Dezvoltăm soluții RAG, căutare enterprise, generare de conținut și procesare de documente bazate pe modele lingvistice, conectate la date, permisiuni, API-uri și procese existente.
Nu este necesar să se pregătească o cerere completă de asistență.
Selectarea modelelor trebuie să ia în considerare calitatea răspunsurilor, domeniul de aplicare al autorizației, condițiile de desfășurare, întârzierea și costul de funcționare. Cunoștințele sunt actualizate constant și se concentrează pe evaluarea căutării și pe prioritizarea definiției interfeței instrumentului controlat în căutarea sau executarea acțiunii.
Limitele și acceptarea punerii în aplicare pentru această categorie de proiecte sunt descrise mai jos.Uită-te direct la detalii.
Aplicația AI a de generare ar trebui să înceapă cu un grup de lucru de tip "detectabil de ieșire," disponibil prin eșantionare și bazat pe erori. În primul rând, se creează un set de sarcini de bază și fixe manuale, care compară modele, RAG ene, reguli și realizări structurate; și după ce PoC a atins pragul de calitate și cost, privilegiile de identitate, interfețele de afaceri, procesele de verificare, monitorizarea jurnalelor și evaluarea continuă sunt construite.
Nivelul incertitudinii este redus în etape înainte de a decide cu privire la amploarea intrărilor și modalitățile de cooperare.
Identificarea utilizatorilor, a intrărilor, a rezultatelor preconizate, a referințelor, a consecințelor erorilor, a proceselor manuale și a costurilor curente de prelucrare.
Generare mai directă, RAG a, reguli, instrumente apel și revizuire manuală, calitate înregistrare, întârziere, costuri și erori grave.
Interfețele de produs, accesul, interfețele, monitorizarea, retragerile anormale, implementarea și evaluările de regresie ale versiunii sunt finalizate.
Producţia AI ţia este probabilistă, cu concluzii cu risc ridicat, angajamente formale, sume, contracte şi eliberarea confirmărilor manuale de păstrare a implicitelor. Model API, algoritmi de raţionament, date terţe părţi şi costuri de componente comerciale sunt prezentate de programul real; clientul este responsabil de legitimitatea datelor, regulile de afaceri şi constatările profesionale.
Căutarea de afaceri pentru dezvoltarea de aplicații mari modele, dezvoltarea de generare sau dezvoltarea de aplicații AI, are, de obicei, întrebări și răspunsuri, prelucrarea documentelor, generarea de conținut, analiza datelor sau cerințele de asistent de afaceri. Proiectele de producție necesită, de asemenea, accesul utilizatorilor, managementul back-office, conducte de cunoștințe și date, privilegii, evaluare, monitorizare, schimbarea modelelor și revizuire manuală, și nu pot echivala un apel API cu o aplicație completă.
O sarcină cuantificabilă este identificată mai întâi în jurul întrebărilor și răspunsurilor la cunoștințe, înțelegerii documentelor, ajutoarelor pentru conținut, analizei datelor sau instrumentelor, decât construirii unui portal comun.
Este necesară pregătirea unor sarcini reale, a unor probe de intrare și de ieșire, a unor surse de cunoștințe, a unor responsabilități actualizate, a privilegiilor de rol și a unor limite sensibile care nu pot fi atribuite modelelor.
Identificarea completă, interfața, jurnalele, evaluarea, cache-ul, limita fluxului, preluarea manuală, eliberarea gri și căile de degradare atunci când modelele nu sunt disponibile.
Gestionarea continuă a versiunilor de modele, sfaturi, cunoștințe, evaluare și colectare, costuri de apel, interfețe terțe și feedback-ul utilizatorilor pentru a evita deteriorarea lentă a calității după ce ați intrat online.
Modelele generice generează conținut fără cunoștințe de norme de afaceri și date de afaceri actualizate
Se pare că rezultatul curge fără nicio bază, iar erorile şi omisiunile nu pot fi stabilizate.
Modele, cunoștințe, sfaturi și interfețe de sistem sunt dispersate pe mai multe instrumente
Operatorii trebuie să copieze și să lipească în mod repetat, iar AI enul nu intră în procesul formal
Demonstrațiile sunt disponibile, dar mediile de producție nu au acces, jurnale, monitorizare și retragere
Generarea diagnosticului de scenariu AI si designul primei misiuni
Modele, sfaturi, realizări structurate și dezvoltarea traseului de model
RAG pe termen lung a datelor obtinerea, referentarea, filtrarea permisiunii si modernizarea liniilor de curgere a apei
Stație de lucru pentru generarea documentelor, extragerea informațiilor, rezumat, validare și conținut
AI Agent Tool Call, Regulile de afaceri și aprobări manuale
ERP, CRM, OA, baze de date și servicii de integrare a conținutului terților
Prelucrarea sensibilă a datelor, alertarea protecției, auditarea și retragerea anormală
Evaluarea reala a sarcinilor, cresterea grinzilor, monitorizarea costurilor si optimizarea continua
Limitele serviciilor, bazele bugetare și modalitățile de implementare a diferitelor etape ale proiectului nu sunt identice și pot fi evaluate în continuare împreună cu următoarele.
Limitele de livrare finale sunt definite în funcție de domeniul de aplicare al serviciilor, de faza de construcție și de modalitățile de cooperare și sunt descrise mai jos ca rezultate comune.
Acoperirea serviciilor si buclele inchise ale afacerii care trebuie completate in prima faza: generatia AI scenariul de afaceri diagnostic si prima misiune de proiectare, modele lingvistice mari, sfaturi, iesiri structurate si dezvoltarea traseului de model
Nivelul de integritate al codurilor, datelor, sistemelor, echipamentelor și documentelor existente și domeniul de aplicare al acoperirii care urmează să fie auditate, relocate sau reproiectate
Numărul de interfețe terțe, responsabilitățile de coordonare, calitatea datelor, compensarea neobișnuită și cooperarea externă a furnizorilor
Cerințe nefuncționale, cum ar fi performanța, disponibilitatea, securitatea, autoritatea, auditul, conformitatea și ferestrele de acces
Adâncimea și responsabilitatea pe termen lung a livrării: evaluare și evaluare fixă, raportare de calitate, costuri de performanță și testare a siguranței, implementare, monitorizare operațională și transfer de cunoștințe, asigurare a calității, intervale de continuitate a pacificării
Obiectivele proiectului, persoanele responsabile și criteriile de acceptare nu sunt stabilite
Conturi cheie, date, interfețe sau autorizații de afaceri care nu sunt disponibile
Se solicită doar prețul maxim sau ciclul foarte scurt, iar testele și controlul calității necesare nu sunt acceptate.
Putem ajuta la verificarea primei game de certificare.
Aluzie și realizare structurată sunt potrivite pentru un context specific misiunii la un moment dat; RAG enul se adresează căutării, versiunii și trimiterii cunoștințelor externe; instrumentul solicită întrebări în timp real și acțiuni controlate; reglajul fin este necesar pentru a determina dacă există un beneficiu suficient după ce misiunea, eșantionul și evaluarea s-au stabilizat. Cei patru se pot combina, dar nu pot înlocui interogările în timp real ale datelor cu informații fin reglate sau pot utiliza rezultatele căutării ca o comandă pentru care executarea a fost autorizată.
În cazul întrebărilor și răspunsurilor la întrebări, sistemul nu este doar o chestiune de încălcare a sistemului, de competență a diferitelor departamente, de informații contradictorii și de întrebări nefondate.
Modelul poate recomanda căutarea ordinelor sau crearea proiectelor, dar identificarea, condiţiile de căutare, limitele monetare şi eventuala execuţie sunt verificate de interfaţa de afaceri. Documentele şi recuperarea încărcate de client sunt date numai şi nu pot fi schimbate de către ele însele.
O misiune poate implica mai multe căutări, apeluri model, retestare și revizuire manuală. Punctele de nivel mediu și înalt ale întârzierii la sfârșit, costurile de resurse pe misiune, rata de pauză și rata de preluare manuală.
Următoarea este o evaluare recomandată a performanței clientului, nu a clientului, nici a angajamentului uniform de a respecta standardul.
| Punct de control | Cum verifici? | Evitați calcul greșit. |
|---|---|---|
| Pe baza ratei de sprijin | Verificarea manuală a concluziilor susținute prin trimitere | Existența unei trimiteri nu înseamnă că trimiterea la răspuns o susține. |
| Prelucrarea frontierelor | Date nefondate, ultravizoare și conflicte testate separat | Refuzul răspunsurilor corecte și finalizarea operațională a conturilor sunt luate în considerare separat |
| Sfârşit | De la prezentarea sarcinii la rezultatele disponibile pentru utilizator | Include căutare, instrumente, retest, nu doar primul cuvânt al modelului |
Scenariu de capacitate: biroul de revizuire a documentelor contractualeCombinația de tehnici utilizate pentru a înțelege generarea, citarea și revizuirea nu este utilizată ca dovadă a finalizării proiectelor clienților sau a ratelor de precizie.
Fiecare etapă are obiective clare, roluri participative și rezultate evaluabile, iar deciziile importante nu sunt lăsate până la sfârșitul proiectului.
Cele mai comune probleme înainte de cooperare sunt clar precizate în prealabil.
Nr. Model API a este o capacitate de baza si aplicatiile de productie necesita domeniu de aplicare a sarcinilor, date de cunoastere, iesire structurata, privilegii de identitate, interfete de sistem, clearance-ul manual, monitorizarea jurnalelor, evaluarea si retragerea anormala.
Multe întreprinderi validează valorile folosind modele controlate de cloud-end înainte de a evalua rutele mixte sau privatizate.
Necesitatea de a utiliza atât evaluări reale ale misiunii, referințe RG, reguli de operare, validare structurată, refuzuri, aprobări manuale și returnarea versiunilor nu poate fi justificată prin simpla promisiune a unui indiciu.
Aplicarea codului sursă, configurarea modelului, normele de alertă, prelucrarea cunoștințelor, colectarea evaluării, interfața și informațiile privind implementarea pot fi furnizate în cadrul domeniului de aplicare al contractului, iar limitele permise ale modelelor și componentelor terțe pot fi identificate.
In cazul in care software-ul normal proceseaza intrari si returneaza rezultate previzibile in principal in conformitate cu normele stabilite, si aplicatiile AI a se confrunta cu probleme de realizare instabila a modelului, modificari ale versiunilor de cunoastere, calitate a datelor si revizuire manuala. Ambele necesita cerere, produs, back-end, interfata, testare, implementare si mobilitate, iar AI nu inlocuieste ingineria software. Incredibila AI aplicatiei este adaugarea evaluarii misiunii, baza de referinta, gardul autor, preluarea manuala, costul model si functionarea in curs de derulare pe baza ingineriei software generice.
Vizualizare răspuns completAI Dezvoltarea aplicaţiilor pe termen lung şi Enterprise AI ţie software pe termen lungDatele ar trebui să indice sursa, permisiunea, versiunea temporală și rezultatele corecte, iar interfața ar trebui să confirme documentația, mediul de testare, autentificarea, restricționarea fluxului și responsabilitățile de scriere. Atunci când informațiile sunt incomplete, acestea pot fi diagnosticate și PoC la scară mică, în timp ce identificarea lacunelor care trebuie completate înainte de dezvoltarea producției.
Vizualizare răspuns completAI Dezvoltarea aplicaţiilor pe termen lung şi Enterprise AI ţie software pe termen lungMajoritatea întreprinderilor ar trebui să utilizeze modele mature pentru a-și potrivi sarcinile de certificare cu sfaturi, reguli, caz de cunoaștere RAG și instrumente de evaluare a calității numai atunci când misiunile fixe au lacune de capacitate stabile, date de formare de calitate legitime și beneficii clare.
Vizualizare răspuns completAI Dezvoltarea aplicaţiilor pe termen lung şi Enterprise AI ţie software pe termen lungAccesul este determinat de utilizator, frecvența de utilizare, capacitatea de echipamente, privilegiile de identitate și procesele de afaceri, mai degrabă decât prin căutarea unei forme de acoperire o singură dată a tuturor terminalelor. Asistentul intern de locuri de muncă este, de obicei, potrivit pentru integrarea în sistemele existente sau micro-inteligență întreprindere, cuie, pliante, servicii de clienți folosind pagini web, numere publice sau programe mici, iar misiunile de teren pot necesita APP
Vizualizare răspuns completA se vedea modul în care modelele mari pot ajuta la constrângerile de inginerie, procesele de evaluare manuală și de dezvoltare
Pentru mai multe informaţii.Întrebări și răspunsuriÎnțelegerea limitelor de revizuire a codului, testare, securitate, autorizare și răspundere
Pentru mai multe informaţii.Intrarea în serviciu generalGama completa de la peisajul afacerilor, AI de termen, produse software la operatiuni de productie
Pentru mai multe informaţii.Capacitatea de cunoaștereConstruirea capacității de recuperare a cunoștințelor care poate fi cotată, actualizată și moștenită din competențele de afaceri
Pentru mai multe informaţii.Scena tipicăConectați extragerea, generarea, auditul, cotația și confirmarea manuală la bucla închisă a activității
Pentru mai multe informaţii.Guvernanța calitățiiControlul calității producției cu seturi de sarcini fixe, ratinguri de eroare și versiuni
Pentru mai multe informaţii.Se indică modelele de produse, sarcinile reale, cerințele de date disponibile și de implementare, stabilind mai întâi dacă RAG ă, adaptarea instrumentelor, adecvarea modelelor sau dezvoltarea completă a programelor software.
Primul contact nu este de a trimite parole sau informații sensibile nesensibile.