Home / FAQs AI Разработка приложений и разработка программного обеспечения для предприятий AI
QUESTION & ANSWER

Какая разница между разработкой приложений AI и разработкой программного обеспечения?

Нормальное программное обеспечение обрабатывает ввод и возвращает предсказуемые результаты в основном по установленным правилам, а приложения AI также сталкиваются с проблемами нестабильного вывода модели, изменений в версиях знаний, качества данных и ручного обзора. Оба требуют спроса, продукта, бэкэнда, интерфейса, тестирования, развертывания и мобильности, а AI не заменяет программную инженерию. Надежная разработка приложений AI - это добавление оценки миссии, эталонной базы, забора полномочий, ручного захвата, стоимости модели и текущей работы на основе общей программной инженерии.

Отвечай на вопрос.

Во-первых, дайте выводы, которые можно использовать для принятия решений.

Ядро AI Application Development не добавляет чат-бокс в обычную систему, а скорее размещает вероятности в контролируемые бизнес-процессы. Проект требует определения реальных задач, входов, ожидаемых результатов, неприемлемых ошибок и ручных обязанностей, а также выбора моделей, RAG s, правил или инструментов для вызова. Прикладному уровню все равно необходимо строить номера счетов, привилегии, страницы, заставки, API s, базы данных, журналы, системы мониторинга и распространения; AI, посвященный сохранению моделей, советов, ноу-хау, инструментов и версий оценки, которые касаются отсутствия ответов, галлюцинаций, низкой уверенности, недоступности моделей и перерасхода средств.

DECISION FACTORS

Какие условия необходимо определить до вынесения решения?

На разных этапах работы, данных и проектов на один и тот же вопрос могут быть даны разные ответы. Предлагается проверить следующие условия и включить общие выводы, содержащиеся в Интернете, в свои собственные проекты.

Функция, обусловленная определением бизнес-правил или синтаксического суждения моделиБудет ли ошибка иметь финансовые, договорные, клиентские или защитные последствияПотребность в бизнес-знаниях, данных в реальном времени и системных инструментахКто будет оценивать модель, знания и изменения бизнеса на постоянной основе
ACTION STEPS

Предложенный порядок аванса

01

Во-первых, мы будем четко понимать цель и границу.

Пересмотр операционных целей в виде дублирующих пользовательских заданий и выборок.

02

Ключевая зависимость от валидации

Различают установление правил, решение AI и шаги, которые должны быть подтверждены вручную.

03

Разработка оценочных результатов

Системы продуктов, знания моделей, привилегии и ненормальные отступления разрабатываются одновременно.

04

Убедитесь, что вы выбрали следующий шаг с реальными результатами.

c) Принятие доказательств производства осуществляется многоуровневым образом.

PRACTICAL EXAMPLE

Как вы понимаете это в реальном бизнесе?

Пример, используемый для иллюстрации метода суждения

Традиционные заказы на обслуживание пассажиров могут быть созданы путем создания списка работ в необходимых областях; клиентская служба AAI также должна понимать выражение пользователя, поиск и ответ. Система должна показывать основу, ограничивать доступ к данным клиента, обязывать к возврату средств для передачи труда, а также повторно тестировать модель или обновлять знания, а не только проверять, можно ли нажать кнопки рабочего листа.

COMMON RISKS

Самый простой способ наступить.

Сделайте вызов большой модели API равным завершению AI приложения

Всего несколько разговоров, никаких фиксированных заданий.

Игнорировать привилегии учетной записи, отказ интерфейса, ручное поглощение и текущие расходы

ACCEPTANCE

Как мы должны в конечном итоге получать и подтверждать?

Приемка и проверка должны учитывать бизнес-функцию, качество миссии AI, серьезные ошибки, безопасность полномочий, обратную запись интерфейса, ручное оформление, эксплуатационные расходы, отступление от развертывания и доставку активов отдельно; персонал предприятия должен иметь возможность обновлять знания, переключать конфигурации и повторять основную оценку.

При подготовке к общению с поставщиками или внутренними командами рекомендуется приносить текущие процессы, репрезентативные образцы, существующие системы, сроки планирования и бюджетные уровни.Сначала четко обозначены неизвестные пункты, а затем принимается решение об использовании диагностики, PoC, проектов фиксированного диапазона или текущих исследований и разработок, что обычно более надежно, чем прямой спрос на цену и продолжительность без границ.

Условия вашего проекта отличаются от приведенных выше примеров?

Оперативные цели, существующие системы, выборочные и запланированные сроки могут быть сопоставлены до того, как консультанты смогут вынести предварительные суждения в отношении фактических границ.

Ассоциированные консультанты по проектам