Misi dan diagnosis sampel
Kepastian apakah tugas generasi layak dikembangkanIdentifikasi pengguna, masukan, hasil yang diharapkan, dasar referensi, konsekuensi dari kesalahan, proses manual dan biaya pemrosesan saat ini.
Home / Services Pengembangan aplikasi model besar / Besar: RAG, panggilan alat dan generasi AI pemilihan
PROFESSIONAL SERVICE
Pengembangan aplikasi model besar: RAG, panggilan alat dan generasi AI pemilihan
Sudah ditentukan bahwa AI akan digunakan, tetapi tidak jelas apakah menggunakan RAG, alat atau halus-tuning?Hal ini menggambarkan pilihan teknis untuk aplikasi model besar dari misi dan perspektif data.
AI yang dapat dilacak proses bisnis nyataKualitas keluaran, dasar referensi dan resonansi modifikasi manualPengetahuan bisnis, tips dan penilaian dari keberlanjutan deposisiKetahanan aplikasi dan kontrol data dalam kasus perubahan pemasok model
Tidak perlu mempersiapkan permintaan bantuan yang lengkap.
Aku akan menjawab pertanyaanmu dulu.
Haruskah pengembangan aplikasi model besar dilakukan terlebih dahulu, atau haruskah pekerjaan disiapkan terlebih dahulu?
Pemilihan model harus memperhitungkan kualitas jawaban, lingkup otorisasi, kondisi penyebaran, keterlambatan dan biaya berjalan.Pengetahuan terus-menerus diperbarui dan berfokus pada penilaian pencarian, dan pada memprioritaskan definisi antarmuka alat yang dikendalikan ketika mencari atau melaksanakan tindakan.
- Takrif Sampel dan Keluaran
- Rute teknologi komparasi
- Keizin Alat Perluasan Ekspendensi
- Kualitas dan biaya yang murah
Batas-batas implementasi dan penerimaan implementasi untuk kategori proyek ini dijelaskan di bawah ini.Lihat secara langsung rinciannya.
Kesimpulan pengambilan keputusan proyek
Bagaimana perkembangan aplikasi AI dan LLM generasi seharusnya dimulai
Aplikasi AI generasi harus dimulai dengan aplikasi output-detektif, sampel-tersedia, dan Satgas berbasis kesalahan. Pertama, sebuah set tugas dasar dan tetap dibuat, membandingkan model, RAG, aturan dan output terstruktur; dan setelah PoC telah mencapai ambang kualitas dan biaya, hak akses identitas, antarmuka bisnis, proses clearance, pemantauan log dan evaluasi berkelanjutan dibangun.
START WITH EVIDENCE
Dari penilaian awal untuk penerimaan dan penerimaan pengiriman
Tingkat ketidakpastian direduksi oleh tahap sebelum memutuskan pada skala input dan modalitas kerja sama.
Asestrasi Rute dan PoC
Pilih model dan rute proyek dengan tugas yang sebenarnyaGenerasi langsung lebih lanjut, RAG, aturan, alat panggilan dan tinjauan manual, kualitas rekaman, penundaan, biaya dan kesalahan serius.
Konstruksi aplikasi produksi
Pengembangan produk perangkat lunak yang dapat diaudit secara onlineAntarmuka Produk-produk, akses, antarmuka, pemantauan, mundur abnormal, penyebaran dan penilaian regresi versionisasi versi selesai.
Recommendation pre-commencement readiness
Pengguna tujuan, tugas generasi dan proses manual saat iniSampel nyata sampel nyata normal, tidak biasa, konflik dan berisiko tinggiPengetahuan, templat, aturan dan sumber data untuk otorisasi hukumSistem, API dan akun uji untuk menyambungIzin manual, adalah pertimbangan dan aturan akuntabilitasKualitas, keterlambatan, biaya, penyebaran dan persyaratan keamanan
Bukti untuk dilihat dalam penerimaan.
Kekualitasan dan kesalahan serius dalam tugas yang ditetapkan dapat dirubahSumber, aturan dan versi pengetahuan yang menghasilkan konten dapat dilacakBidang struktur, antarmuka bisnis dan hasil pengembalian kembali dengan benarOtoritas yang luar biasa, informasi sensitif, penolakan dan mekanisme persetujuan manual efektifModel adalah waktu-keluar, hasil non-guna dan rendah-percaya yang dapat dibalik.Kode sumber, tip, pengetahuan, penilaian, penyebaran dan informasi operasional untuk mengambil alih
Batas kerjasama dan tanggung jawab
Keluaran AI generasi adalah probabilistis, dengan kesimpulan berisiko tinggi, komitmen formal, jumlah, kontrak dan pelepasan konfirmasi manual retensi baku. Model API, algoritme penalaran, data pihak ketiga dan biaya komponen komersial disajikan oleh programme aktual; klien bertanggung jawab untuk legitimasi data, aturan bisnis dan temuan profesional.
Keperluan dan niat mencari yang berpropelan
Pengembangan aplikasi model besar tidak hanya sekadar memanggil antarmuka model.
Pencarian bisnis untuk pengembangan aplikasi model besar, pengembangan generasi atau pengembangan aplikasi AI, biasanya memiliki pertanyaan pengetahuan dan jawaban, pemrosesan dokumen, generasi konten, analisis data atau persyaratan asisten bisnis. Proyek-proyek produksi juga membutuhkan akses pengguna, manajemen back-office, pengetahuan dan saluran data, kelayakan, evaluasi, pemantauan, perubahan model dan tinjauan manual, dan tidak dapat menyamakan panggilan API dengan aplikasi penuh.
Apa yang dapat dilakukan oleh aplikasi besar?
Tugas yang dapat dikuantitatif pertama kali diidentifikasi di sekitar pertanyaan pengetahuan dan jawaban, pemahaman dokumen, bantuan konten, analisis data atau alat, daripada membangun portal umum.
Data kinole dibutuhkan untuk pengembangan aplikasi model besar
Kesiapan tugas nyata, input dan sampel output, sumber pengetahuan, tanggung jawab yang diperbarui, hak istimewa peran dan batas sensitif yang tidak dapat ditugaskan ke model diperlukan.
Bagaimana prototaip besar berubah menjadi sistem formal?
Identifikasi lengkap, antarmuka, log, penilaian, cache, batas aliran, pengambilalihan manual, pelepasan skala kelabu dan jalur downgrade ketika model tidak tersedia.
Yang akan mempertahankan model besar ketika online
Manajemen berkelanjutan versi model, tip, pengetahuan, penilaian dan pengumpulan, biaya panggilan, antarmuka pihak ketiga dan umpan balik pengguna untuk menghindari penurunan kualitas yang lambat setelah pergi online.
Masalah yang biasanya dihadapi oleh perusahaan
Model generik janakan konten tanpa pengetahuan tentang aturan bisnis dan data bisnis terkini
Keluarannya tampaknya mengalir tanpa dasar apapun, dan kesalahan dan kelonggaran tidak dapat distabilkan.
Model, pengetahuan, tips dan antarmuka sistem tersebar di berbagai alat
Operator perlu menyalin dan mem-tempel berulang kali, dan AI tidak memasuki proses formal
Demonstrasi lendir tersedia, tetapi lingkungan produksi kekurangan akses, log, pemantauan dan retret
Layanan inti kami
01
¡AI Penjanaan schec skenario bisnis diagnosa dan desain misi pertama
02
Model, tip, keluaran struktur dan pengembangan jalur model yang besar
03
Pengetahuan RAG Mengambil, merujuk, Izin Menyaringan dan Meningkatkan Garis Aliran Air
04
Dokumen-dokumen pembuatan, ekstraksi informasi, ringkasan, validasi dan workstation isi
05
Panggilan Alat Agen AI, Peraturan Bisnis dan Persetujuan Manual
06
ERP, CRM, OA, database dan integrasi layanan konten pihak ketiga
07
Pemrosesan data sensitif, peringatan perlindungan, audit dan retret abnormal
08
Penilaian tugas nyata α, skala kelabu, pemantauan biaya dan optimisasi berkelanjutan
Teruskan untuk menghakimi dalam konteks proyek saat ini
Batas-batas layanan, basis anggaran dan modalitas implementasi untuk fase berbeda dari proyek tidak identik dan dapat dinilai lebih lanjut sejalan dengan hal berikut.
Pintu masuk dinas umumEnterprise AI Custom DevelopmentTentukan proyek penuh jangkauan dari tugas eksklusif, produk perangkat lunak ke operasi produksiKnowledge applicationBasis pengetahuan Enterprise dan RGKapasitas pembangunan untuk pengetahuan perusahaan yang terkendali dan retroaktifOperasi ProduksiAplikasi AI dan AgentOpsManajemen yang berkelanjutan dari kualitas, model, pengetahuan, biaya dan perubahan versiProduct routePengembangan SaaS dan MVPModelling kapasitas-pembangun sebagai produk perangkat lunak yang dapat disampaikan pada percobaan, operasional, iterasi dan skala dasarModel dan penyebaranPrivatisasi AI, model baik-tuning dan penyebaran penalaranUntuk menilai apakah awan, pencampuran, penyebaran lokal dan baik-tuning benar-benar diperlukanMari kita lakukan diagnostik dulu.Kemudahan dan diagnosis nilai AI InterpreizeKegunaan tugas nyata untuk memeriksa nilai, model, data, antarmuka dan risiko produksiFAQsPenjanaan Aplikasi Pembangunan AIHapus dan lengkapkan batasan dari akses model, rekayasa produk hingga operasi evaluasiBiaya yang mahalMenjana Biaya Pengembangan Aplikasi AIAnggaran baterai oleh model, RAG, antarmuka sistem, penilaian dan operasi berkelanjutanKasus KapasitiPenjanaan kontrak AI dan meja ulasan dokumenLihat bagaimana generasi, penerimaan, aturan, tinjauan manual dan audit membentuk bisnis lingkaran tertutup
Project deliverables
Batas-batas pengiriman akhir menurut lingkup layanan, fase konstruksi dan modalitas kerja sama, dan digambarkan di bawah ini sebagai hasil umum.
DELIVERABLESkop misi AI, sampel dan analisis risiko
DELIVERABLEKeterangan dari prototipe interaktif, arsitektur sistem dan rute model
DELIVERABLEAplikasi back-end, model, kode sumber dan skrip pembangunan
DELIVERABLEPengolahan pengetahuan, petunjuk aturan, output terstruktur dan konfigurasi versi
DELIVERABLEAntarmuka sistem, matriks kompetensi, persetujuan manual dan mekanisme audit
DELIVERABLEPenilaian dan penilaian tetap morfid, pelaporan kualitas, biaya kinerja dan tes keselamatan
DELIVERABLESedang terjadi pembenahan roll-back, pemantauan operasional dan pengetahuan transfer file
Bagaimana anggaran proyek dinilai
Cakupan layanan dan loop tertutup bisnis yang harus diselesaikan dalam fase pertama: AI generasi skenario bisnis diagnosa dan desain misi pertama, model bahasa besar, tips, output terstruktur dan pengembangan rute model
Tingkat integritas kode, data, sistem, peralatan dan dokumen, dan lingkup cakupan yang harus diaudit, direlokasi atau direkayasa kembali
Nomor dari antarmuka pihak ketiga, tanggung jawab koordinasi, kualitas data, kompensasi yang tidak biasa dan kerjasama pemasok eksternal
Persyaratan non-fungsional seperti kinerja, ketersediaan, keamanan, otoritas, audit, kepatuhan dan jendela akses
Keterampilan kedalaman dan tanggung jawab jangka panjang: penilaian tetap dan penilaian, pelaporan kualitas, biaya kinerja dan pengujian keselamatan, pengerahan rollback, pemantauan operasional dan pengetahuan transfer file, dan jaminan kualitas, keberlanjutan pemeliharaan perdamaian
Keadaan ini tidak menyarankan untuk segera memulai pembangunan penuh.
Tujuan proyek, orang yang bertanggung jawab dan kriteria penerimaan tidak ditetapkan
Akun kunci, data, antarmuka atau otorisasi bisnis tidak tersedia
Hanya lenjari harga maksimum atau sangat pendek siklus dicari, dan tes yang diperlukan dan kontrol kualitas tidak diterima
Situasimu sangat relevan.
Apa yang harus RAG, Agen dan model baik-tuning?
Kami bisa membantu memeriksa sertifikasi pertama.
PROJECT DECISIONS
Implementasi dan penerimaan transgenerasi AI dan pengembangan aplikasi LLM
Apa saja problemnya dengan masing - masing empat rute teknis?
Petunjuk dan output terstruktur cocok untuk konteks spesifik misi pada satu waktu; RAG alamat pencarian, versi dan referensi pengetahuan eksternal; alat panggilan untuk pertanyaan-waktu nyata dan tindakan terkontrol; kebaikan-tuntunan diperlukan untuk menentukan apakah ada manfaat yang cukup setelah misi, sampel dan penilaian telah stabil. Keempat dapat menggabungkan, tetapi tidak dapat menggantikan kueri data real-time dengan nilai-baik atau menggunakan hasil pencarian sebagai perintah yang pelaksanaannya telah disahkan.
Evaluasi menurut evaluasi harus menimpa kondisi kegagalan.
. Dalam kasus pertanyaan dan jawaban atas pertanyaan, sistem tidak hanya menjadi pertanyaan tentang sistem yang sedang rusak, kompetensi dari departemen yang berbeda, informasi yang bertentangan dan pertanyaan yang tidak berdasar.
Letakan tindakan waktu nyata ke dalam batas definitif
Model tersebut dapat merekomendasikan pencarian perintah atau pembuatan draf, tetapi identifikasi, kondisi pencarian, batas moneter dan eksekusi yang terjadi diverifikasi oleh antarmuka bisnis. Dokumen dan penerimaan kembali yang diunggah oleh klien adalah data saja dan tidak dapat diubah sendiri.
Fussing menggunakan rantaian tugas
Misi A mungkin melibatkan pencarian multiple, panggilan model, pengujian ulang dan tinjauan manual. poin menengah dan tingkat tinggi dari penundaan akhir-ke-akhir, biaya sumber daya per misi, tingkat waktu-keluar dan tingkat take-over manual.
Memasukkan persyaratan penerimaan dan pemeriksaan ke catatan yang dapat diterima kembali
Berikut ini adalah penilaian yang disarankan terhadap kinerja pelanggan, bukan pelanggan, ataupun komitmen seragam untuk memenuhi standar.
| Titik pemeriksaan hamorg | Bagaimana kau memeriksanya? | Jangan salah perhitungan. |
|---|---|---|
| Berdasarkan tingkat dukungan | Pemeriksaan manual untuk kesimpulan yang didukung oleh referensi | Keberadaan referensi tidak berarti bahwa referensi untuk jawaban mendukungnya |
| Pemrosesan perbatasan Pemrosesan perbatasan Pembudidayaan | Data ultra visor dan konflik yang diuji secara terpisah | Penolakan tanggapan yang benar dan operasional penyelesaian rekening dihitung secara terpisah |
| Akhir Zaman | Dari tugas yang diberikan ke hasil yang tersedia pengguna | Termasuk pencarian, alat, uji ulang, bukan hanya kata pertama dari model |
Pemeriksaan selanjutnya tentang bukti dan batas
Skenario Kemampuan: kontrak meja tinjauan dokumenKombinasi teknik yang digunakan untuk memahami generasi, kutipan dan ulasan tidak digunakan sebagai bukti penyelesaian proyek klien atau tingkat akurasi.
DELIVERY PATH
Implementasi dan jalur pengiriman
Setiap tahap memiliki tujuan yang jelas, peran partisipatif dan hasil penilaian, dan keputusan penting tidak dibiarkan sampai akhir proyek.
01Menjelaskan tugas operasional dan dasar manual yang ada
02Siapkan sampel nyata anomali normal dan berisiko tinggi.
03Model perbandingan, RAG, aturan dan rute produksi
04Penyempurnaan PoC dan pembekuan penilaian dan batas produksi
05Pengembangan produk, hak istimewa, antarmuka, dan operasi di belakang panggung
06Garis atas skala kelabu dan cek biaya mutu dan adopsi
07Memutakhirkan peraturan pengetahuan dan penilaian regresi yang berkelanjutan
FAQ
FAQs
Masalah yang paling umum sebelum kerjasama jelas dinyatakan di muka.
Generasi AI Pengembangan Akses hanya diperlukan untuk mengakses API model besar?+
Model API adalah aplikasi kapabilitas dasar dan produksi membutuhkan lingkup tugas, data pengetahuan, output terstruktur, kelayakan identitas, antarmuka sistem, izin manual, pemantauan log, evaluasi dan retret abnormal.
Haruskah kita memilih model luas awan atau model lokal?+
Banyak perusahaan yang memvalidasi nilai menggunakan model cloud-end terkontrol sebelum menilai rute campuran atau diprivatisasi.
Bagaimana kita dapat mengurangi ilusi dan kesalahan dalam model?+
Keperluan untuk menggunakan kedua penilaian misi nyata, referensi RG, aturan operasi, validasi terstruktur, penolakan, persetujuan manual dan pengembalian versi tidak dapat dibenarkan dengan janji belaka dari sebuah petunjuk.
Apakah proyek ini dapat mengantarkan kode sumber dan konfigurasi petunjuknya?+
Aplikasi source code, konfigurasi model, peraturan siaga, pengolahan pengetahuan, pengumpulan penilaian, antarmuka dan informasi penyebaran dapat disampaikan dalam lingkup kontrak, dan batas-batas yang diizinkan dari model dan komponen pihak ketiga dapat diidentifikasi.
DECISION FAQ
Periksa semua 265 pertanyaan.Masalah umum yang berkaitan dengan proyek saat ini
Pengembangan Aplikasi dan Enterprise AI Konstruksi Perangkat Lunak AI
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.
Tiliklah jawaban penuhPengembangan Aplikasi dan Enterprise AI Konstruksi Perangkat Lunak AIData dan antarmuka apa yang perlu dipersiapkan perusahaan untuk pengembangan Aplikasi AI?
Data harus menunjukkan sumber, izin, versi waktu dan hasil yang benar, sementara antarmuka harus mengkonfirmasi dokumentasi, lingkungan uji, autentikasi, pembatasan aliran dan tanggung jawab penulisan.Ketika informasi belum lengkap, dapat didiagnosis dan skala kecil PoC, sementara mengidentifikasi celah yang harus diisi sebelum produksi dikembangkan.
Tiliklah jawaban penuhPengembangan Aplikasi dan Enterprise AI Konstruksi Perangkat Lunak AIApakah Pengembangan Aplikasi AI harus melatih atau tidak sesuai dengan modelnya sendiri?
Most enterprises should use mature models to match their certification tasks with tips, rules, RAG knowledge case and tools. They should only assess fine-tuning when fixed missions have stable capacity gaps, legitimate quality training data and clear benefits.
Tiliklah jawaban penuhPengembangan Aplikasi dan Enterprise AI Konstruksi Perangkat Lunak AIAplikasi AI dapat dibuat ke dalam halaman web, APP, applet atau enterprise aplikasi micro-credit?
Akses tersebut ditentukan oleh pengguna, frekuensi penggunaan, kapabilitas peralatan, kelayakan identitas dan proses bisnis, ketimbang dengan mencari bentuk cakupan satu kali dari semua terminal. Asisten pekerjaan internal biasanya cocok untuk dibenamkan dalam sistem yang ada atau perusahaan mikro-intelijen, kuku, buku terbang, layanan pelanggan menggunakan halaman web, nomor publik atau program kecil, dan misi lapangan mungkin memerlukan foto, posisi APP, offline dan kemampuan peralatan.
Tiliklah jawaban penuhRELATED
Cari saranmu.Layanan, bimbingan dan kasus
Adegan-adegan pengembangan gambar
Desain dan pengembangan pangkalan data dan pengembangan copilot workstation
Dari jargon Lihat bagaimana model besar dapat membantu dalam kekangan teknik, evaluasi manual dan proses pengembangan
Untuk informasi lebih lanjut.Pertanyaan dan jawabanKode yang dihasilkan oleh AI langsung tersedia untuk digunakan dalam sistem produksi
Memahami kode review, pengujian, keamanan, izin dan batas liabilitas
Untuk informasi lebih lanjut.Pintu masuk dinas umumEnterprise AI Custom Development
Jarak penuh dari lanskap bisnis, kemampuan AI, produk perangkat lunak hingga operasi produksi
Untuk informasi lebih lanjut.Kemampuan pengetahuanBasis pengetahuan Enterprise dan RG
Kesadaran pengambilan pengetahuan bangunan yang dapat dikutip, diperbarui dan diwariskan dari kompetensi bisnis
Untuk informasi lebih lanjut.Adegan khasPemrosesan Dokumen dan Petikan Pintar AI
Pengekstrakan, generasi, audit, kutipan dan konfirmasi manual ke bisnis loop tertutup
Untuk informasi lebih lanjut.Pemerintahan Kualitas KinerjaBadan Pimpinan dan Penilaian Modelling AI
Kualitas produksi cognical control dengan set tugas tetap, rating kesalahan dan versi
Untuk informasi lebih lanjut.Apakah Anda siap mengembangkan model besar atau aplikasi AI yang dihasilkan?
Menyatakan pola produk, tugas nyata, kebutuhan data dan penyebaran yang tersedia, pertama menentukan apakah RAG, adaptasi alat, kesesuaian model atau pengembangan perangkat lunak penuh diperlukan.
Kontak pertama tidak boleh mengirim kata sandi atau informasi sensitif yang tidak sensitif.