검토를 이해하는 데 사용되는 기술 조합은 클라이언트 프로젝트 또는 정확도 비율의 완료로 사용되지 않습니다.

private deployment를 가진 구름 AI를 비교하십시오

DELIVERY PATH

구현 및 납품 경로

각 단계는 명확한 목적, participatory 역할 및 평가 가능한 결과가 있고, 중요한 결정은 프로젝트의 끝에 남아 있지 않습니다.

01작업 및 기존 수동 기본 설정 결정

02정상적인 anomalies 및 높은-risk의 실제 샘플을 준비하십시오.

03비교 모델, RAG, 규칙 및 생산 경로

04PoC의 보완 및 평가 및 생산 경계의 냉동

05제품 개발, 특권, 인터페이스 및 가동 무대

06회색 가늠자 선과 검사 질 비용 및 채택

07지식 규칙과 회귀 평가의 지속적인 업데이트

FAQ

FAQs

협력의 앞에 가장 일반적인 문제는 명확하게 전진됩니다.

세대 AI 액세스 개발은 큰 모델 API에 액세스 할 필요가 있습니까?+

No. Model API은 기본 기능이며 생산 응용 프로그램은 작업, 지식 데이터, 구조 출력, 정체성 권한, 시스템 인터페이스, 수동 정리, 로그 모니터링, 평가 및 이상적 재개가 필요합니다.

클라우드 전체 모델 또는 로컬 모델을 선택해야합니까?+

많은 기업은 혼합 또는 privatized 노선을 평가하기 전에 통제된 구름 최후 모형을 사용하여 가치를 검증합니다.

모델의 설명과 오류를 줄일 수 있습니까?+

실제 임무 평가, RG 참조, 운영 규칙, 구조 검증, refusals, 수동 승인 및 버전의 반환은 단호의 약속에 의해 정당화 될 수 없습니다.

프로젝트는 결국 소스 코드와 힌트 구성을 제공 할 수 있습니까?+

소스 코드, 모델 구성, 경고 규칙, 지식 처리, 평가 수집, 인터페이스 및 배포 정보는 계약 범위 내에서 전달 될 수 있으며, 타사 모델 및 구성 요소의 허용 경계는 식별 할 수 있습니다.

DECISION FAQ

현재 프로젝트와 관련된 일반적인 문제

모든 265 질문을 체크 아웃.

AI 응용 개발 및 엔터프라이즈 AI 소프트웨어 건설

AI 응용 개발은 일반적인 소프트웨어 개발과는 어떤 차이가 있습니까?

AI 응용 프로그램은 소프트웨어 엔지니어링을 대체하지 않습니다. AI 응용 프로그램은 소프트웨어 엔지니어링을 대체하지 않습니다. 신뢰할 수있는 AI 응용 프로그램 개발은 임무 평가, 참조 기초, 권위 울타리, 수동 takeover, 모델 비용 및 지속적인 운영 소프트웨어 엔지니어링을 대체하지 않습니다. 신뢰할 수있는 AI 응용 프로그램 개발은 소프트웨어 공학을 기반으로하는 운영 체제의 기본, 모델 비용 및 지속적인 운영에 대한 미션의 추가입니다.

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서비스, 지도 및 사례

당신의 조언.

개발 장면

AI 응용 프로그램을 생성하는 대형 모델 또는 유전자를 개발할 준비가 되셨습니까?

표시 제품 패턴, 실제 작업, 사용 가능한 데이터 및 배포 요구 사항, RAG, 도구 적응, 모델 적합성 또는 전체 소프트웨어 개발이 필요합니다.

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