Home / Case Studies Kedai Kerja Copilot Pembangunan / AI
Contoh-contoh program proyek dari jenis yang sama

Pengembangan Copilot

Desain dan pengembangan pangkalan data dan pengembangan copilot workstation

Diagnosis bagaimana perusahaan mengembangkan model data generasi objek bisnis berbasis Copilot, DDL, antarmuka draf, kasus uji coba dan pemeriksaan migrasi, dan dapat mengambil alih proyek penjaminan melalui pengambilan kembali normatif, verifikasi statis, evaluasi kode dan pelepasan terkontrol.

Model kode besar di New YorkRAGPangkalan Data DatabaseAnalisis StatikCI/CD
Contoh-contoh program proyek dari jenis yang sama

Ini adalah contoh dari opsi implementasi untuk proyek serupa

Halaman ini digunakan untuk menggambarkan bagaimana proyek semacam ini biasanya dianalisis, diimplementasikan, diterima, dan tidak sesuai dengan klien tertentu, maupun ide paket, antarmuka demonstrasi atau pengukuran data ke dalam kinerja proyek. Memahami konten halaman dan lingkup publik

Kita lihat saja nanti.

Siapa yang menggunakannya, apa yang dilakukan sistem, apa nilainya?

Pengguna utama

Manajer Produk, peneliti dan pengembangan insinyur, penguji, manajer teknis dan tim pengiriman

Penggunaan aktual

baseline ditetapkan untuk misi frekuensi tinggi yang dihasilkan oleh desain lembar seleksi, antarmuka template atau uji; spesifikasi kode koding, kamus data, pengambilan keputusan struktur, komponen dan aturan keamanan; dan memungkinkan Copilot untuk mewarisi proyek, permintaan, cabang dan konteks kode saat ini. Hasil kunci dan tugas yang tidak biasa dikonfirmasi oleh personel operasional counterpart.

Fungsi teras

Penelitian dan pengembangan pengetahuan penerimaan

BAHASA (c) Untuk mencari informasi yang relevan dalam materi otorisasi dan kembali ke sumber yang dapat ditinjau kembali daripada sekadar memberikan kesimpulan yang tidak berdasar.

Permodelan objek bisnis

Personel operasi dukungan untuk melakukan operasi pada tahap \"modelling objek bisnis\", untuk melihat status pemrosesan dan untuk secara manual mengkonfirmasi hasil abnormal.

\"DDDL\" dan \"DDDL\" migrasi

Personel operasi dukungan couging untuk menyelesaikan operasi di DDL dan draft migrasi, untuk melihat status pemrosesan dan untuk secara manual mengkonfirmasi hasil abnormal.

Dukungan Kode Antarmuka (OU)

Kemuliaan mendukung operasi personel operasional dalam rantai kode-Aide " yang diperingkat, mengingat kondisi pemrosesan dan validasi manual hasil abnormal.

Generasi Kasus Uji Kasus Infandina

Personel operasi dukungan ke atas untuk menyelesaikan operasi pada tahap 'test-based case generation', untuk melihat keadaan pemrosesan dan untuk secara manual mengkonfirmasi hasil abnormal.

Regulasi dan pemeriksaan keamanan

Data dan operasi landmark sesuai dengan identitas pengguna dan menyimpan akses, perubahan dan catatan tindakan sensitif.

Nilai ke operasi

Berikut ini adalah nilai arah yang dapat diprioritasi untuk proyek yang sama dan tidak mewakili hasil tetap; proyek formal harus pertama menetapkan enterprise 's sendiri basis kerja.

Kurangkan pengkodean templat pendua tindan

Norma bisnis gnosis bisnis tersedia dalam R & D

IGN Hasilkan konten ditinjau dan diuji untuk meninggalkan tanda

Kualitas UDD-AI berbanding adopsi langkah-langkah berkelanjutan

1 / 01 Status operasi

Apa kondisi bisnis yang biasanya dihadapi oleh problem ini?

Halaman ini merupakan contoh dari programme proyek serupa yang tidak menyarankan bahwa kode generasi AI dapat melewatkan review arsitektur, tes dan manajemen perubahan.

Kekurangan peta seragam antara terminologi yang diperlukan dan tabel, bidang, penamaan antarmuka

dapat menghasilkan DLDD dan kode dengan cepat, tetapi mungkin mengabaikan pengindeksan, pengikatan dan keserasian

Model-model zombi tidak diinformasikan tentang kerangka bisnis, spesifikasi data dan keputusan arsitektur sejarah

Konten yang dapat menimbulkan keamanan dan mengubah risiko jika memasuki gudang atau database secara langsung

Keberlanjutan langkah-langkah untuk adopsi kode, alasan untuk pengembalian dan biaya model

Metodologi Implementasi 02 / Implementasi

Bagaimana memecahkan proyek-proyek tersebut

fase pertama didefinisikan oleh penugasan bisnis nyata yang mengidentifikasi proses, data, ketergantungan sistem dan batas-batas yang tidak biasa. Berikut ini adalah urutan implementasi yang diadopsi atau direkomendasikan dalam kasus ini.

01

Basisline untuk misi frekuensi tinggi yang dihasilkan oleh desain lembaran seleksi, templat atau uji antarmuka

02

Mengkolasi kode, kamus data, pengambilan keputusan arsitektur, komponen dan aturan keamanan

03

Mengeluarkan Copilot dari proyek, permintaan, cabang dan konteks kode saat ini

04

¡Ocedocukan sintaksis, penamaan, pengindeksan, migrasi dan cek balik untuk generasi DDL

05

Semua perubahan form memasuki lingkungan melalui evaluasi kode, pengujian otomatis dan kontrol baris streaming

06

Rekomendasi, adopsi, modifikasi, defisiensi dan versi, dengan tugas tetap kembali secara terus menerus

Aku tidak perlu menulis permintaan lengkap terlebih dahulu.

Kau ingin menilai jika ini ide bagus untuk proyekmu?

Tambahkan sebuah proyek konsultan ' s mikro-huruf untuk menunjukkan masalah saat ini, sistem di tempat, waktu dari tingkat go-live dan anggaran yang diharapkan, dan kami akan membantu untuk menentukan ruang lingkup periode pertama dan risiko utama.

Hubungi kami
Air terjun (FO)

Siapa yang bertanggung jawab atas apa?

Keampuhan terhadap pihak-pihak

Misi dan risiko perbatasan dikonfirmasi dengan arsitektur, pengembangan, pengujian dan transportasi tim

Mengkolasi norma, kamus data, contoh kode, pembuatan keputusan arsitektur dan misi evaluasi

Pengembangan copilot, pengetahuan penerimaan, gudang dan kapasitas integrasi streaming

Kualitas kode Organisasi, keamanan, keserasian, migrasi roll-back dan tes regresi versi

Ikatan dan batas

SDL, kode dan skrip yang dihasilkan oleh AI harus dievaluasi secara manual dan diuji secara otomatis

Perubahan database Produksi gonthourth tidak dapat dilaksanakan secara langsung oleh model dan harus tunduk pada persetujuan dan sistem issuance

cakupan data untuk kode privat, ketergantungan pada lisensi dan layanan model membutuhkan konfirmasi sebelumnya

Efisiensi R & D yang ditingkatkan secara lebih baik tergantung pada kesesuaian misi, kualitas normatif, adopsi tim dan basis teknik

Skop sistem

Modul kapabilitas ketulian untuk kemungkinan penyertaan dalam fase pertama

Nama modul bukanlah jangkauan kutipan akhir. Entri formal memerlukan konfirmasi item-by-item dari pengguna, output input, izin, antarmuka, proses dan masukan abnormal atau tidak.

Penelitian dan pengembangan pengetahuan penerimaanPermodelan objek bisnis\"DDDL\" dan \"DDDL\" migrasiDukungan Kode Antarmuka (OU)Generasi Kasus Uji Kasus InfandinaRegulasi dan pemeriksaan keamananSinergi evaluasi kode etikPanel efektivitas penelitian dan pengembangan
5 / Kiriman dan penerimaan

Apa yang harus ditinggalkan saat pengiriman selesai?

KirimanPengembangan dari deskripsi misi dan penggunaan batas
KirimanPengetahuan dan penilaian misi tetap dan standardisasi
KirimanKemudahankan Sumber Pemeran Kopilot
KirimanIDE, kode gudang dan integrasi garis streaming
KirimanMengecemkan Peraturan dan Penyelarasan Izin
KirimanLaporan penilaian kualitas, keselamatan dan efektivitas
KirimanManual Ogoza pada penyebaran, promosi dan penggunaan tim

Bukti Teknik Kebijaksanaan untuk ditinjau

Halaman tersebut tidak mengklaim memiliki bahan proyek ' s' pelanggan; catatan-catatan yang dapat diverifikasi berikut harus ditetapkan untuk implementasi formal, sesuai dengan lingkup kontrak.

Bukti Teknik KeperawatanDaftar tugas pengembangan, gudang kode, lingkungan, hak istimewa dan tindakan dilarang
Bukti Teknik KeperawatanRegulasi, kamus data, pengambilan keputusan struktur dan catatan versi tugas tetap
Bukti Teknik KeperawatanKonten rekomendasi, revisi manual, adopsi hasil dan evaluasi laporan
Bukti Teknik KeperawatanSintaksis: Analisis statik; pengujian modul; keliatan dan amankan catatan pemindaian
Bukti Teknik KeperawatanMigrasi basis data, keserasian, rollback dan pengujian latihan lingkungan
Bukti Teknik KeperawatanKadar adopsi, modifikasi, cacat, durasi misi dan biaya model reset

Dasar penerimaan dan pemeriksaan yang disarankan oleh badan

Model data, DDL dan kode draf pada set tugas tetap adalah sampai ke dasar kualitas

lencana yang mengacu pada norma, kamus data atau konteks yang relevan

Semua kode dan perubahan basis data dievaluasi dengan baik, diuji dan disetujui

Akses yang berlebihan, kebocoran kode sensitif dan tips yang disuntikkan ke dalam penyumbatan rutin atau alarm

Model atau pengetahuan pembaruan memungkinkan perbandingan aplikasi, modifikasi, kekurangan dan hasil keamanan

Perusahaan Type Enterprise mampu mengambil alih modelling, pengetahuan, kode terintegrasi dan penilaian aset

DECISION FAQ

Masalah umum yang berkaitan dengan proyek saat ini

Periksa semua 265 pertanyaan.
Nama Font

Dimana seharusnya masuknya Enterprise AI Transformation dimulai?

Transportasi AI Enterprise harus dimulai dengan frekuensi yang nyata, tinggi, dan tugas operasional yang dapat diperiksa hasil, daripada pertama kali membeli model atau membangun platform besar. Rekam pemrosesan arus, waktu-menghitung, kerja-belakang, konsekuensi kesalahan dan liabilitas manual, dan pilih adegan di mana sampel tersedia dan dapat digunakan secara manual untuk menutupi bagian bawah.

Tiliklah jawaban penuh
Pengembangan AI, Produk AI dan Pemodelan

Saat perusahaan perlu membangun platform AI atau AI?

Platform ini bernilai jelas ketika beberapa departemen mulai menduplikasi akses model, basis pengetahuan, alat Agen, kompetensi dan kemampuan penilaian. Hanya satu atau dua perusahaan pilot yang umumnya harus mengesahkan adegan tanpa membangun stasiun medium besar sebelumnya. Platform harus mengatasi penggunaan ulang, pengaturan dan masalah operasi, daripada menambahkan lapisan tambahan dari halaman tampilan.

Tiliklah jawaban penuh
Workmen AI Organisasi Transportasi dan Implementasi

Bisnis tidak memiliki data untuk dipecahkan bisakah mereka memulai transisi AI?

Diagnosis adegan dan inventarisasi data dapat diinisiasi, tetapi tidak tepat untuk berkomitmen untuk sepenuhnya efek AI secara langsung ketika kondisi data tidak diketahui. Enterprises dapat memprioritaskan pengetahuan yang relatif terpusat, sampel yang mudah tersedia, dan hasil dapat diperiksa secara manual, sementara menjalankan PoC kecil, dan tata pemerintahan akan benar-benar mempengaruhi data adegan.

Tiliklah jawaban penuh
Workmen AI Organisasi Transportasi dan Implementasi

Apakah perusahaan membeli akun AI generik dihitung selengkap dengan konversi AI?

Pembelian asen AI akun generik hanya dapat digunakan untuk menghitung alat atau membangun kapasitas staf, dan tidak setara untuk menyelesaikan Enterprise AI Transport. Sebuah transformasi sejati memerlukan penyambungan AI untuk mandat bisnis yang jelas, pengetahuan bisnis, otoritas identitas dan sistem yang ada, dan menetapkan penilaian kualitas, pengendalian risiko dan operasi yang berkesinambungan. Sebuah alat umum dapat membantu mendeteksi kesediaan untuk menggunakan dan adegan, tetapi tidak dapat mengukur nilai bisnis jika hasil tidak memasuki proses bisnis.

Tiliklah jawaban penuh
Penilaianmu berdasarkan situasimu yang sebenarnya.

Kasus ini hanya cara untuk mengembalikan proyek ini ke bisnismu.

Kebidanan untuk membedakan apa yang patut, apa yang dilakukan pada fase pertama dan risiko apa yang terlibat dalam mengidentifikasi proses, sistem, dan masalah yang sedang dihadapi.

Hubungi kami