Misja i diagnoza próbki
Potwierdza, czy zadanie generowania jest warte rozwojuIdentyfikacja użytkowników, wejść, oczekiwanych wyników, podstawy odniesienia, konsekwencji błędów, procesów manualnych i bieżących kosztów przetwarzania.
PROFESSIONAL SERVICE
Duży model rozwoju aplikacji: RAG, wywołanie narzędzia i generacja AI wyboru
Ustalono, że AI ma być używany, ale nie jest jasne, czy używać RAG, narzędzia czy finetuning? Ta strona opisuje opcje techniczne dla dużych aplikacji modeli z perspektywy misji i danych.
AI do śledzenia rzeczywistego procesu biznesowegoJakość produktu, podstawa odniesienia i ręczny rezonans modyfikacjiWiedza biznesowa, wskazówki i oceny trwałości depozycjiUtrzymanie kontroli stosowania i danych w przypadku zmian modelu dostawcy
Nie jest konieczne przygotowywanie kompletnego wniosku o pomoc.
Najpierw odpowiem na twoje pytanie.
Czy najpierw należy opracować duże modele aplikacji, czy najpierw przygotować prace?
Wybór modeli musi uwzględniać jakość odpowiedzi, zakres autoryzacji, warunki wdrożenia, opóźnienie i koszty działania. Wiedza jest stale aktualizowana i koncentruje się na ocenie wyszukiwania, a także na priorytetowym zdefiniowaniu interfejsu kontrolowanego narzędzia podczas wyszukiwania lub wykonywania działania.
- Zdefiniuj próbki i wyjście
- Porównywalna trasa technologiczna
- Rozłącz uprawnienia do narzędzi
- Jakość i koszt zwrotu
Granice realizacji i akceptacje dla tej kategorii projektów opisano poniżej.Spójrz na szczegóły.
Wnioski dotyczące podejmowania decyzji w sprawie projektu
Jak należy rozpocząć tworzenie aplikacji generacji AI i LLM
Program AI powinien rozpocząć się od grupy zadaniowej o wartości dającej się wykryć, dostępnej na próbkach i opartej na błędach. Po pierwsze, tworzy się ręczny zestaw zadań podstawowych i stałych, porównując modele, RAG, zasady i produkty strukturyzowane; a po osiągnięciu przez PoC progu jakości i kosztów, przywileje tożsamości, interfejsy biznesowe, procesy rozliczania, monitoring dzienników i ciągłą ocenę są budowane.
START WITH EVIDENCE
Od wstępnego wyroku do przyjęcia i przyjęcia dostawy
Poziom niepewności jest zmniejszany stopniowo przed podjęciem decyzji w sprawie skali nakładów i warunków współpracy.
PoC i ocena trasy
Wybierz model i trasę projektu z prawdziwym zadaniemBardziej bezpośrednie wytwarzanie, RAG, zasady, narzędzia wywołania i ręcznej kontroli, jakości nagrywania, opóźnienia, kosztów i poważnych błędów.
Budowa zastosowań produkcyjnych
Opracowanie oprogramowania online, audytowalnegoInterfejsy produktów, dostęp, interfejsy, monitoring, nieprawidłowe wycofywanie, wdrożeniei oceny regresji wersjisą zakończone.
Zalecenia dotyczące gotowości do rozpoczęcia stosowania
Użytkownicy docelowi, zadania związane z wytwarzaniem i bieżące procesy manualnePrawdziwe próbki normalnego, nietypowego, konfliktu i wysokiego ryzykaWiedza, szablony, zasady i źródła danych do celów uzyskania zezwolenia prawnegoSystemy, API i konta testowe do łączeniaZasady rozliczania, wydawania i rozliczaniaWymogi dotyczące jakości, opóźnienia, kosztów, wdrożenia i bezpieczeństwa
Dowody, które należy zobaczyć w akceptacji.
Jakość i poważne błędy w ustalonym zestawie zadań są odwracalneŹródła, zasady i wersje wiedzy generujące treści są identyfikowalneStrukturalne pola, interfejsy biznesowe i wyniki z powrotemSkuteczne są nadrzędne uprawnienia, informacje wrażliwe, odmowne i ręczne mechanizmy homologacji.Modele są time- out, nie można używać i niskie zaufanie wyniki, które mogą być odwrócone.Kod źródłowy, wskazówka, wiedza, ocena, wdrożenie i informacje operacyjne do przejęcia
Granica współpracy i odpowiedzialności
Wytwórnia AI jest probabilistyczna, z wnioskami o wysokim ryzyku, formalnymi zobowiązaniami, kwotami, kontraktami i uwolnieniem domyślnego potwierdzenia ręcznego zatrzymania. Model API, algorytmy rozumowania, dane trzeciej strony i koszty składników handlowych są przedstawiane w ramach rzeczywistego programu; klient jest odpowiedzialny za legitymację danych, zasady biznesowe i ustalenia zawodowe.
Wymogi dotyczące zamówień i zamiar przeszukania
Duży rozwój aplikacji modelu to coś więcej niż tylko wywołanie interfejsu modelu.
Poszukiwanie biznesowych rozwiązań dla dużych modeli, rozwoju generacji lub rozwoju aplikacji AI, zwykle ma pytania i odpowiedzi na pytania, przetwarzanie dokumentów, tworzenie treści, analiza danych lub wymagania asystenta biznesowego. Projekty produkcyjne wymagają również dostępu użytkownika, back-office zarządzania, wiedzy i danych, przywileje, oceny, monitorowania, przełączania modelu i ręcznego przeglądu, i nie może równać się z rozmowy API z pełną aplikacją.
Co może zrobić duży model aplikacji?
Wymierne zadanie jest najpierw określone wokół pytań i odpowiedzi na pytania i dokumenty, pomoc w treści, analiza danych lub narzędzia, a nie budowanie wspólnego portalu.
Dane potrzebne do opracowania dużych modeli aplikacji
Wymagane jest przygotowanie rzeczywistych zadań, próbek wejściowych i wyjściowych, źródeł wiedzy, uaktualnionych obowiązków, przywilejów do roli i wrażliwych granic, których nie można przypisać modelom.
Jak wielki prototyp może stać się formalnym systemem?
Kompletna identyfikacja, interfejs, logi, ocena, cache, limit przepływu, ręczne przejęcie, zwolnienie w skali szarości i ścieżki w dół, gdy modele nie są dostępne.
Kto będzie utrzymywać duży model, gdy jest on online
Ciągłe zarządzanie wersjami modeli, wskazówkami, wiedzą, oceną i pobieraniem, kosztami połączeń, interfejsem trzeciej strony oraz informacją zwrotną użytkownika, aby uniknąć powolnego pogorszenia jakości po uruchomieniu online.
Problemy, z którymi zwykle borykają się przedsiębiorstwa
Modele ogólne generują treści bez wiedzy o zasadach biznesowych i danych biznesowych z aktualizacji
Wydaję się, że wyjście płynie bez żadnych podstaw, a błędy i pominięcia nie mogą być stabilizowane.
Modele, wiedza, wskazówki i interfejsy systemowe są rozproszone po wielu narzędziach
Operatorzy muszą kopiować i wklejać wielokrotnie, a AI nie wchodzi w formalny proces
Demonstracje są dostępne, ale środowiska produkcyjne brak dostępu, logi, monitorowania i odwrotu
Nasze podstawowe usługi
01
Generowanie diagnostyki scenariusza biznesowego AI i projektowania pierwszej misji
02
Modele, wskazówki, ustrukturyzowane wyjścia i rozwój ścieżki modelu
03
Pobieranie wiedzy, odsyłanie, filtrowanie uprawnień i uaktualnianie linii przepływu wody
04
Tworzenie dokumentów, pozyskiwanie informacji, podsumowanie, walidacja i stacja robocza treści
05
AI Agent Narzędzie Call, Zasady działalności i ręczne zatwierdzanie
06
ERP, CRM, OA, baza danych i integracja usług w zakresie treści stron trzecich
07
Wrażliwe przetwarzanie danych, ostrzeganie o ochronie, audyt i nieprawidłowe wycofywanie się
08
Prawdziwa ocena zadania, linia w skali szarości, monitorowanie kosztów i ciągłe optymalizacja
Dalsze ocenianie w kontekście bieżących projektów
Granice usług, podstawy budżetowe i sposoby realizacji dla różnych etapów projektu nie są identyczne i mogą być dalej oceniane w powiązaniu z następującymi elementami:
Ogólne wejście serwisoweEnterprise AI Custom DevelopmentOkreśl pełen zakres projektów od zadań wyłącznych, oprogramowania do produkcjiZastosowanie wiedzyBaza wiedzy o przedsiębiorstwach i RGBudowanie zdolności do wiedzy o przedsiębiorstwach kontrolowanej i z mocą wstecznąOperacje produkcyjneZastosowanie AI i AgentOpsCiągłe zarządzanie jakością, modelem, wiedzą, kosztami i zmianami wersjiTrasa produktuIA Rozwój rodzimych SaaS i MVPModulacja potencjału jako oprogramowania, który może być dostarczany na podstawie prób, operacyjnych, iteracyjnych i skaliModele i rozmieszczeniePrywatyzacja AI, model fine- dostrajanie i rozumowanieAby ocenić, czy chmury, mieszanie, lokalne wdrażanie i dostrajanie są naprawdę konieczneNajpierw zdiagnozujemy.Interpreza wykonalności i rozpoznania wartości AIWykorzystanie rzeczywistego zadania do sprawdzania wartości, modeli, danych, interfejsów i ryzyka produkcjiFAQsGenerowanie rozwoju aplikacji AIPrzejrzysta i kompletna granica od modelu dostępu, inżynierii produktów do operacji ocenyKoszty przeznaczone na określony celGenerowanie kosztów rozwoju aplikacji AIBudżet baterii według modelu, RAG, interfejs systemowy, ocena i praca ciągłaPrzypadki zdolności produkcyjnychGenerowanie punktu przeglądu umowy i dokumentów AIZobacz, jak generowanie, pobieranie, zasady, ręczny przegląd i audyt tworzą zamkniętego kręgu biznesu
Wyniki projektu
Ostateczne granice dostaw są określone zgodnie z zakresem usług, fazą budowy i warunkami współpracy i opisane poniżej jako wspólne wyniki.
DELIVERABLEGenerowanie zakresu misji, próbek i analizy ryzyka AI
DELIVERABLEOpis interaktywnego prototypu, architektury systemu i trasy modelu
DELIVERABLEProgramy back- end, modelowanie, kod źródłowy i skrypty build
DELIVERABLEPrzetwarzanie wiedzy, zasady insynuacji, usystematyzowane wyjścia i konfiguracja wersji
DELIVERABLEInterfejs systemowy, matryca kompetencji, mechanizmy ręcznego zatwierdzania i audytu
DELIVERABLEOcena stała i ocena, sprawozdawczość jakościowa, koszty wykonania i testy bezpieczeństwa
DELIVERABLEWdrożenie plików z kontrolami zwrotnymi, monitorowaniem operacyjnym i transferem wiedzy
Jak ocenia się budżet projektu
Objęcie usługi i pętle zamknięte dla biznesu, które muszą być ukończone w pierwszej fazie: diagnostyka scenariusza biznesowego generacji AI i projektowanie pierwszej misji, duże modele językowe, wskazówki, produkty strukturyzowane i rozwój modelu trasy
Poziom integralności istniejących kodów, danych, systemów, sprzętu i dokumentów oraz zakres zakresu objęcia, które mają być poddane audytowi, relokacji lub rekonstrukcji
Liczba interfejsów stron trzecich, obowiązki koordynacyjne, jakość danych, nietypowe rekompensaty i współpraca z dostawcami zewnętrznymi
Wymogi niefunkcjonalne, takie jak wydajność, dostępność, bezpieczeństwo, władza, audyt, zgodność i okna dostępu
Głębokość dostaw i odpowiedzialność długoterminowa: ocena stała i ocena, sprawozdawczość jakościowa, koszty wykonania i badania bezpieczeństwa, przesunięcia w czasie wdrażania, monitorowanie operacyjne i pliki transferu wiedzy oraz zapewnienie jakości, przedziały ciągłości pokojowej
Okoliczności te nie zalecają natychmiastowego rozpoczęcia pełnego rozwoju.
Cele projektu, osoby odpowiedzialne i kryteria akceptacji nie zostały ustalone
Kluczowe konta, dane, interfejsy lub zezwolenia biznesowe niedostępne
Poszukiwane są jedynie maksymalne ceny lub bardzo krótki cykl, a niezbędne badania i kontrola jakości nie są akceptowane
Twoja sytuacja jest istotna.
Czym powinno być RAG, Agent i model finetuning?
Możemy pomóc sprawdzić pierwszy zakres certyfikacji.
PROJECT DECISIONS
Wdrożenie i akceptacja rozwoju aplikacji AI i LLM
Jakie są problemy z każdą z czterech tras technicznych?
Podpowiedzi i uporządkowane wyjście są odpowiednie dla kontekstu misji w jednym czasie; RAG odnosi się do wyszukiwania, wersji i odniesienia wiedzy zewnętrznej; narzędzie wymaga zapytań w czasie rzeczywistym i działań kontrolowanych; dostrajanie jest wymagane, aby określić, czy po zakończeniu misji istnieją wystarczające korzyści, próbki i oceny ustabilizowały się. Czterech może połączyć, ale nie może zastąpić zapytań w czasie rzeczywistym z fine- dostrojone lub wykorzystać wyniki wyszukiwania jako kolejności, dla której wykonanie zostało zatwierdzone.
Ocena powinna zastąpić stan awarii.
W przypadku pytań i odpowiedzi na pytania, system nie jest tylko kwestią łamania systemu, kompetencji różnych działów, sprzecznych informacji i nieuzasadnionych pytań.
Umieść działania w czasie rzeczywistym w ostatecznych granicach
Model może polecić wyszukiwanie zleceń lub tworzenie projektów, ale identyfikacja, warunki wyszukiwania, limity pieniężne i ewentualna realizacja są weryfikowane przez interfejs biznesowy. Dokumenty i pobieranie przesłane przez klienta są tylko danymi i nie mogą być same zmienione.
Kosztowanie przy użyciu całego łańcucha zadań
Misja może obejmować wiele wyszukiwań, modeli połączeń, ponownych testów i ręcznego przeglądu. Średnie i wysokie punkty poziomu opóźnienia końca-do-końca, koszty zasobów na misję, czas-out i ręczne przejęcie stawki.
Przeliczając wymagania dotyczące przyjęcia i kontroli na wzajemnie powiązane rejestry
Poniżej znajduje się zalecana ocena wydajności klienta, nie klienta, ani jednolitego zobowiązania do spełnienia normy.
| Punkt kontrolny | Jak to sprawdzić? | Unikaj błędnych obliczeń. |
|---|---|---|
| W oparciu o stopę wsparcia | Ręczna kontrola wniosków poparta referencją | Istnienie odniesienia nie oznacza, że odniesienie do odpowiedzi go popiera |
| Przetwarzanie na granicy | Dane nieuziemione, ultravires i konflikty testowane oddzielnie | Odrzucenie prawidłowych odpowiedzi i operacyjne zakończenie rozliczeń są liczone oddzielnie |
| Koniec do końca | Od składania zadań do wyników dostępnych dla użytkownika | Włączaj wyszukiwanie, narzędzia, powtórz, nie tylko pierwsze słowo modelu |
Dalsze badanie dowodów i granic
Scenariusz zdolności: punkt przeglądu dokumentów umownych: Połączenie technik stosowanych do zrozumienia wytwarzania, cytowania i przeglądu nie jest wykorzystywane jako dowód realizacji projektów klienta lub dokładności stawek.
DELIVERY PATH
Ścieżki wdrażania i dostarczania
Każdy etap ma jasne cele, rolę partycypacyjną i możliwe do oceny wyniki, a ważne decyzje nie zostają pozostawione do końca projektu.
01Wyjaśnienie zadań operacyjnych i istniejących podręczników podstawowych
02Przygotuj prawdziwą próbkę normalnych anomalii i wysokiego ryzyka.
03Modele porównawcze, RAG, zasady i trasy produkcji
04Zakończenie działań w ramach PoC oraz zamrożenie granic oceny i produkcji
05Rozwój produktów, przywilejów, interfejsów i operacji za kulisami
06Lina w skali szarości i sprawdzić koszty jakości i adopcja
07Ciągłe uaktualnianie zasad wiedzy i oceny regresji
FAQ
FAQs
Najczęstsze kwestie przed współpracą są wyraźnie określone z wyprzedzeniem.
Czy generacja AI Access Development jest potrzebna do uzyskania dostępu do dużego modelu API?+
Nie. Model API jest podstawowym wyposażeniem i aplikacjami produkcyjnymi wymagającymi zakresu zadań, danych z wiedzy, usystematyzowanego wyjścia, uprawnień tożsamości, interfejsów systemowych, ręcznego zezwolenia, monitorowania dziennika, oceny i nadmiernego wycofania.
Czy powinniśmy wybrać model chmurowy czy lokalny?+
Wiele przedsiębiorstw sprawdza wartości przy użyciu kontrolowanych modeli Cloud- end przed oceną połączeń mieszanych lub prywatyzowanych.
Jak możemy zmniejszyć iluzje i błędy w modelu?+
Potrzeba wykorzystania zarówno rzeczywistych ocen misji, odniesienia do wytycznych w sprawie pomocy regionalnej, zasady działania, ustrukturyzowane zatwierdzanie, odmowy, ręczne zatwierdzanie i zwrot wersji nie mogą być uzasadnione jedynie obietnicą podpowiedzi.
Czy projekt może ostatecznie dostarczyć kod źródłowy i konfigurację podpowiedzi?+
Stosowanie kodu źródłowego, konfiguracji modelu, zasad ostrzegania, przetwarzania wiedzy, gromadzenia informacji dotyczących oceny, interfejsów i informacji dotyczących rozmieszczenia może zostać dostarczone w ramach umowy oraz można określić dopuszczalne granice modeli i komponentów stron trzecich.
DECISION FAQ
Sprawdź wszystkie 265 pytań.Wspólne kwestie związane z obecnymi projektami
AI Programowanie i przedsiębiorczość AI Software Construction
Jaka różnica ma rozwój aplikacji AI między rozwojem oprogramowania ogólnego?
Normalne oprogramowanie przetwarza wejścia i zwraca przewidywalne wyniki głównie zgodnie z ustalonymi zasadami, a aplikacje AI również napotykają problemy z niestabilnym wyjściem modelu, zmianami w wersjach wiedzy, jakości danych i przeglądzie ręcznym. Oba wymagają popytu, produktu, back- end, interfejsu, badania, wdrożenia i mobilności, a AI nie zastępuje inżynierii oprogramowania. Niezawodny AI Aplikacja Rozwój jest dodatkiem oceny misji, podstawy odniesienia, ogrodzenia władzy, ręcznego przejęcia, kosztów modelu i bieżącej operacji w oparciu o ogólną inżynierię oprogramowania.
Wyświetl pełną odpowiedźAI Programowanie i przedsiębiorczość AI Software ConstructionJakie dane i interfejsy muszą być przygotowane przez firmy do opracowania aplikacji AI?
Dane powinny wskazywać źródło, pozwolenie, wersję czasową i poprawne wyniki, podczas gdy interfejs powinien potwierdzić dokumentację, środowisko testowe, uwierzytelnianie, ograniczenie przepływu i pisanie obowiązków. Gdy informacje są niekompletne, można je zdiagnozować i małe skali PoC, przy jednoczesnym określeniu luk, które muszą być wypełnione przed rozpoczęciem produkcji.
Wyświetl pełną odpowiedźAI Programowanie i przedsiębiorczość AI Software ConstructionCzy rozwój aplikacji AI musi trenować lub dostroić własny model?
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.
Wyświetl pełną odpowiedźAI Programowanie i przedsiębiorczość AI Software ConstructionCzy aplikacje AI można tworzyć na stronach internetowych, APP, apletach lub w zastosowaniach mikrokredytowych dla przedsiębiorstw?
Dostęp jest określony przez użytkownika, częstotliwość użytkowania, zdolność sprzętu, przywileje tożsamości i procesy biznesowe, a nie przez poszukiwanie formy jednorazowego pokrycia wszystkich terminali. Wewnętrzny asystent pracy jest zwykle odpowiedni do umieszczania w istniejących systemach lub mikrointeligencji przedsiębiorstwa, gwoździe, książki informacyjne, obsługa klienta przy użyciu stron internetowych, numery publiczne lub małe programy, a misje polowe mogą wymagać zdjęć, pozycjonowania, offline i możliwości sprzętu.
Wyświetl pełną odpowiedźRELATED
Skorzystaj z rady.Usługi, wytyczne i sprawy
Sceny rozwoju
Projekt i rozwój stacji roboczej Copilot AI
Zobacz, jak duże modele mogą pomóc w ograniczeniach technicznych, ręcznej ocenie i procesach rozwoju
Więcej informacji.Pytania i odpowiedziCzy kod wygenerowany przez AI jest bezpośrednio dostępny do użytku w systemie produkcji
Zrozumienie granic dotyczących przeglądu kodów, testowania, bezpieczeństwa, rozliczeń i odpowiedzialności
Więcej informacji.Ogólne wejście serwisoweEnterprise AI Custom Development
Pełny zakres od krajobrazu biznesowego, AI możliwości, produkty oprogramowania do produkcji
Więcej informacji.Zdolność wiedzyBaza wiedzy o przedsiębiorstwach i RG
Zdolność do odzyskiwania wiedzy, która może być cytowana, aktualizowana i dziedziczona po kompetencjach biznesowych
Więcej informacji.Typowa scenaAI Przetwarzanie dokumentów i inteligentne cytowanie
Podłącz ekstrakcję, wytwarzanie, audyt, cytowanie i ręczne potwierdzenie do zamkniętej pętli biznesowej
Więcej informacji.Zarządzanie jakościąAI Ocena zarządzania i modelowania
Kontrola jakości produkcji ze stałymi zestawami zadań, ocenami błędów i wersjami
Więcej informacji.Czy jesteś gotowy do opracowania dużego modelu lub generującej aplikacji AI?
Wskazać wzory produktów, rzeczywiste zadania, dostępne dane i wymogi dotyczące wdrożenia, najpierw określając, czy wymagane jest RAG, dostosowanie narzędzi, adekwatność modelu lub pełne opracowanie oprogramowania.
Pierwszy kontakt nie jest wysyłanie haseł lub niewrażliwe informacje wrażliwe.