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Exemplos de programas de projectos do mesmo tipo

Desenvolvimento do copiloto

Projeto e desenvolvimento da base de dados AI da estação de trabalho Copilot

Demonstrar como a empresa desenvolve o modelo de dados de geração assistida por objeto baseado em copilot, DDL, interface de rascunho, caso de teste e inspeção de migração, e pode assumir o projeto de garantia através de recuperação normativa, verificação estática, avaliação de código e liberação controlada.

Modelo de código grandeRAGProjeto de Banco de DadosAnálise estáticaCI/CD
Exemplos de programas de projectos do mesmo tipo

Este é um exemplo das opções de implementação de projectos semelhantes

Esta página é usada para ilustrar como tais projetos são geralmente analisados, implementados e aceitos, e não correspondem a um determinado cliente, nem a ideias de pacotes, interfaces de demonstração ou dados de medição no desempenho do projeto. Compreender o conteúdo da página e o âmbito público

Veremos.

Quem está a usá-lo, o que está o sistema a fazer, qual é o valor?

Principais utilizadores

Gerente de produto, engenheiro de pesquisa e desenvolvimento, testador, técnico e equipe de entrega

Utilização efectiva

A linha de base é estabelecida para uma missão de alta frequência gerada pelo desenho da folha de seleção, modelo de interface ou teste; especificações de código de codificação, dicionário de dados, estrutura de tomada de decisão, componentes e regras de segurança; e permitindo que o Copilot herde projeto, demanda, ramificação e contexto de código atual. Principais resultados e tarefas incomuns são confirmadas pelo pessoal operacional homólogo.

Funções principais

Investigação e desenvolvimento recuperação de conhecimentos

c) Procurar obter informações relevantes no material de autorização e regressar a uma fonte revetível, em vez de apenas dar conclusões infundadas.

Modelação de objetos de negócio

Suporte pessoal de operações para executar operações na fase de “modelo de objeto de negócio”, para ver o estado do processamento e para confirmar manualmente os resultados anormais.

DDL e o projecto de migração

Suporte pessoal de operações para completar as operações na DDL e rascunhos de migração, para visualizar o status do processamento e para confirmar manualmente os resultados anormais.

Suporte ao código de interface

Apoia operações de pessoal operacional na cadeia de "Ajuda de Código Avançado", tendo em conta o estado de processamento e validação manual de resultados anormais.

Geração de Casos de Teste

Suporte pessoal de operações para completar operações na fase de geração de casos baseada em testes, para visualizar o estado do processamento e para confirmar manualmente resultados anormais.

Regulamento e inspecções de segurança

Limitar os dados e operações de acordo com a identidade do usuário e manter o acesso, mudança e registros de ação sensíveis.

Valor das operações

A seguir, são indicadas as direções de valor que podem ser priorizadas para os mesmos projetos e não representam receitas fixas; os projetos formais devem primeiro estabelecer a linha de base de negócio própria da empresa.

Reduzir a codificação duplicada do modelo

As normas de negócio estão disponíveis em P & D

Gerar conteúdo revisto e testado para deixar marcas

Qualidade RD-AI versus adoção de medidas sustentáveis

01 / Estado das operações

Quais são as condições em que uma empresa normalmente encontra este problema?

Esta página é um exemplo de um programa de projeto semelhante que não sugere que o código de geração AI pode pular a revisão de arquitetura, teste e gerenciamento de mudanças.

Falta de mapa uniforme entre a terminologia exigida e a tabela, campo, nomeação da interface

AI pode gerar rapidamente DLDDs e códigos, mas pode ignorar a indexação, vinculação e compatibilidade

Os modelos não são informados sobre os quadros de negócios, especificações de dados e decisões de arquitetura histórica

Gerando conteúdo que pode representar segurança e alterar riscos se entrar no armazém ou banco de dados diretamente

Falta de medidas de sustentabilidade para adoção de código, razões para retorno e custos de modelo

02 / Metodologia de implementação

Como quebrar tais projetos

A primeira fase é definida por atribuições reais de negócios que identificam processos, dados, dependência do sistema e limites incomuns. A seguir, é a sequência de implementação adotada ou recomendada neste caso.

01

Base para uma missão de alta frequência gerada por um projeto de folha de seleção, modelo de interface ou teste

02

Colagem de códigos, dicionário de dados, tomada de decisões em arquitetura, componentes e regras de segurança

03

Deixe o Copilot herdar o contexto de projeto, demanda, ramificação e código atual

04

Executar verificações de sintaxe, nomeação, indexação, migração e rollback para a geração de DDLs

05

Todas as alterações entram no ambiente através de avaliação de código, testes automáticos e linhas de streaming controladas

06

Registar recomendações, adopção, modificação, deficiências e versões, com tarefas fixas a voltarem continuamente

Não preciso de escrever um pedido completo primeiro.

Queres julgar se isto é uma boa ideia para o teu projecto?

Adicione uma micro-carta de consultor de projeto para indicar os problemas atuais, sistemas em vigor, o tempo de tempo esperado de go-live e níveis de orçamento, e nós ajudaremos a determinar o escopo do primeiro período e os principais riscos.

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03 / Limite do projeto

Que condições devem ser confirmadas primeiro?

Responsabilidades das partes

Limites de missão e risco confirmados com as equipas de arquitectura, desenvolvimento, testes e transporte

Normas de compilação, dicionário de dados, exemplos de códigos, missões de tomada de decisão e avaliação de arquitetura

Desenvolvimento da capacidade de integração co-piloto, recuperação de conhecimentos, armazém e streaming

Qualidade, segurança, compatibilidade, retrocesso da migração e testes de regressão de versão

Ligação e limite

O SDL, código e script gerados pelo AI devem ser avaliados manualmente e testados automaticamente

As alterações na base de dados de produção não podem ser aplicadas directamente por modelos e devem estar sujeitas a sistemas de aprovação e emissão

Cobertura de dados para código privado, dependência de licenças e serviços de modelo requer confirmação prévia

A melhoria da eficiência em I & D depende da adequação da missão, da qualidade normativa, da adoção de equipe e da base de engenharia

04 / Âmbito do sistema

Módulo de capacidade para possível inclusão na primeira fase

O nome do módulo não é o intervalo final de citações. O item formal requer a confirmação item- a- item do utilizador, saída de entrada, permissão, interface, processo anormal e entrada ou não.

Investigação e desenvolvimento recuperação de conhecimentosModelação de objetos de negócioDDL e o projecto de migraçãoSuporte ao código de interfaceGeração de Casos de TesteRegulamento e inspecções de segurançaSinergia da avaliação de códigosPainéis de eficácia em matéria de investigação e desenvolvimento
05 / Entrega e aceitação

O que deve ser deixado quando a entrega estiver completa?

EntregaDesenvolvimento de uma descrição da missão e utilização da fronteira
EntregaConhecimentos padronizados e avaliação de emissões fixas
EntregaDesenvolva a Fonte da Estação de Trabalho Co- Piloto
EntregaIntegração de IDE, armazém de código e linha de streaming
EntregaConfiguração da Verificação e Permissão de Regras
EntregaRelatórios de avaliação da qualidade, segurança e eficácia
EntregaManual sobre implantação, promoção e uso da equipe

Provas de engenharia para revisão

A página não pretende ter o material do projecto do cliente; os seguintes registos verificáveis devem ser estabelecidos para a execução formal, de acordo com o âmbito do contrato.

Provas de engenhariaLista de tarefas de desenvolvimento, armazéns de código, ambiente, privilégios e ações proibidas
Provas de engenhariaRegulamento, dicionário de dados, estrutura de tomada de decisão e registos de versão de tarefas fixas
Provas de engenhariaConteúdo das recomendações, revisões manuais, adopção de resultados e relatórios de avaliação
Provas de engenhariaSintaxe: Análise estática; teste de módulo; registros de digitalização confiáveis e seguros
Provas de engenhariaMigração, compatibilidade, retrocesso e testes de exercícios ambientais
Provas de engenhariaTaxas de adopção, modificação, defeitos, duração da missão e custo do reset do modelo

Recomendou a aceitação e a inspeção de base

Modelos de dados, DDLs e rascunhos de códigos em conjuntos de tarefas fixas estão à altura da linha de base de qualidade

Gera recomendações que se referem às normas, dicionário ou contexto relevantes

Todas as alterações de código e banco de dados são devidamente avaliadas, testadas e aprovadas

Acesso superior, fugas de código sensíveis e pontas injetadas em um bloqueio ou alarme de rotina

Modelos ou atualizações de conhecimento permitem comparar a aplicação, modificação, deficiências e resultados de segurança

A empresa pode assumir a modelização, o conhecimento, os códigos integrados e a avaliação de ativos

DECISION FAQ

Questões comuns relacionadas com os projectos em curso

Confira todas as 265 perguntas.
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Onde deve começar a entrada da Transformação Enterprise AI?

Enterprise AI Transporte deve começar com uma tarefa operacional real, de alta frequência e de verificação de resultados, em vez de primeiro comprar modelos ou construir grandes plataformas. Grave o processamento atual, demorado, back-work, consequências de erro e responsabilidade manual, e selecione uma cena onde as amostras estão disponíveis e podem ser usadas manualmente para cobrir a parte inferior.

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Desenvolvimento de AI, produtos e modelação AI

Quando uma empresa precisa construir uma plataforma AI ou um meio AI?

A plataforma é de valor óbvio quando vários departamentos começam a duplicar o acesso ao modelo, base de conhecimento, ferramentas de agente, competências e capacidades de avaliação. Apenas uma ou duas empresas piloto devem geralmente validar a cena sem construir grandes estações médias mais cedo. A plataforma deve abordar problemas de reutilização, governança e operação, em vez de adicionar uma camada adicional de páginas de exibição.

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Empresa AI Organização e implementação do transporte

As empresas não têm os dados para resolver. Podem iniciar a transição do AI?

O diagnóstico da cena e o inventário de dados podem ser iniciados, mas não é apropriado comprometer-se com os efeitos completos do AI diretamente quando as condições de dados não são conhecidas. As empresas podem priorizar o conhecimento relativamente centralizado, amostras facilmente disponíveis, e os resultados podem ser verificados manualmente, enquanto executando pequenos PoCs, e governança irá realmente afetar os dados da cena.

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Empresa AI Organização e implementação do transporte

A empresa compra uma conta genérica AI conta como completa com a conversão AI?

A compra de uma conta genérica AI só pode ser usada para calcular a ferramenta ou construir a capacidade da equipe, e não é equivalente a completar o Enterprise AI Transporte. Uma verdadeira transformação requer a ligação AI a um mandato de negócios claro, conhecimento de negócios, autoridade de identidade e sistemas existentes, e estabelecer avaliações de qualidade, controle de risco e operações contínuas. Uma ferramenta comum pode ajudar a detectar a vontade de usar e cenas, mas não pode medir o valor de negócios se os resultados não entrarem em processos de negócios.

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O seu julgamento baseia-se na sua situação real.

O caso é apenas uma maneira de levar o projeto de volta para o seu negócio.

Diga-nos o que é apropriado, o que é feito na primeira fase e quais os riscos envolvidos na identificação dos processos, sistemas e problemas atuais que estão sendo abordados.

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