คุณพัฒนาข้อมูล AI อย่างไร? เส้นทางสมบูรณ์จาก AI PoC เพื่อผลิตการจัดระบบ

อย่างแรก เรามาดูกันว่าบริษัทต้องการสมาร์ท AI หรือระบบอัตโนมัติทั่วไป

ผู้ใช้มักผสม AI หุ่นยนต์แชท RAGANDG และทํางานอัตโนมัติ หุ่นยนต์ส่วนใหญ่ทํากิจกรรมแบบสอบถามและสอบถามข้อมูล พื้นฐาน RAG อนุญาตให้สามารถหาคําตอบและให้ข้อมูลต่าง ๆ ได้ตามพื้นฐาน การใช้ระบบอัตโนมัตินั้นเหมาะกับงานที่ตั้งไว้ตามกฏ; AI 1M หน่วยงานปัญญาเข้าใจงาน, เลือกขั้นตอน, เลือกเครื่องมือ และดําเนินการต่อไป เพื่อดําเนินการผลลัพธ์

โปรเจกต์นี้ควรจะมีการประกาศวัตถุประสงค์ของธุรกิจที่ไม่สามารถสังเกตเห็นได้ เช่น “อ่านคําร้องขอรับจดหมายอ้างอิง, การระบุลูกค้าและผลิตภัณฑ์, การมองหาราคา ERP, การสร้างโครงร่างและส่งพวกเขาไปยังรายการที่เห็นชอบขาย" แทนการ“ทําการขายอย่างฉลาด". รายละเอียดเดิมสามารถกําหนดค่าข้อมูล, ความรู้, ความชอบ, และความผิดปกติ ในขณะที่คําอธิบายหลังสามารถสร้างการสาธิต และไม่สามารถสร้างสัญญาและยอมรับได้

• ระบุว่าใครใช้ผลลัพธ์ และเส้นทางธุรกิจที่เขาเข้ามา
• การแยกการตัดสินใจจําลอง, กฎความแน่นอน, การปฏิบัติของระบบและหนี้สินด้วยตนเอง
• การระบุสถานการณ์ต้องถูกปฏิเสธ การพักงาน หรือการส่งมอบ

สร้าง AI PoC ด้วยชุดงานจริง ไม่ใช่แบบตัวอย่างเรียบๆ

ค่าของ AI inute PoC เป็นการตรวจสอบรายการที่ไม่รู้จักที่น่าจะมีผลกระทบกับความสําเร็จหรือความล้มเหลวของโครงการ enterprise ควรเตรียมงานจริง ๆ ที่ได้รับอนุมัติ และไม่ได้รับอนุมัติจากงานเพิ่มเติม ซึ่งรวมถึงทั้งข้อมูลทั่วไปและข้อมูลสูญหาย ข้อมูลที่ผิดพลาด รูปแบบความไม่ซ้ํากัน สิทธิ์ในการทํางาน และยกเว้นการทํางานไม่เพียงพอ สําหรับคําถามและคําตอบ การปฏิเสธ และสิทธิ์ในการรับข้อมูลเอกสาร การประมวลผลที่สําคัญ และการแก้ไขด้วยตนเอง สําหรับเครื่องมือที่เรียกมา ปฏิรูป, การทําการตรวจสอบ และทําอีกครั้งล้มเหลว

PoC จะหยุดการประเมินและวัด, พื้นฐานด้วยตนเอง และเงื่อนไขสําหรับการรับเลี้ยง, เรียกใช้โมเดลบันทึกเวลา, ความรู้, เคล็ดลับ, กฎ, โพรเซส, ระยะเวลา, การเรียกค่า และการแทรกแซงด้วยตนเอง

• แสดงผล PC รุ่น, การประเมิน และการวัด, ผลโดยรายการ และรายการความล้มเหลว
• คุณภาพ ความเร็ว การแทรกแซงด้วยมือและค่าใช้จ่ายการวิ่งเดี่ยวถูกประเมินในเวลาเดียวกัน
• การให้ข้อสรุปของการกลับมาเป็นแบบเดิม, การแก้ไข, การกลับมาใหม่หรือการแก้

ป้อนการพัฒนาโปรแกรม AI เพื่อสร้างวงจรธุรกิจแบบปิดรอบระบบที่มีอยู่

Most enterprises do not need to replace ERP, CRM, OA or industry software for AI. A more rational way is to keep the existing system carrying official business data such as customer, order, contract and finance, providing the necessary context for AI applications through API, news, document exchange, or controlled automation. AI is responsible for understanding unstructured information, retrieving knowledge and generating recommendations, and certainty processes are responsible for field validation, state flow and critical business writing.

การพัฒนาส่วนติดต่อผู้ใช้ไม่สามารถพิจารณาการเรียกที่ประสบความสําเร็จได้ โพรเซสแต่ละโพรเซสจะแสดงตัวของโพรเซสที่เชื่อมโยง, สิทธิ์ในการน้อยที่สุด, การทําการค้นหาในช่องข้อมูล, การเรียกซ้ํา การร้องขออีกครั้ง, การสอบใหม่, ความสําเร็จบางส่วน, การชดเชยด้วยตนเอง และค่าชดเชยที่สาม ส่วนตัว ที่ฉลาดทําการอ้างอิง, การปล่อยข้อมูลสาธารณะ หรือข้อมูลสําคัญที่มีการแก้ไขข้อมูลเพิ่มเติม โดยยืนยันข้อมูลเพิ่มเติม และการเชื่อมต่อต่อเนื่องระหว่างรูปแบบการแสดง, การเรียกดูข้อมูล, การปรับเปลี่ยนด้วยตนเอง และผลสุดท้ายของธุรกิจที่เหมือนกัน

ความสามารถของวิศวกรรมจะต้องเสร็จจากต้นแบบไป prucation ของซอฟต์แวร์

ตัวต้นแบบนี้มักจะพิสูจน์เพียงว่าการทํางานแกนความชอบต่อองค์ประกอบหลักทํางาน และการทํางานดังกล่าวจะดําเนินการโดยการสร้างข้อมูลประจําตัวให้สมบูรณ์ ประมวลผลข้อมูลที่อ่อนไหว การประมวลผล, การประมวลผล, การทําคิวที่ผิดปกติ, รวมการทํางาน, การติดตาม, การจัดจําหน่ายสีเทา, การหดตัวและการสํารองข้อมูล enterprise ยังจําเป็นต้องจัดการแบบจําลอง, ทิป, เคล็ดลับ, ข้อกําหนด, และเครื่องมือที่ไม่สามารถเรียกคืนเงื่อนไขที่ใช้ได้ หากไม่มีมันหลังจากการผิดพลาด

ข้อเสนอที่ส่งมาจาก AI ควรรวมถึงความต้องการและขอบเขตภารกิจ, สถาปัตยกรรมระบบ, โค้ดต้นฉบับ, ส่วนติดต่อผู้ใช้, ส่วนติดต่อผู้ใช้, ส่วนติดต่อผู้ใช้, การประเมิน และการประเมินผล, รายงานผลการทดสอบ, สคริปต์สําหรับการแข่งขัน, สคริปต์ดําเนินการ, คู่มือการทํางาน และข้อจํากัดที่รู้จัก โมเดล, เครื่องมือ, เครื่องมือที่ 3 และความรู้แบบต่อเนื่อง เป็นค่าใช้จ่ายระยะยาว และควรถูกแยกออกจากค่าใช้จ่ายในการผลิตแบบชั่วคราว, หลีกเลี่ยงราคาเริ่มต้นที่ปรากฏอยู่ต่ําและไม่สามารถตั้งตัวได้

• ปฏิบัติการที่มีความเสี่ยงสูง มีตัวระบุด้วยตนเอง, ระบบระงับการทํางานและสํารอง
• ความสามารถในการผลิตบัญชี, รหัสแหล่ง, การปรับแต่งและข้อมูลหลัก
• ไม่มีรุ่นก่อนonline สําหรับออกกําลังกาย ส่วนติดต่อเชื่อมต่อคือ การใช้เวลาและบันทึกการทํางาน

How to accept AI intelligence and determine whether it is worth expanding input

การยอมรับและการตรวจสอบ ควรเกิดขึ้นอีกในชุดจริงของงานที่ทั้ง 2 พรรค และอัตราการเติมข้อมูลสําเร็จ, ความแม่นยําในสาขาที่สําคัญ, การอ้างอิงเครื่องมือ, การแทรกแซงด้วยตนเอง, เวลาตอบสนอง, การฟื้นตัวล้มเหลว และค่าใช้จ่าย ควรวัดค่าต่าง ๆ แยกกันด้วย หากแต่ค่าที่ป้อนมานั้น ไม่ควรสัญญาว่าค่าที่จะเติมจะสมบูรณ์ 100% แต่ควรกําหนดช่วงของการรับเลี้ยงดู, การทบทวนด้วยตนเอง การปฏิเสธการประมวลผลและไม่มีการรองรับ

การยอมรับธุรกิจนั้นถูกเปรียบเทียบกับกระบวนการพื้นฐานก่อนกําหนดด้วย กระบวนการที่จัดการงาน 1,000 งานต่อเดือน และใช้เวลาเฉลี่ย 15 นาทีของเวลาด้วยตนเองเป็นเพียงจุดเริ่มต้นในการวัดเท่านั้น

Which evidence should be checked when selecting AI Application Development

บริษัทควรตรวจสอบอย่างใกล้ชิดมากขึ้น ความสามารถของทีมที่จะเข้าใจภารกิจธุรกิจ กําหนดการประเมินจริง ออกแบบส่วนติดต่อระบบ การจัดการความปลอดภัยของผู้มีอํานาจและความล้มเหลว และระบุซึ่งสถานการณ์ที่ไม่เหมาะสมชั่วคราวสําหรับ AI. จําเป็นต้องใช้ชุดของข้อมูลการสลายตัวเดียวกัน เพื่ออธิบายโครงการความเสี่ยง, PoC, ช่องว่างการผลิตและค่าใช้จ่ายซึ่งมีความแตกต่างกันมากกว่าการนําเสนอทั่วไป

ทั้งนี้จะบรรจุความไม่แน่นอนเกี่ยวกับ ประสิทธิภาพของ AI และทําให้แน่ใจว่า enterprise มีความรู้ การประเมิน โค้ด การปรับแต่ง และวิธีการดําเนินการ แม้ว่าแบบจําลองหรือทีมบริการจะถูกแทนที่