Home / FAQs Pembangunan dan Pembinaan Perangkat Lunak AI / AI
QUESTION & ANSWER

Apa bedanya Pengembangan Aplikasi AI antara pengembangan perangkat lunak umum?

Perangkat lunak normal process input dan mengembalikan hasil yang dapat diprediksi terutama sesuai dengan aturan yang ditetapkan, dan aplikasi AI juga menghadapi masalah output model yang tidak stabil, perubahan versi pengetahuan, kualitas data dan tinjauan manual. Keduanya membutuhkan permintaan, produk, back-end, antarmuka, pengujian, penyebaran dan mobilitas, dan AI tidak menggantikan rekayasa perangkat lunak.Reliable AI Application Development adalah penambahan penilaian misi, dasar referensi, patner otoritas, pengambilalihan manual, model biaya dan operasi berkelanjutan berdasarkan rekayasa perangkat lunak generik.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, berikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan

Inti dari AI Application Development tidak menambahkan kotak chat ke sistem biasa, tetapi lebih memilih probabilitas ke dalam proses bisnis yang dikendalikan. Proyek ini membutuhkan definisi tugas nyata, masukan, hasil yang diharapkan, kesalahan yang tidak dapat diterima dan tanggung jawab manual, dan pemilihan model, RAG, aturan atau alat untuk panggilan-up. Lapisan aplikasi masih perlu membangun nomor akun, hak istimewa, halaman, backstage, API, basis data, log, monitoring, dan sistem distribusi; didedikasikan untuk pelestarian model, tips, dan alat, dan evaluasi, yang mana tidak memiliki kemanjuran, dan tidak mampu menjawab, model yang tidak mampu dibani.

DECISION FACTORS

Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penilaian dibuat?

Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai fase bisnis, data, dan proyek. Disarankan bahwa kondisi berikut akan diperiksa dan bahwa temuan umum di web akan dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.

Fungsi-fungsi yang didorong oleh penentuan aturan bisnis atau penilaian sintaksis modelApakah kesalahan akan memiliki keuangan, kontrak, pelanggan atau konsekuensi keamananPerlunya pengetahuan bisnis, data dan alat sistem real-timeSiapa yang akan menilai model, pengetahuan dan perubahan bisnis secara terus menerus
ACTION STEPS

Cadangkan perintah dari awal

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Recast tujuan operasional sebagai duplikat penugasan pengguna dan sampel.

02

Ketergantungan Kunci Validasi

Membedakan antara pembentukan aturan, penilaian AI dan langkah-langkah yang harus disahkan secara manual.

03

Pembangunan hasil yang dinilai

Sistem produk, pengetahuan model, hak istimewa dan mundur abnormal dirancang secara bersamaan.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

(c) Penerimaan bukti produksi bekerja dengan cara yang berlapis - lapis.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau bisa mengerti dalam bisnis sebenarnya?

Contoh ses Contoh digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Perintah layanan penumpang tradisional voice forcedy dapat dibuat dengan membuat daftar kerja di bidang yang diperlukan; layanan klien AAI juga perlu memahami ekspresi, penerimaan dan respon pengguna. Sistem harus menunjukkan dasar, membatasi akses ke data klien, berkomitmen untuk mengembalikan dana untuk mentransfer tenaga kerja, dan menguji ulang model atau pengetahuan pembaruan, dan tidak hanya memverifikasi apakah tombol lembar kerja dapat diklik.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

¡CM Buat panggilan model besar API sama dengan menyelesaikan aplikasi AI

Hanya beberapa percakapan yang lancar, tidak ada tugas yang ditetapkan.

Abaikan hak akses akun, kegagalan antarmuka, pengambilalihan manual dan biaya yang sedang berlangsung

ACCEPTANCE

Bagaimana seharusnya kita akhirnya menerima dan mengkonfirmasi?

Kepakaran dan pemeriksaan harus memeriksa fungsi bisnis, kualitas misi AI, kesalahan serius, keamanan otoritas, antarmuka write-back, izin manual, biaya kinerja, penarikan mundur dan pengiriman aset secara terpisah; personel perusahaan harus dapat memperbarui pengetahuan, switch konfigurasi dan mengulang evaluasi utama.

Saat melakukan persiapan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan agar proses saat ini, sampel perwakilan, sistem yang ada, perencanaan waktu dan tingkat anggaran yang dibawa Pertama, barang-barang yang tidak diketahui ditandai dengan jelas, kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnostik, PoC, proyek jarak tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.

Kondisi proyek Anda berbeda dengan contoh di atas?

Tujuan operasional, sistem yang ada, sampel dan waktu yang direncanakan dapat dikolasikan sebelum konsultan dapat membuat penilaian awal dalam kaitannya dengan batas yang sebenarnya.

Konsultan proyek Associate