Missão e diagnóstico da amostra
Confirma se a tarefa de geração vale a pena desenvolverIdentificar usuários, entradas, resultados esperados, base para referências, consequências de erros, processos manuais e custos de processamento atuais.
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Desenvolvimento de aplicações de grande modelo: RAG, chamada de ferramenta e geração de seleção AI
Foi determinado que o AI deve ser usado, mas não está claro se deve usar RAG, ferramentas ou ajuste fino? Esta página descreve as opções técnicas para aplicações de grandes modelos a partir de missões e perspectivas de dados.
Gerável AI em um processo de negócio real rastreávelQualidade de saída, base de referência e ressonância manual de modificaçãoConhecimentos, dicas e avaliações de negócios sobre a sustentabilidade da deposiçãoManter o controle de aplicação e dados em caso de alterações do modelo de fornecedor
Não é necessário preparar um pedido completo de assistência.
Responderei à tua pergunta primeiro.
Deve o desenvolvimento de aplicações de grandes modelos ser feito primeiro, ou o trabalho deve ser preparado primeiro?
A seleção dos modelos deve levar em conta a qualidade das respostas, o alcance da autorização, as condições de implantação, o atraso e o custo de execução. O conhecimento é constantemente atualizado e focaliza-se na avaliação da busca, e na priorização da definição da interface da ferramenta controlada ao pesquisar ou executar a ação.
- Definir Amostras e Saída
- Rota tecnológica comparativa
- Desconexão de permissões da ferramenta
- Qualidade e custo do retorno
Os limites de execução e as aprovações para esta categoria de projectos são descritos a seguir.Olha directamente para os detalhes.
Conclusões da tomada de decisão do projecto
Como deve ser iniciado o desenvolvimento de aplicações AI e LLM
A aplicação AI de geração deve começar com uma força-tarefa detectável, disponível para amostras e baseada em erros. Primeiro, é criado um conjunto de tarefas manual e fixas, comparando modelos, RAG s, regras e saídas estruturadas; e depois que o PoC atingiu o limiar de qualidade e custo, privilégios de identidade, interfaces de negócios, processos de depuração, monitoramento de log e avaliação contínua são construídos.
START WITH EVIDENCE
Do julgamento preliminar à aceitação e aceitação da entrega
O nível de incerteza é reduzido por fases antes de se decidir sobre a escala dos factores de produção e as modalidades de cooperação.
PoC e avaliação de rota
Selecione o modelo e a rota do projeto com uma tarefa realGeração mais direta, RAG, regras, chamadas de ferramentas e revisão manual, qualidade de gravação, atraso, custo e erros graves.
Construção de aplicações de produção
Desenvolvimento de produtos de software auditáveis em linhaInterfaces de produto, acesso, interfaces, monitoramento, recuos anormais, implantações e avaliações de regressão de versão são concluídas.
Recomendação preparação para o início
Utilizadores-alvo, tarefas de geração e processos manuais actuaisAmostras reais de normal, incomum, conflito e alto riscoConhecimento, modelos, regras e fontes de dados para autorização legalSistemas, API e contas de teste para conectarRegras de apuramento manual, emissão e responsabilizaçãoRequisitos de qualidade, atraso, custo, implantação e segurança
Provas a serem vistas na aceitação.
Qualidade e erros graves no conjunto de tarefas fixas são reversíveisFontes, regras e versões de conhecimento que geram conteúdo são rastreáveisCampos estruturados, interfaces de negócios e resultados de writeback corretamenteAutoridade competente, informações sensíveis, recusas e mecanismos de aprovação manual são eficazesOs modelos são resultados de tempo-out, não utilizáveis e de baixa confiança que podem ser invertidos.Código-fonte, dica, conhecimento, avaliação, implantação e informações operacionais a assumir
Limite de cooperação e responsabilidade
A geração de saída AI é probabilística, com conclusões de alto risco, compromissos formais, quantias, contratos e a liberação de confirmações manuais de retenção default. Modelo API, algoritmos de raciocínio, dados de terceiros e custos de componentes comerciais são apresentados pelo programa real; o cliente é responsável pela legitimidade de dados, regras de negócios e conclusões profissionais.
Requisitos de aquisição e intenção de pesquisa
Desenvolvimento de aplicações de grande modelo é mais do que apenas chamar a interface do modelo.
A busca de negócios para desenvolvimento de aplicações de grandes modelos, desenvolvimento de geração ou desenvolvimento de aplicativos AI, geralmente tem perguntas e respostas de conhecimento, processamento de documentos, geração de conteúdo, análise de dados ou necessidades de assistente de negócios. Projetos de produção também requerem acesso ao usuário, gerenciamento de back-office, conduítes de conhecimento e dados, privilégios, avaliação, monitoramento, switching de modelos e revisão manual, e não pode equiparar uma chamada API com uma aplicação completa.
O que pode fazer uma aplicação de modelo grande?
Uma tarefa quantificável é identificada primeiramente em torno de questões e respostas de conhecimento, compreensão de documentos, ajuda de conteúdo, análise de dados ou ferramentas, em vez de construir um portal comum.
Dados necessários para o desenvolvimento de aplicações de grande modelo
É necessária a preparação de tarefas reais, amostras de entrada e saída, fontes de conhecimento, responsabilidades atualizadas, privilégios de papel e limites sensíveis que não possam ser atribuídos aos modelos.
Como é que o protótipo grande se transforma num sistema formal?
Identificação completa, interface, logs, avaliação, cache, limite de fluxo, tomada manual, liberação em escala de cinza e caminhos de downgrade quando os modelos não estão disponíveis.
Quem vai manter o grande modelo quando estiver online
Gestão contínua de versões de modelos, dicas, conhecimento, avaliação e coleta, custos de chamadas, interfaces de terceiros e feedback do usuário para evitar deterioração lenta da qualidade após entrar online.
Problemas que as empresas normalmente enfrentam
Modelos genéricos geram conteúdo sem conhecimento de regras de negócios e dados de negócios atualizados
A saída parece estar fluindo sem qualquer base, e erros e omissões não podem ser estabilizados.
Modelos, conhecimentos, dicas e interfaces do sistema estão espalhados por várias ferramentas
Os operadores precisam copiar e colar repetidamente, e AI não está entrando no processo formal
Demonstrações estão disponíveis, mas os ambientes de produção não têm acesso, logs, monitoramento e retirada
Nossos serviços principais
01
Gerando diagnósticos de cenário de negócios AI e design de primeira missão
02
Modelos de grande linguagem, dicas, saídas estruturadas e desenvolvimento de caminhos de modelo
03
RAG Conhecimento Recuperando, referenciando, Filtrando Permissão e Atualizando Linhas de Fluxo de Água
04
Produção de documentos, extração de informações, resumo, validação e estação de trabalho de conteúdo
05
AI Agent Ferramenta de Chamada, Regras de Negócios e Aprovação Manual
06
ERP, CRM, OA, integração de serviços de conteúdo de terceiros
07
Tratamento de dados sensíveis, proteção alerta, auditoria e retirada anormal
08
Avaliação real de tarefas, escala de cinza upline, monitoramento de custos e otimização contínua
Continuar a julgar no contexto dos projectos em curso
As fronteiras de serviço, as bases orçamentais e as modalidades de execução para diferentes fases do projecto não são idênticas e podem ser avaliadas em conjunto com as seguintes.
Entrada de serviço geralEnterprise AI Custom DevelopmentDeterminar a gama completa de projetos, desde tarefas exclusivas, produtos de software até operações de produçãoAplicação do conhecimentoBase de conhecimentos empresarial e RGCapacidade de reforço de conhecimentos empresariais controlados e retroactivosOperações de produçãoAplicação AI e AgentOpsGestão contínua de mudanças de qualidade, modelo, conhecimento, custo e versãoRota do produtoDesenvolvimento de SaaS e MVP nativas IAModelação de capacidade como um produto de software que pode ser entregue em uma base de teste, operacional, iterativa e de escalaModelos e implantaçõesPrivatização AI, modelo de ajuste fino e implantação de raciocínioPara avaliar se nuvens, mistura, implantação local e ajuste de qualidade são realmente necessáriasVamos fazer um diagnóstico primeiro.Interprete a viabilidade do AI e o diagnóstico do valorUtilização de tarefas reais para verificar valores, modelos, dados, interfaces e riscos de produçãoFAQsGerando o desenvolvimento de aplicativos AILimites claros e completos do acesso ao modelo, engenharia de produtos e operações de avaliaçãoCustos fixosGerando os custos de desenvolvimento de aplicativos AIOrçamento da bateria por modelo, RAG, interface do sistema, avaliação e operação contínuaCasos de capacidadeGerando AI contrato e revisão de documentosVer como a geração, recuperação, regras, revisão manual e auditoria formam o círculo fechado de negócios
Entregas de projetos
Os limites finais de entrega são definidos de acordo com o escopo dos serviços, a fase de construção e as modalidades de cooperação, e são descritos a seguir como resultados comuns.
DELIVERABLEGerando o escopo da missão AI, amostra e análise de risco
DELIVERABLEDescrição do protótipo interativo, arquitetura do sistema e rota do modelo
DELIVERABLEAplicações de back-end, modelagem, código fonte e scripts de compilação
DELIVERABLEProcessamento de conhecimento, regras de sugestão, saídas estruturadas e configuração de versão
DELIVERABLEInterface do sistema, matriz de competência, mecanismos de aprovação manual e auditoria
DELIVERABLEAvaliação e avaliação fixas, relatórios de qualidade, custos de desempenho e testes de segurança
DELIVERABLEImplantação de ficheiros de acompanhamento, monitorização operacional e transferência de conhecimentos
Como é avaliado o orçamento do projecto
Cobertura de serviços e negócios loops fechados que devem ser concluídos na primeira fase: geração AI diagnóstico de cenário de negócios e design de primeira missão, modelos de linguagem grande, dicas, saídas estruturadas e desenvolvimento de rota modelo
Nível de integridade dos códigos, dados, sistemas, equipamentos e documentos existentes e âmbito de cobertura a controlar, reinstalar ou reengenhar
Número de interfaces de terceiros, responsabilidades de coordenação, qualidade dos dados, compensação invulgar e cooperação externa de fornecedores
Requisitos não funcionais, tais como desempenho, disponibilidade, segurança, autoridade, auditoria, conformidade e janelas de acesso
Profundidade da entrega e responsabilidade a longo prazo: avaliação e avaliação fixas, relatórios de qualidade, custos de desempenho e testes de segurança, retrocesso da implantação, acompanhamento operacional e ficheiros de transferência de conhecimentos, garantia de qualidade, intervalos de continuidade da manutenção da paz
Estas circunstâncias não recomendam o início imediato do desenvolvimento pleno.
Os objetivos do projeto, as pessoas responsáveis e os critérios de aceitação não são estabelecidos
Contas-chave, dados, interfaces ou autorizações de negócios não disponíveis
Só se procura o preço máximo ou o ciclo muito curto, não sendo aceites os ensaios necessários e o controlo de qualidade.
A sua situação é relevante.
O que deve ser o ajuste fino RAG, agente e modelo?
Podemos ajudar a verificar a primeira gama de certificação.
PROJECT DECISIONS
Implementação e aceitação da geração de desenvolvimento de aplicações AI e LLM
Quais são os problemas de cada uma das quatro rotas técnicas?
A dica e saída estruturada são adequadas para um contexto específico de missão em um momento; o RAG aborda a pesquisa, versão e referência do conhecimento externo; a ferramenta requer consultas em tempo real e ações controladas; o ajuste fino é necessário para determinar se há benefício suficiente após a missão, amostra e avaliação terem estabilizado. Os quatro podem combinar, mas não podem substituir consultas de dados em tempo real com ajustes finos ou usar os resultados de pesquisa como uma ordem para a qual a execução foi autorizada.
A avaliação deve substituir a condição de falha.
No caso de perguntas e respostas a perguntas, o sistema não é apenas uma questão de quebrar o sistema, a competência de diferentes departamentos, informações contraditórias e questões infundadas.
Colocar a acção em tempo real em limites definitivos
O modelo pode recomendar a busca de pedidos ou a criação de rascunhos, mas a identificação, as condições de pesquisa, os limites monetários e a eventual execução são verificados pela interface de negócios. Os documentos e recuperações enviados pelo cliente são apenas dados e não podem ser alterados por si mesmos.
Custos com uma cadeia de tarefas inteira
Uma missão pode envolver várias buscas, chamadas de modelos, retestes e revisão manual. Os pontos médios e de alto nível do atraso de ponta a ponta, os custos de recursos por missão, a taxa de tempo-out e a taxa de tomada-over manual.
Convertendo os requisitos de aceitação e inspeção para registos reciprocáveis
A seguir, é recomendada uma avaliação do desempenho do cliente, não do cliente, nem do compromisso uniforme de atender à norma.
| Ponto de controlo | Como é que se verifica? | Evite o cálculo errado. |
|---|---|---|
| Com base na taxa de apoio | Verificação manual da conclusão apoiada por referência | A existência de uma referência não significa que a referência à resposta a apoie. |
| Processamento de fronteiras | Dados não fundamentados, ultra vires e de conflitos testados separadamente | A rejeição das respostas correctas e a conclusão operacional das contas são contadas separadamente |
| Fim Para Fim | Da submissão de tarefas aos resultados disponíveis para o usuário | Incluir pesquisa, ferramentas, reteste, não apenas a primeira palavra do modelo |
Análise mais aprofundada das provas e da fronteira
Cenário de capacidade: documento de revisão do contrato: A combinação de técnicas utilizadas para entender geração, citação e revisão não é usada como prova de conclusão de projetos de clientes ou taxas de precisão.
DELIVERY PATH
Vias de implementação e de entrega
Cada etapa tem objetivos claros, papéis participativos e resultados avaliáveis, e decisões importantes não são deixadas para o final do projeto.
01Esclarecer as tarefas operacionais e as linhas de base manuais existentes
02Prepare uma amostra real de anomalias normais e de alto risco.
03Modelos de comparação, RAG, regras e rotas de produção
04Conclusão do PoC e congelamento da avaliação e da fronteira de produção
05Desenvolvimento de produtos, privilégios, interfaces e operação nos bastidores
06Escala de cinza upline e verificar o custo de qualidade e adoção
07Actualização contínua das regras de conhecimento e avaliações de regressão
FAQ
FAQs
As questões mais comuns antes da cooperação são claramente indicadas com antecedência.
O desenvolvimento de acesso da geração AI é necessário apenas para acessar o modelo API grande?+
No. O modelo API é uma capacidade básica e aplicações de produção requerem escopo de tarefas, dados de conhecimento, saída estruturada, privilégios de identidade, interfaces de sistema, desobstrução manual, monitoramento de log, avaliação e retirada anormal.
Devemos escolher o modelo de nuvem ou o modelo local?+
Muitas empresas validam valores usando modelos controlados de ponta de nuvem antes de avaliar rotas mistas ou privatizadas.
Como reduzir as ilusões e erros no modelo?+
A necessidade de utilizar tanto avaliações reais de missão, referências de GP, regras operacionais, validação estruturada, recusas, aprovações manuais e o retorno de versões não pode ser justificado por mera promessa de uma dica.
O projeto pode eventualmente entregar o código fonte e a configuração de dicas?+
A aplicação de código fonte, configuração do modelo, regras de alerta, processamento de conhecimentos, recolha de avaliação, interface e informações de implantação podem ser fornecidas no âmbito do contrato, e os limites permitidos de modelos e componentes de terceiros podem ser identificados.
DECISION FAQ
Confira todas as 265 perguntas.Questões comuns relacionadas com os projectos em curso
AI Desenvolvimento de Aplicações e Construção de Software Empresa AI
Que diferença faz o desenvolvimento de aplicativos AI entre o desenvolvimento geral de software?
O software normal processa a entrada e retorna resultados previsíveis, principalmente de acordo com as regras estabelecidas, e aplicações AI também enfrentam problemas de saída instável do modelo, mudanças nas versões de conhecimento, qualidade de dados e revisão manual. Ambos requerem demanda, produto, back-end, interface, testes, implantação e mobilidade, e AI não substitui a engenharia de software.Desenvolvimento confiável de aplicativos AI é a adição de avaliação de missão, base de referência, cerca de autoridade, aquisição manual, custo do modelo e operação contínua com base em engenharia de software genérica.
Ver resposta completaAI Desenvolvimento de Aplicações e Construção de Software Empresa AIQuais dados e interfaces as empresas precisam preparar para o desenvolvimento de aplicativos AI?
Os dados devem indicar a fonte, permissão, versão temporal e resultados corretos, enquanto a interface deve confirmar a documentação, ambiente de teste, autenticação, restrição de fluxo e escrita de responsabilidades. Quando as informações estão incompletas, pode ser diagnosticada e em pequena escala PoC, enquanto identifica lacunas que devem ser preenchidas antes de a produção ser desenvolvida.
Ver resposta completaAI Desenvolvimento de Aplicações e Construção de Software Empresa AIO desenvolvimento de aplicativos AI tem que treinar ou ajustar seu próprio modelo?
A maioria das empresas deve usar modelos maduros para corresponder suas tarefas de certificação com dicas, regras, caso RAG knowledge e ferramentas. Eles devem apenas avaliar o ajuste fino quando as missões fixas têm falhas de capacidade estável, dados de treinamento de qualidade legítimos e benefícios claros.
Ver resposta completaAI Desenvolvimento de Aplicações e Construção de Software Empresa AIAs aplicações AI podem ser feitas em páginas web, APPs, applets ou aplicações de microcrédito empresariais?
O acesso é determinado pelo usuário, frequência de uso, capacidade de equipamentos, privilégios de identidade e processos de negócios, em vez de buscar uma forma de cobertura única de todos os terminais. O assistente interno de trabalho é geralmente adequado para incorporar em sistemas existentes ou micro-inteligência empresarial, pregos, flybooks, atendimento ao cliente usando páginas web, números públicos ou pequenos programas, e missões de campo podem exigir a foto, posicionamento, off-line e recursos de equipamentos do APP.
Ver resposta completaRELATED
Pede um conselho.Serviços, orientações e processos
Cenas de desenvolvimento
Projeto e desenvolvimento da base de dados AI da estação de trabalho Copilot
Veja como grandes modelos podem ajudar em restrições de engenharia, avaliação manual e processos de desenvolvimento
Para mais informações.Perguntas e respostasÉ o código gerado pela AI diretamente disponível para uso no sistema de produção
Compreender os limites de revisão, testes, segurança, autorização e responsabilidade
Para mais informações.Entrada de serviço geralEnterprise AI Custom Development
Ampla gama desde o cenário empresarial, capacidade AI, produtos de software até operações de produção
Para mais informações.Capacidade de conhecimentoBase de conhecimentos empresarial e RG
Construir capacidade de recuperação de conhecimento que pode ser citada, atualizada e herdada de competências empresariais
Para mais informações.Cena típicaProcessamento de documentos AI e Quotação Inteligente
Conectar extração, geração, auditoria, cotação e confirmação manual ao circuito fechado de negócios
Para mais informações.Governação da qualidadeAI Governança e Avaliação de Modelação
Controle a qualidade da produção com conjuntos de tarefas fixos, avaliações de erros e versões
Para mais informações.Você está pronto para desenvolver um modelo grande ou uma aplicação geradora AI?
Indicar padrões de produto, tarefas reais, dados disponíveis e requisitos de implantação, primeiro determinando se RAG, adaptação de ferramentas, adequação do modelo ou desenvolvimento de software completo é necessário.
O primeiro contato não é enviar senhas ou informações sensíveis.