Home / Case Studies / AI Baza danych Projektowanie i rozwój Copilot Workstation
Przykłady programów projektowych tego samego typu

Rozwój Copilot

Projekt i rozwój stacji roboczej Copilot AI

Wykazanie, w jaki sposób przedsiębiorstwo opracowuje model danych dotyczących produkcji wspomaganych przez Copilot- business-assistant, DDL, projekt interfejsu, przypadku testowego i kontroli migracji, i może przejąć projekt zapewnienia poprzez normatywny pobieranie, statyczna weryfikacja, ocena kodu i kontrolowane wydanie.

Duży model koduRAGProjekt bazy danychAnaliza statycznaCI/CD
Przykłady programów projektowych tego samego typu

Jest to przykład wariantów realizacji podobnych projektów

Niniejsza strona jest wykorzystywana do zilustrowania, w jaki sposób takie projekty są zazwyczaj analizowane, wdrażane i akceptowane, i nie odpowiadają poszczególnym klientom, ani pomysłom pakietowym, interfejsom demonstracyjnym czy danych pomiarowych dotyczących wyników projektu. Zrozumienie treści strony i zakresu publicznego

Zobaczymy.

Kto go używa, co robi system, jaka jest jego wartość?

Główni użytkownicy

Kierownik produktu, inżynier ds. badań i rozwoju, tester, kierownik techniczny i zespół dostaw

Rzeczywiste wykorzystanie

Podstawę stanowi misja o wysokiej częstotliwości, generowana przez projekt arkusza wyboru, szablon interfejsu lub test; specyfikacje kodowania kodu, słownik danych, tworzenie struktury, komponenty i zasady bezpieczeństwa; oraz pozwalająca Copilot odziedziczyć projekt, popyt, branż i obecny kontekst kodowy. Kluczowe wyniki i niezwykłe zadania są potwierdzone przez personel operacyjny odpowiednika.

Funkcje podstawowe

Odzyskiwanie wiedzy w zakresie badań i rozwoju

c) poszukiwanie odpowiednich informacji w materiałach pozwolenia i powrót do źródła, które można przejrzeć, a nie jedynie wyciąganie bezzasadnych wniosków.

Modelowanie obiektów biznesowych

Wsparcie personelu operacyjnego do wykonywania operacji na etapie "modelowania obiektów biznesowych", aby zobaczyć status przetwarzania i ręcznie potwierdzić nieprawidłowe wyniki.

DDL i projekt migracji

Wsparcie personelu operacyjnego w celu zakończenia operacji w DDL i migracyjnych projektów, w celu zapoznania się ze stanem przetwarzania i ręcznego potwierdzenia nieprawidłowych wyników.

Wsparcie dla kodu interfejsu

Obsługuje operacje personelu operacyjnego w łańcuchu "Zaawansowany kod-pomocowy", w związku z stanem przetwarzania i ręcznej walidacji nieprawidłowych wyników.

Wytwarzanie przypadków testowych

Wsparcie personelu operacyjnego w celu zakończenia operacji na etapie tworzenia przypadków opartych na teście, przeglądania stanu przetwarzania i ręcznego potwierdzania nieprawidłowych wyników.

Kontrole w zakresie regulacji i ochrony

Ograniczenie danych i operacji w zależności od tożsamości użytkownika oraz prowadzenie rejestrów działań, zmian i działań wrażliwych.

Wartość operacji

Poniżej przedstawiono kierunki wartości, które można traktować priorytetowo dla tych samych projektów i które nie stanowią stałych wpływów; projekty formalne powinny najpierw ustalić podstawę działalności przedsiębiorstwa.

Ogranicz kodowanie duplikatu szablonu

Normy biznesowe są dostępne w badaniach i rozwoju

Generowanie treści poddanych przeglądowi i testowanych w celu pozostawienia znaków

Jakość RD- AI a przyjęcie środków zrównoważonych

01 / Status operacji

Jakie są warunki, na jakich przedsiębiorstwo zwykle napotyka ten problem?

Ta strona jest przykładem podobnego programu projektowego, który nie sugeruje, że kod generacji AI może pominąć przegląd architektury, testowanie i zarządzanie zmianami.

Brak jednolitej mapy między wymaganą terminologią a tabelą, pole, nazewnictwo interfejsu

AI może szybko generować DLDs i kody, ale może ignorować indeksowanie, wiązanie i kompatybilność

Modele nie są informowane o zasadach biznesowych, specyfikacjach danych i decyzjach dotyczących architektury historycznej

Generowanie treści, które mogą stwarzać bezpieczeństwo i zmieniać ryzyko, jeśli bezpośrednio wchodzi do magazynu lub bazy danych

Brak środków na rzecz zrównoważonego rozwoju w odniesieniu do przyjęcia kodeksu, przyczyn zwrotu i kosztów modelowych

02 / Metoda wdrażania

Jak podzielić takie projekty

Pierwszy etap jest definiowany przez rzeczywiste zadania biznesowe, które identyfikują procesy, dane, zależność systemu i nietypowe granice. Poniżej znajduje się sekwencja wdrażania przyjęta lub zalecane w tym przypadku.

01

Poziom odniesienia dla misji o wysokiej częstotliwości, generowanej przez projekt arkusza wyboru, szablon interfejsu lub test

02

Kolowanie kodów, słownika danych, podejmowania decyzji w zakresie architektury, komponentów i zasad bezpieczeństwa

03

Niech Copilot odziedziczy projekt, popyt, oddział i aktualny kontekst kodu

04

Wykonaj kontrolę składni, nazwy, indeksowania, migracji i cofania dla generowania DDL

05

Wszystkie zmiany wchodzą do środowiska poprzez ocenę kodów, automatyczne testowanie i kontrolowaną linię strumieniową

06

Rekordowe zalecenia, przyjęcie, modyfikacja, braki i wersje, z stałymi zadaniami powracającymi w sposób ciągły

Nie muszę najpierw pisać kompletnej prośby.

Chcesz ocenić, czy to dobry pomysł na twój projekt?

Dodać mikrolist konsultanta projektu, aby wskazać aktualne problemy, systemy w miejscu, harmonogram oczekiwanych go- live i poziom budżetu, a my pomożemy określić zakres pierwszego okresu i główne zagrożenia.

Skontaktuj się
03 / Granica projektu

Jakie warunki muszą zostać potwierdzone?

Obowiązki stron

Linie misji i ryzyka potwierdzone przez zespoły architektoniczne, rozwojowe, testujące i transportowe

Kolowanie norm, słownik danych, przykłady kodów, zadania związane z tworzeniem i oceną architektury

Rozwój możliwości integracji kopilot, odzyskiwanie wiedzy, magazyny i strumieniowanie

Jakość kodu organizacji, bezpieczeństwo, zgodność, migracja i testowanie regresji wersji

Wiążące i graniczne

SDL, kod i skrypt wygenerowane przez AI muszą być ręcznie oceniane i automatycznie testowane

Zmiany w bazie danych produkcji nie mogą być wprowadzane bezpośrednio w oparciu o modele i muszą być przedmiotem systemów zatwierdzania i emisji

Zakres danych dla kodu prywatnego, uzależnienie od licencji i usług modelowych wymaga uprzedniego potwierdzenia

Poprawa efektywności badań i rozwoju zależy od adekwatności misji, jakości normatywnej, przyjęcia zespołu i podstaw inżynieryjnych.

04 / Zakres systemu

Moduł zdolności do ewentualnego włączenia do pierwszej fazy

Nazwa modułu nie jest ostatnim zakresem cytatów. Formalny wpis wymaga potwierdzenia item- by- pozycji użytkownika, wejścia, zezwolenia, interfejsu, nieprawidłowego procesu i wejścia lub nie.

Odzyskiwanie wiedzy w zakresie badań i rozwojuModelowanie obiektów biznesowychDDL i projekt migracjiWsparcie dla kodu interfejsuWytwarzanie przypadków testowychKontrole w zakresie regulacji i ochronySynergia oceny kodówPanele skuteczności badań i rozwoju
05 / Dostawa i odbiór

Co powinno zostać po zakończeniu dostawy?

DostawaOpracowanie opisu misji i wykorzystanie granicy
DostawaZnormalizowana wiedza i ocena potwierdzonej misji
DostawaOpracowanie źródła stacji roboczej Copilot
DostawaIntegracja IDE, magazynu kodów i linii strumieniowej
DostawaReguła Sprawdzanie i Konfiguracja uprawnień
DostawaSprawozdania z oceny jakości, bezpieczeństwa i skuteczności
DostawaPodręcznik dotyczący rozmieszczenia, promocji i wykorzystania zespołów

Dowody techniczne do przeglądu

Strona nie twierdzi, że posiada materiały projektowe klienta; należy ustanowić następujące weryfikowalne zapisy do formalnego wdrożenia, zgodnie z zakresem umowy.

Dowody techniczneWykaz zadań rozwojowych, składów kodów, środowiska, przywilejów i działań zabronionych
Dowody techniczneRegulacje, słownik danych, tworzenie struktury i stałe rekordy wersji zadań
Dowody techniczneTreść zaleceń, przeglądy ręczne, przyjmowanie wyników i sprawozdania z oceny
Dowody techniczneSkładnia: Analiza statyczna; testowanie modułu; poleganie i bezpieczne skanowanie
Dowody techniczneMigracja baz danych, kompatybilność, cofanie i testowanie ćwiczeń środowiskowych
Dowody techniczneWskaźniki przyjęcia, modyfikacji, wad, czasu trwania misji i kosztów resetowania modelu

Zalecane wartości graniczne przyjęcia i kontroli

Modele danych, DDL i projekty kodów w stałych zestawach zadań są do poziomu odniesienia jakości

Generuje zalecenia odnoszące się do odpowiednich norm, słownika danych lub kontekstu

Wszystkie zmiany kodu i bazy danych są właściwie oceniane, testowane i zatwierdzane

Nadmierny dostęp, wrażliwe przecieki kodu i wskazówki wszczepione w rutynowe zablokowanie lub alarm

Modele lub aktualizacje wiedzy umożliwiają porównanie aplikacji, modyfikacji, braków i wyników bezpieczeństwa

Przedsiębiorstwo jest w stanie przejąć modelowanie, wiedzę, zintegrowane kody i ocenę aktywów

DECISION FAQ

Wspólne kwestie związane z obecnymi projektami

Sprawdź wszystkie 265 pytań.
% 1% 1

Gdzie powinno rozpocząć się wejście do Enterprise AI Transformation?

Enterprise AI Transport powinien rozpocząć się od rzeczywistego, wysokiej częstotliwości i kontroli wyników zadania operacyjnego, a nie pierwszych modeli zakupu lub budowania dużych platform. Zapis bieżącego przetwarzania, czasochłonne, backwork, konsekwencje błędów i odpowiedzialności ręcznej, a także wybrać scenę, w której próbki są dostępne i mogą być ręcznie używane do pokrycia dna.

Wyświetl pełną odpowiedź
Niestandardowe produkty i modele AI Development, AI

Kiedy przedsiębiorstwo musi zbudować platformę AI lub medium AI?

Platforma ma oczywistą wartość, gdy wiele działów zaczyna duplikować dostęp do modelu, baza wiedzy, narzędzia agentów, kompetencje i możliwości oceny. Tylko jedno lub dwa przedsiębiorstwa pilotażowe powinny generalnie potwierdzić scenę bez budowania dużych stacji średnich wcześniej. Platforma powinna zająć się kwestią ponownego użycia, zarządzania i eksploatacji, zamiast dodawania dodatkowej warstwy wyświetlanych stron.

Wyświetl pełną odpowiedź
Organizacja i realizacja transportu AI

Przedsiębiorstwa nie mają danych do uporządkowania. Czy mogą rozpocząć przejście AI?

Diagnostyka sceny i inwentaryzacja danych mogą być zainicjowane, ale nie jest właściwe, aby zobowiązać się do pełnego efektu AI bezpośrednio, gdy warunki danych nie są znane. Przedsiębiorstwa mogą priorytetyzować stosunkowo scentralizowaną wiedzę, łatwo dostępne próbki, a wyniki można ręcznie sprawdzić, podczas uruchamiania małych PoC, a zarządzanie będzie naprawdę wpływać na dane sceny.

Wyświetl pełną odpowiedź
Organizacja i realizacja transportu AI

Czy firma kupuje konto ogólne AI jako kompletne z konwersją AI?

Zakup konta ogólnego AI może być wykorzystywany wyłącznie do obliczania narzędzia lub budowania zdolności personelu, i nie jest równoważne z ukończeniem Enterprise AI Transport. Prawdziwa transformacja wymaga połączenia AI z jasnym mandatem biznesowym, wiedzy biznesowej, organu tożsamości i istniejących systemów, a także ustanowienia oceny jakości, kontroli ryzyka i ciągłych operacji. Wspólne narzędzie może pomóc w wykryciu gotowości do korzystania i scen, ale nie może mierzyć wartości biznesowej, jeśli wyniki nie wchodzą w procesy biznesowe.

Wyświetl pełną odpowiedź
Twój osąd opiera się na twojej sytuacji.

Sprawa jest tylko sposobem, aby odzyskać projekt do twojej firmy.

Proszę nam powiedzieć, co jest właściwe, co się robi w pierwszej fazie i jakie zagrożenia są związane z identyfikacją obecnych procesów, systemów i problemów, które są przedmiotem postępowania.

Skontaktuj się