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Exemplos de programas de projectos do mesmo tipo

FDE · Implementação do AI

Plataforma de colaboração FDE para aplicação Interprerise AI

Para a implementação do projeto Enterprise AI, uma cena colaborativa completa foi apresentada a partir do diagnóstico de cena, avaliação de tarefa real, base RAG knowledge, ferramenta Agente, permissão para auditoria para ir até escala cinza e executar um disco duplo.

Modelo grandeRAGAgentIntegração com o API
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

Pessoal de operações de primeira linha, proprietários de processos, equipas de informação e pessoal de transporte de sistemas

Utilização efectiva

Estabelecer processos de projeto desde a detecção de cenas até operações online; gerenciar conhecimentos, ferramentas, dicas e dados de avaliação de forma uniforme; vincular feedback do usuário a modelos, recuperação e otimização de fluxo de trabalho. Principais resultados e tarefas incomuns são confirmados por operações de contrapartida.

Funções principais

Gestão do sítio

Centralizar a manutenção das mudanças na configuração, pessoa responsável e versão da operação, e mudanças importantes são revisadas e podem ser consultadas, comparadas e revertidas.

base de conhecimentoRAG

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

Assistente AI

Apoia o pessoal operacional na conclusão das operações na fase "AiA", tendo em conta o estado do processamento e confirmando manualmente os resultados anormais.

Fluxo de trabalho do agente

Desmantelar tarefas em etapas pesquisáveis, usando o conhecimento e ferramentas do sistema como por privilégios; manter a confirmação manual para ações de alto risco, como enviar, escrever de volta.

Ferramenta de Interface

Apoia o pessoal de operações no preenchimento de operações na ferramenta de interface, tendo em vista o estado de processamento e validação manual de resultados anormais.

Avaliação das operações

Visualize continuamente o uso, qualidade do processamento, anomalias e modificações manuais para fornecer a base para posterior otimização.

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.

Necessidades de AI e transparência de valor

Protótipo para processo de produção rastreável

Harmonização dos conhecimentos e ferramentas

Otimização contínua de unidades de feedback

01 / Estado das operações

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

Isto é para empresas que precisam organizar equipes de negócios, tecnologia, dados e modelagem para trabalharem juntas para avançar no AAIIPTION.

Necessidades AI, protótipos, dados e registros de avaliação dispersas

O feedback operacional é difícil de traduzir em tarefas de otimização de engenharia

Falta de governança uniforme para base de conhecimento, interface Agente e sistemas

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

Criar processos de projeto desde a descoberta de cenas até operações online

02

Harmonização dos conhecimentos, ferramentas, dicas e dados de avaliação da gestão

03

Ligação de feedback do usuário a modelos, recuperação e otimização de fluxo de trabalho

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

Diagnóstico de cena de negócio, pressupostos de valor e classificação de risco

Desenvolvimento de protótipos para base de conhecimento, assistente AI, interface de agente e ferramenta

Avaliação off-line, escala de cinzento upline, feedback loop fechado e desenvolvimento de mecanismos operacionais

Ligação e limite

Há incerteza sobre saídas de modelo e decisões de alto risco devem ser mantidas com confirmação manual

Permissões, dissensibilização, retenção e modelagem para movimentos de contorno são necessárias para os dados do cliente

O acesso à produção depende de indicadores operacionais, avaliação da segurança e capacidades de eliminação anormais

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.

Gestão do sítiobase de conhecimentoRAGAssistente AIFluxo de trabalho do agenteFerramenta de InterfaceAvaliação das operações
05 / Entrega e aceitação

O que deve ser deixado quando a entrega estiver completa?

EntregaO mapa da cena
EntregaProtótipo de negócio
EntregaPlataforma Colaborativa AI
EntregaSystems Integration
EntregaAvaliação operacional

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 sítios, pressupostos de valor e registos de classificação de risco
Provas de engenhariaLista de conhecimentos, dicas, ferramentas e versões de modelos
Provas de engenhariaRelatórios de avaliação e de avaliação fixos e contas de casos graves
Provas de engenhariaRegistros de chamada de ferramentas, testes de segurança e registros de execução em escala de cinza
Provas de engenhariaVerificação pré-linha, escala de cinza, registo manual de tomada a cargo e reprodução de fundo

Recomendou a aceitação e a inspeção de base

Cenas principais cumprem a linha de base de qualidade identificada por ambas as partes em conjuntos de avaliação fixos

Responder citação, chamada de ferramenta e caminho de tomada manual rastreável

Autoridade que excede as regras, injetando e interceptando cenas de informação sensível

Avaliação de repetição após modelo, conhecimento ou atualização de fluxo de trabalho

Tarefas estatísticas sustentáveis concluídas, intervenções manuais, atrasos, custos e feedback operacional após o acesso

DECISION FAQ

Questões comuns relacionadas com os projectos em curso

Confira todas as 265 perguntas.
Entrega do projeto FDE, OPC e AI

Como é que a terceirização FDE difere do desenvolvimento comum de software AI?

A terceirização FDE enfatiza o trabalho profundo de engenheiros, trabalhando com usuários, dados, modelos e sistemas existentes para avançar a aplicação. O desenvolvimento normal do AI geralmente começa com uma exigência funcional mais clara, com foco em aplicações e interfaces. FDE é mais adequado para projetos que precisam ser identificados, alimentados ou conduzidos por setores.

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Entrega do projeto FDE, OPC e AI

O que é o fluxo de trabalho enterprise AI e quais processos?

Os fluxos de trabalho AI incorporam capacidades de modelo em etapas definidas de negócio e passam o ciclo de conclusão através de regras, API e depuração manual. É adequado para processamento de documentos, classificação de informações, primeiro rascunho de conteúdo, preparação de vendas, fluxo de planilha e colagem de dados entre sistemas. AI pode lidar com entradas não estruturadas, mas os resultados são mais incertos do que a automação normal. É apropriado começar com processos de alta frequência, detectáveis e reversíveis por erros.

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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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Que diferença faz entre uma entrada ou uma busca por um documento normal?

A pesquisa normal ajuda principalmente os usuários a encontrar a localização de arquivos ou palavras- chave, e o usuário também é necessário para gerar respostas citadas com base em conteúdo autorizado. Ele requer gerenciar fontes, versões, privilégios, divisões, recuperação, negação e atualizações de conteúdo. O envio de um arquivo só pode formar uma demonstração e não pode automaticamente se tornar uma base de produção confiável. Um conjunto fixo de perguntas deve ser usado para avaliar motivos de memória, resposta e privilégios.

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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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