Em primeiro lugar, dar conclusões que podem ser utilizadas para a tomada de decisões
O núcleo do AI Application Development não adiciona uma caixa de chat ao sistema normal, mas coloca probabilidades em processos de negócios controlados. O projeto requer a definição de tarefas reais, entradas, resultados esperados, erros inaceitáveis e responsabilidades manuais, e a seleção de modelos, RAG s, regras ou ferramentas para chamada. A camada de aplicação ainda precisa construir números de contas, privilégios, páginas, bastidores, API s, bases de dados, logs, sistemas de monitoramento e distribuição; o AI dedicado à preservação de modelos, dicas, know-how, ferramentas e versões de avaliação, que lidam com a falta de respostas, alucinações, baixa confiança, não disponibilidade de modelos e custos excessivos.
Que condições precisam ser identificadas antes de se fazer o julgamento?
A mesma questão pode ter respostas diferentes em diferentes fases de negócio, dados e projetos. Sugere-se que as seguintes condições sejam verificadas e que as descobertas comuns na web sejam incorporadas em seus próprios projetos.
Ordem de adiantamento sugerida
Primeiro, vamos ser claros sobre o alvo e a fronteira.
Reformular objetivos operacionais como atribuições de usuário duplicado e amostras.
Dependência da Chave de Validação
Distinguindo-se entre o estabelecimento de regras, julgamento AI e etapas que devem ser manualmente confirmadas.
Desenvolvimento de resultados avaliáveis
Os sistemas de produtos, o conhecimento do modelo, privilégios e retiros anormais são projetados simultaneamente.
Certifique-se de decidir o próximo passo com os resultados reais.
c) A aceitação de provas de que a produção produz obras de forma em camadas.
Como é que entendes isso no negócio?
As encomendas de serviço de passageiros tradicionais podem ser criadas criando uma lista de trabalhos nos campos necessários; o serviço cliente AAI também precisa entender a expressão, recuperação e resposta do usuário. O sistema deve mostrar a base, limitar o acesso aos dados do cliente, comprometer-se a reembolsar o trabalho de transferência e testar novamente o modelo ou atualizar o conhecimento, e não só verificar se os botões da planilha podem ser clicados.
O poço mais fácil de pisar.
Faça a chamada grande modelo API igual ao preenchimento da aplicação AI
Apenas algumas conversas suaves, sem um conjunto de tarefas fixas.
Ignorar os privilégios da conta, falha na interface, aquisição manual e custos contínuos
Como devemos acabar recebendo e confirmando?
A aceitação e a inspeção devem examinar a função de negócio, a qualidade da missão AI, erros graves, segurança da autoridade, retorno da interface, liberação manual, custos de desempenho, retirada de implantação e entrega de ativos separadamente; o pessoal da empresa deve ser capaz de atualizar o conhecimento, mudar configurações e repetir a avaliação principal.
Ao se preparar para comunicar com fornecedores ou equipes internas, recomenda-se que processos atuais, amostras representativas, sistemas existentes, tempo de planejamento e níveis de orçamento sejam trazidos. Primeiro, os itens desconhecidos são claramente marcados, e então a decisão é tomada de usar diagnósticos, PoC, projetos de alcance fixo ou pesquisa e desenvolvimento em curso, que é geralmente mais confiável do que uma demanda direta por um preço e duração sem fronteiras.