Home / FAQs / AI Uygulama Geliştirme ve Kurumsal AI Yazılım İnşaatı
QUESTION & ANSWER

AI Uygulama Geliştirme genel yazılım geliştirmesi arasında ne fark yaratıyor?

Normal yazılım süreçleri giriş ve öngörülebilir sonuçlar temel olarak belirlenmiş kurallara göre geri döndürür ve AI uygulamaları aynı zamanda bilgi sürümlerine, veri kalitesine ve manuel incelemelere ek olarak, uygulama maliyetine ve devam eden operasyona dayalı olarak yazılım mühendisliğine de sahiptir.

Soruyu cevaplayın.

İlk olarak, karar verme için kullanılabilir sonuçlar verin

AI Uygulama Geliştirme'nin temeli, sıradan sisteme bir sohbet kutusu eklemeyin, ancak kontrol edilen iş süreçlerine kadar olasılıklara sahip olmaları tercih eder. Proje gerçek görevlerin tanımı, girişlerin, beklenen hataların ve el elemanların ve dağıtım sistemlerinin seçimine ihtiyaç duyar, RAG'lerin, çağrılama modellerinin, kuralların veya araçların korunması için özelleştirilmesi gerekir, kodların, sayfaların, arka aşamaların, API'lerin, veri tabanlarının, oturumların ve dağıtım sistemlerinin seçimine ve dağıtımına ilişkin karar vermeleri gerekir.

DECISION FACTORS

Yargılamadan önce hangi koşullar belirlenmelidir?

Aynı soru farklı iş, veri ve proje aşamaları altında farklı cevaplara sahip olabilir. Aşağıdaki koşulların kontrol edilmesi ve web'deki ortak bulguların kendi projelerine dahil edilmesi önerilir.

İş kuralları veya model sözcülüğü yargılayıcısı kararlarının belirlenmesi ile işleve yol açtıHatanın finansal, sözleşmeli, müşteri veya güvenlik sonuçları olsunİş bilgisi, gerçek zamanlı veri ve sistemler araçları için ihtiyaçModel, bilgi ve iş değişiklikleri sürekli olarak değerlendirecek kim
ACTION STEPS

İleriye dönük bir emir

01

İlk olarak, hedef ve sınır hakkında net olacağız.

Yeniden operasyonel hedefleri tekrarlanan kullanıcı atamaları ve örnekleri.

02

Geçerlilik Anahtar Bağımlılığı

Kuralların kurulması ile ilgili olarak, AI kararı ve elle doğrulanmış adımları atarak.

03

Değerlendirme edilebilir sonuçları Geliştirme

Ürün sistemleri, model bilgisi, ayrıcalıklar ve anormal geri çekilmeler aynı anda tasarlanmıştır.

04

Gerçek sonuçlarla bir sonraki adıma karar verdiğinizden emin olun.

(c) Üretimin kanıtlarının kabul edilmesi bir tabakalı şekilde çalışır.

PRACTICAL EXAMPLE

Gerçek işte nasıl anlıyorsunuz?

Örnek, karar verme yöntemini göstermek için kullanılır

Geleneksel yolcu servisi, gerekli alanlarda bir çalışma listesi yaratarak oluşturulabilir; AAI müşteri hizmeti, kullanıcının ifadesini, geri dönüş ve cevabı anlamanız gerekir. Sistem, müşteri verilerine erişim, modeli veya güncelleme bilgilerini geri ödemeye taahhüt eder ve yalnızca çalışma masası düğmelerinin tıklandığında doğrulamalıdır.

COMMON RISKS

En kolay pit adım at.

API'nin uygulamasını tamamlamak için büyük bir model haline getirin

Sadece birkaç basit konuşma, sabit bir görev seti değil.

Ignore account ayrıcalıkları, arayüz başarısızlığı, manuel takeover ve devam eden maliyetler

ACCEPTANCE

Nasıl alınır ve doğruyu doğrulayacağız?

Kabul ve inceleme, iş fonksiyonunu, AI misyonunun kalitesini, ciddi hataları, otoritenin güvenliği, arayüz yaz geri dönüşleri, manuel izin, performans maliyetleri, dağıtım geri çekilme ve malların teslim edilmesini ayrı olarak incelemelidir; kurumsal personel bilgi, konfigürasyonları ve ana değerlendirmeyi tekrarlayabilmelidir.

tedarikçiler veya iç takımlar ile iletişim kurmaya hazırlanırken, mevcut süreçlerin, temsilci örneklerin, mevcut sistemlerin, zaman ve bütçe seviyelerinin getirilmesini tavsiye edilir. İlk olarak, bilinmeyen öğeler açıkça işaretlenir ve sonra karar tanıları kullanmak için yapılır, PoC, sabit menzilli projeler veya devam eden araştırma ve geliştirme, bu genellikle sınırları olmayan bir fiyat ve süre için doğrudan talepten daha güvenilirdir.

Proje koşulları yukarıdaki örneklerden farklıdır?

Operasyonel hedefler, mevcut sistemler, örnek ve planlı zaman, danışmanlar gerçek sınırlarla ilgili ön yargılar yapabilmeden önce eşleştirilebilir.

Associate project danışmanlar