Missie en monsterdiagnose
Bevestigt of de generatietaak de moeite waard is om te ontwikkelenIdentificeer gebruikers, input, verwachte resultaten, basis voor referenties, gevolgen van fouten, handmatige processen en huidige verwerkingskosten.
Home / Services / Grote model applicatie ontwikkeling: RAG, gereedschap call en generatie AI selectie
PROFESSIONAL SERVICE
Grote modeltoepassing ontwikkeling: RAG, gereedschapsoproep en generatie AI selectie
Er is vastgesteld dat AI gebruikt moet worden, maar het is niet duidelijk of RAG gebruikt moet worden, of het nu gaat om tools of fine-tuning? Deze pagina beschrijft de technische opties voor grote modeltoepassingen vanuit missie- en dataperspectief.
Generable AI in een traceerbaar echt zakelijk procesUitgangskwaliteit, referentiebasis en handmatige modificatieresonantieBedrijfskennis, tips en beoordelingen van de duurzaamheid van de depositieBij wijzigingen van modelleverancier blijven toepassen en gegevensbeheer handhaven
Het is niet nodig een volledig verzoek om bijstand op te stellen.
Ik zal eerst je vraag beantwoorden.
Moeten eerst grote modeltoepassingen worden ontwikkeld of moet het werk eerst worden voorbereid?
Bij de selectie van modellen moet rekening worden gehouden met de kwaliteit van de antwoorden, de reikwijdte van de vergunning, de voorwaarden voor de invoering, de vertraging en de kosten van het draaien. Kennis wordt voortdurend bijgewerkt en richt zich op het beoordelen van de zoekopdracht, en op het prioriteren van de definitie van de interface van het gecontroleerde hulpmiddel bij het zoeken of uitvoeren van de actie.
- Definieer monsters en uitvoer
- Vergelijkende technologieroute
- Tool-rechten verbreken
- Return kwaliteit en kosten
De uitvoeringsgrenzen en de aanvaardingen voor deze categorie projecten worden hieronder beschreven.Kijk direct naar de details.
Besluitvormingsconclusies van het project
Hoe de ontwikkeling van de AI-generatie en LLM-applicatie moet worden gestart
De AI-generatietoepassing moet beginnen met een uitvoer-detecteerbare, monster-beschikbare en fout-gebaseerde task force. Eerst wordt een handmatige basis- en vaste taakset gemaakt, waarbij modellen, RAG's, regels en gestructureerde outputs worden vergeleken; en nadat de PoC de kwaliteit en kostendrempel heeft bereikt, worden identiteitsprivileges, bedrijfsinterfaces, klaringsprocessen, logmonitoring en continue evaluatie gebouwd.
START WITH EVIDENCE
Van voorlopige uitspraak tot aanvaarding en aanvaarding
De onzekerheid wordt geleidelijk verminderd alvorens te beslissen over de omvang van de input en de modaliteiten van de samenwerking.
PoC en routebeoordeling
Selecteer het model en de projectroute met een echte taakMeer directe generatie, RAG, regels, tools call en handmatige beoordeling, opnamekwaliteit, vertraging, kosten en ernstige fouten.
Bouw van productietoepassingen
Ontwikkeling van online, auditeerbare softwareproductenProductinterfaces, toegang, interfaces, monitoring, abnormale retraites, implementaties en versionisatie regressie beoordelingen zijn voltooid.
Aanbeveling gereed voor de start
Doelgebruikers, generatietaken en huidige handmatige processenEchte monsters van normaal, ongewoon, conflict en hoog risicoKennis, templates, regels en gegevensbronnen voor wettelijke machtigingSystemen, API en testaccounts om verbinding te makenHandmatige goedkeuring, uitgifte en verantwoordingsregelsKwaliteit, vertraging, kosten, inzet en veiligheidseisen
Bewijs te zien in de acceptatie.
Kwaliteit en ernstige fouten in de vaste taakset zijn omkeerbaarBronnen, regels en versies van kennis die inhoud genereren zijn traceerbaarGestructureerde velden, zakelijke interfaces en terugschrijven van resultaten correctOverschrijding van de autoriteit, gevoelige informatie, weigeringen en handmatige goedkeuringsmechanismen zijn doeltreffendModellen zijn time-out, niet-bruikbare en low-trust resultaten die kunnen worden omgekeerd.Broncode, tip, kennis, beoordeling, implementatie en operationele informatie over te nemen
Grenzen aan samenwerking en verantwoordelijkheid
De productie van AI is probabilistisch, met conclusies met een hoog risico, formele toezeggingen, bedragen, contracten en de release van standaard bewaring handmatige bevestigingen. Model API, redenation algoritmes, gegevens van derden en commerciële component kosten worden gepresenteerd door het werkelijke programma; de klant is verantwoordelijk voor de legitimiteit van gegevens, bedrijfsregels en professionele bevindingen.
Eisen inzake overheidsopdrachten en opzet van het onderzoek
Grote model applicatie ontwikkeling is meer dan alleen het bellen van de model interface.
De zakelijke zoektocht naar de ontwikkeling van grote modeltoepassingen, generatieontwikkeling of AI applicatieontwikkeling, heeft meestal kennisvragen en antwoorden, documentverwerking, contentgeneratie, data-analyse of zakelijke assistentevereisten. Productieprojecten vereisen ook gebruikerstoegang, back-office management, kennis en data-geleidingen, privileges, evaluatie, monitoring, modelswitching en handmatige beoordeling, en kunnen een API-oproep niet gelijk stellen met een volledige toepassing.
Wat kan een grote modeltoepassing doen?
Een kwantificeerbare taak wordt eerst geïdentificeerd rond kennisvragen en antwoorden, document begrip, inhoud hulpmiddelen, data analyse of tools, in plaats van het bouwen van een gemeenschappelijk portaal.
Gegevens die nodig zijn voor de ontwikkeling van grote modellen voor toepassingen
Het voorbereiden van echte taken, input- en outputmonsters, kennisbronnen, bijgewerkte verantwoordelijkheden, rolprivileges en gevoelige grenzen die niet aan modellen kunnen worden toegewezen, is vereist.
Hoe verandert het grote prototype in een formeel systeem?
Volledige identificatie, interface, logs, assessment, cache, stroomlimiet, handmatige overname, grijswaarden-vrijgave en downgradepaden wanneer modellen niet beschikbaar zijn.
Wie zal het grote model te behouden wanneer het online is
Continu beheer van modelversies, tips, kennis, beoordeling en inzameling, gesprekskosten, interfaces van derden en feedback van gebruikers om een langzame kwaliteitsvermindering na online gaan te voorkomen.
Problemen waarmee ondernemingen meestal te maken hebben
Generieke modellen genereren inhoud zonder kennis van bedrijfsregels en actuele bedrijfsgegevens
De output lijkt te stromen zonder enige basis, en fouten en omissies kunnen niet worden gestabiliseerd.
Modellen, kennis, tips en systeeminterfaces zijn verspreid over meerdere tools
Exploitanten moeten herhaaldelijk kopiëren en plakken, en AI is niet het formele proces aan het invoeren
Demonstraties zijn beschikbaar, maar productieomgevingen hebben geen toegang, logs, monitoring en terugtocht
Onze kerndiensten
01
Het genereren van AI business scenario diagnostiek en eerste missie ontwerp
02
Groottalige modellen, tips, gestructureerde outputs en modelpadontwikkeling
03
RAG Kennis ophalen, refereren, toestemming filteren en upgraden van waterstromen
04
Documenten genereren, informatie extractie, samenvatting, validatie en inhoud werkstation
05
AI Agent Tool Call, Bedrijfsregels en Handmatige Goedkeuringen
06
ERP, CRM, OA, database en integratie van contentservices van derden
07
Gevoelige gegevensverwerking, alarmering van de bescherming, auditing en abnormale terugtocht
08
Real task assessment, grijswaarden upline, kostenbewaking en continue optimalisatie
Oordeel verder in de context van lopende projecten
De dienstengrenzen, de begrotingsgrondslagen en de uitvoeringsmodaliteiten voor de verschillende fasen van het project zijn niet identiek en kunnen verder worden beoordeeld in samenhang met het volgende.
Algemene dienstingangEnterprise AI Custom DevelopmentBepaal het volledige projectbereik van exclusieve taak, softwareproducten tot productie-activiteitenKennistoepassingKennisbasis voor ondernemingen en RGBouwcapaciteit voor gecontroleerde en met terugwerkende kracht kennis van ondernemingenProduktieAI-toepassing en AgentOpsContinu beheer van kwaliteit, model, kennis, kosten en versiewijzigingenProductrouteIA-Inheemse SaaS en MVP ontwikkelingModelleren van capaciteitsopbouw als softwareproduct dat op proef, operationeel, iteratief en schaalbasis kan worden geleverdModellen en implementatiesPrivatisering AI, model fine-tuning en toepassing van redeneringOm te beoordelen of clouds, mixing, lokale implementatie en fine-tuning echt nodig zijnLaten we eerst een diagnose doen.Interpreteer AI haalbaarheid en waardediagnoseGebruik van reële taak om waarden, modellen, gegevens, interfaces en productierisico's te controlerenFAQsHet genereren van AI Application DevelopmentDuidelijke en volledige grens van modeltoegang, producttechniek tot evaluatieactiviteitenKosten met oormerkenHet genereren van AI-toepassing OntwikkelingskostenBatterij budget per model, RAG, systeem interface, beoordeling en continue werkingCapaciteitszakenGenereren van AI contract en document beoordelingsbalieBekijk hoe generatie, opzoeking, regels, handmatige beoordeling en audit de gesloten cirkel vormen
Projectprestaties
De eindleveringsgrenzen worden gedefinieerd aan de hand van de omvang van de diensten, de bouwfase en de modaliteiten van de samenwerking, en worden hieronder beschreven als gemeenschappelijke resultaten.
DELIVERABLEHet genereren van AI missieomvang, steekproef en risicoanalyse
DELIVERABLEBeschrijving van het interactieve prototype, systeemarchitectuur en modelroute
DELIVERABLEBack-end toepassingen, modelleren, broncode en bouwen scripts
DELIVERABLEKennisverwerking, hintingregels, gestructureerde outputs en versieconfiguratie
DELIVERABLESysteeminterface, competentiematrix, handmatige goedkeuring en auditmechanismen
DELIVERABLEVaste beoordeling en beoordeling, kwaliteitsrapportage, prestatiekosten en veiligheidstests
DELIVERABLEInzetten van bestanden voor terugrol, operationele monitoring en kennisoverdracht
Hoe het projectbudget wordt beoordeeld
Dienstdekking en bedrijfsgesloten loops die in de eerste fase moeten worden voltooid: generatie AI business scenariodiagnostiek en eerste missie ontwerp, grote taalmodellen, tips, gestructureerde outputs en model route ontwikkeling
Integriteitsniveau van bestaande codes, gegevens, systemen, apparatuur en documenten en reikwijdte van de te controleren, te verplaatsen of opnieuw te ontwerpen dekking
Aantal interfaces van derden, coördinatieverantwoordelijkheden, gegevenskwaliteit, ongewone compensatie en externe leverancierssamenwerking
Niet-functionele eisen zoals prestaties, beschikbaarheid, veiligheid, autoriteit, audit, compliance en toegang tot vensters
Leveringsdiepte en langetermijnverantwoordelijkheid: vaste beoordeling en beoordeling, kwaliteitsrapportage, prestatiekosten en veiligheidstesten, terugrol van de inzet, operationele monitoring en kennisoverdrachtdossiers, en kwaliteitsborging, continuïteitsbereiken voor vredeshandhaving
Deze omstandigheden bevelen niet aan onmiddellijk een volledige ontwikkeling te beginnen.
Projectdoelstellingen, verantwoordelijke personen en acceptatiecriteria worden niet vastgesteld
Sleutelrekeningen, gegevens, interfaces of bedrijfsvergunningen zijn niet beschikbaar
Alleen de maximumprijs of de zeer korte cyclus wordt nagestreefd en de nodige tests en kwaliteitscontrole worden niet aanvaard
Je situatie is relevant.
Wat moeten RAG, Agent en model fine-tuning zijn?
We kunnen helpen bij het controleren van de eerste certificatie range.
PROJECT DECISIONS
Implementatie en acceptatie van de generatie AI en LLM applicatie ontwikkeling
Wat zijn de problemen met elk van de vier technische routes?
De hint en gestructureerde output zijn geschikt voor een missiespecifieke context op een keer; de RAG richt zich op de zoektocht, versie en referentie van externe kennis; het gereedschap vraagt om real-time vragen en gecontroleerde acties; de fine-tuning is vereist om te bepalen of er voldoende voordeel na de missie, steekproef en beoordeling zijn gestabiliseerd. De vier kunnen combineren, maar kunnen real-time data queries niet vervangen door fijnafgesteld of gebruik de zoekresultaten als een bestelling waarvoor uitvoering is toegestaan.
De evaluatie moet de storingstoestand overschrijven.
In het geval van vragen en antwoorden op vragen is het systeem niet alleen een kwestie van het systeem wordt verbroken, de competentie van verschillende diensten, tegenstrijdige informatie en ongegronde vragen.
Real-time actie in definitieve grenzen plaatsen
Het model kan aanbevelen om orders te zoeken of ontwerpen aan te maken, maar identificatie, zoekcondities, geldlimieten en uiteindelijke uitvoering worden geverifieerd door de business interface. De documenten en opvragen die door de klant zijn geüpload zijn gegevens alleen en kunnen niet door zichzelf worden gewijzigd.
Kosten met behulp van een hele taakketen
Een missie kan meerdere zoekopdrachten, modeloproepen, hertesten en handmatige evaluatie omvatten. De gemiddelde en hoge punten van de eind-tot-eind vertraging, de resourcekosten per missie, de time-out rate en de handmatige overnamesnelheid.
Omzetten van de eisen inzake aanvaarding en inspectie naar de reciproble records
Het volgende is een aanbevolen beoordeling van de prestaties van de klant, niet van de klant, noch van de uniforme verbintenis om aan de norm te voldoen.
| Controlepunt | Hoe controleer je het? | Vermijd verkeerde berekening. |
|---|---|---|
| Op basis van het steunpercentage | Handmatige controle op conclusie ondersteund door verwijzing | Het bestaan van een verwijzing betekent niet dat de verwijzing naar het antwoord het |
| Grensverwerking | Niet-geaarde, ultra vires en conflictgegevens afzonderlijk getest | De afwijzing van correcte antwoorden en de operationele voltooiing van de rekeningen worden afzonderlijk geteld |
| Einde tot einde | Van taakindiening tot gebruikers beschikbare resultaten | Include search, tools, retest, niet alleen het eerste woord van het model |
Verdere bestudering van het bewijsmateriaal en de grens
Vermogensscenario: contractdocumentbeoordelingsdesk: De combinatie van technieken die gebruikt worden om generatie, aanhaling en herziening te begrijpen wordt niet gebruikt als bewijs van voltooiing van projecten van de klant of nauwkeurigheidsgraden.
DELIVERY PATH
Uitvoerings- en leveringstrajecten
Elke fase heeft duidelijke doelstellingen, participatieve rollen en beoordelingsresultaten, en belangrijke beslissingen worden niet aan het einde van het project overgelaten.
01Verduidelijking van operationele taken en bestaande handmatige basislijnen
02Bereid een echt monster van normale anomalieën en een hoog risico voor.
03Vergelijkingsmodellen, RAG, regels en productieroutes
04Voltooiing van de PoC en bevriezing van de beoordelings- en productiegrens
05Ontwikkeling van producten, privileges, interfaces en werking backstage
06Grijze schaal upline en controle van de kwaliteit kosten en goedkeuring
07Continu bijwerken van kennisregels en regressiebeoordelingen
FAQ
FAQs
De meest voorkomende kwesties voor de samenwerking worden duidelijk van tevoren vermeld.
Is generatie AI Access Development alleen maar nodig om toegang te krijgen tot het grote model API?+
Model API is een basisvermogen en productie toepassingen vereisen reikwijdte van taken, kennisgegevens, gestructureerde output, identiteitsrechten, systeeminterfaces, handmatige klaring, log monitoring, evaluatie en abnormale terugtocht.
Moeten we het cloud-brede model kiezen of het lokale model?+
Veel ondernemingen valideren waarden met gecontroleerde cloud-end modellen voordat ze gemengde of geprivatiseerde routes beoordelen.
Hoe kunnen we de illusies en fouten in het model verminderen?+
De noodzaak om zowel echte missiebeoordelingen, RG-referenties, operationele regels, gestructureerde validatie, weigeringen, handmatige goedkeuringen en de terugkeer van versies te gebruiken, kan niet worden gerechtvaardigd door louter een belofte van een hint.
Kan het project uiteindelijk de broncode en de hintconfiguratie leveren?+
De toepassing van broncode, modelconfiguratie, waarschuwingsregels, kennisverwerking, beoordelingsverzameling, interface en inzetinformatie kan binnen het toepassingsgebied van het contract worden geleverd en de toegestane grenzen van modellen en componenten van derden kunnen worden vastgesteld.
DECISION FAQ
Kijk eens naar alle 265 vragen.Gemeenschappelijke vraagstukken in verband met lopende projecten
AI Application Development en Enterprise AI Software Construction
Wat maakt AI Application Development uit tussen algemene softwareontwikkeling?
De normale software verwerkt input en geeft voorspelbare resultaten terug, voornamelijk volgens de vastgestelde regels, en AI-toepassingen hebben ook te maken met problemen van onstabiele modeluitvoer, veranderingen in kennisversies, datakwaliteit en handmatige beoordeling. Beide vereisen vraag, product, back-end, interface, testen, implementatie en mobiliteit, en AI vervangt geen software-engineering. Betrouwbare AI Application Development is de toevoeging van missiebeoordeling, referentiebasis, autoriteitshek, handmatige overname, modelkosten en continue werking op basis van generieke software engineering.
Volledig antwoord weergevenAI Application Development en Enterprise AI Software ConstructionWelke data en interfaces hebben bedrijven nodig om zich voor te bereiden op AI Application Development?
De gegevens moeten de bron, toestemming, tijdversie en correcte resultaten aangeven, terwijl de interface de documentatie, testomgeving, authenticatie, stroombeperking en schrijfverantwoordelijkheden moet bevestigen. Wanneer de informatie onvolledig is, kan deze worden gediagnosticeerd en kleinschalige PoC, terwijl de lacunes worden geïdentificeerd die moeten worden gevuld voordat de productie wordt ontwikkeld.
Volledig antwoord weergevenAI Application Development en Enterprise AI Software ConstructionMoet AI Application Development zijn eigen model trainen of fijnafstellen?
De meeste bedrijven moeten volwassen modellen gebruiken om hun certificeringstaken aan te passen aan tips, regels, RAG nowedge case en tools. Ze moeten alleen de fine-tuning beoordelen wanneer vaste missies stabiele capaciteitstekorten hebben, legitieme kwaliteit trainingsgegevens en duidelijke voordelen.
Volledig antwoord weergevenAI Application Development en Enterprise AI Software ConstructionKan AI-toepassingen worden gemaakt in webpagina's, APP's, applets of enterprise micro-krediettoepassingen?
De toegang wordt bepaald door de gebruiker, de frequentie van het gebruik, de uitrusting capaciteit, identiteit privileges en bedrijfsprocessen, in plaats van door het zoeken naar een vorm van eenmalige dekking van alle terminals. De interne taak assistent is meestal geschikt voor inbedding in bestaande systemen of onderneming micro-intelligentie, nagels, flybooks, klantenservice met behulp van webpagina's, openbare nummers of kleine programma's, en veldmissies kunnen de APP applicaties foto, positionering, offline en apparatuur mogelijkheden vereisen.
Volledig antwoord weergevenRELATED
Haal je advies.Diensten, begeleiding en gevallen
Ontwikkelingscènes
AI database ontwerp en ontwikkeling van het Copilot-werkstation
Zie hoe grote modellen kunnen helpen bij technische beperkingen, handmatige evaluatie en ontwikkelingsprocessen
Voor meer informatie.Vragen en antwoordenIs de code gegenereerd door AI direct beschikbaar voor gebruik in het productiesysteem
Begrijpen van code herziening, testen, beveiliging, klaring en aansprakelijkheid grenzen
Voor meer informatie.Algemene dienstingangEnterprise AI Custom Development
Volledig bereik van bedrijfslandschap, AI-capaciteit, softwareproducten tot productie-activiteiten
Voor meer informatie.KenniscapaciteitKennisbasis voor ondernemingen en RG
Het opbouwen van kennis ophalen capaciteit die kan worden geciteerd, bijgewerkt en geërfd van business competenties
Voor meer informatie.Typische scèneAI Documentverwerking en Slimme Quoting
Verbind extractie, generatie, audit, offerte en handmatige bevestiging aan bedrijfsgesloten lus
Voor meer informatie.KwaliteitsgovernanceAI Governance and Modelling Assessment
Productiekwaliteit controleren met vaste takensets, foutclassificaties en versies
Voor meer informatie.Bent u klaar om een groot model of een genererende AI applicatie te ontwikkelen?
Geef productpatronen, echte taken, beschikbare gegevens en implementatievereisten aan, waarbij eerst wordt bepaald of RAG, gereedschapsaanpassing, modelgeschiktheid of volledige softwareontwikkeling vereist is.
Het eerste contact is niet om wachtwoorden of ongevoelige gevoelige informatie te versturen.