Talep ve sahne tanı
Projenin yapmaya değer olup olmadığını ve ilk aşamada ne yapacağını onaylayın.Operasyonel temel, hedef kullanıcılar, gerçek görevler, örnek veriler, sistem koşulları, risk ve aday rotaları
Home / Proje Kararı Kılavuzu / Özel AI Geliştirme İhtiyaçlara ve Süreçlere İhtiyacı Var
PROJECT DECISION GUIDEÖzel AI Development'in ihtiyacı ve süreçleri: Sahneden üretime yönelik teşhisden
Özel AI Geliştirme'nin başarısızlığının en savunmasız nedeni, modelin yeterli değil, ancak talep hala “AI asistanı” olarak sıkışıp kalıyor.Projeyi yapmadan önce, gerçek kullanıcılara, özel görevlere, giriş çıkışlara, bilgi verilere, sistem eylemlerine, hata sonuçlarına ve geri dönüşen göstergelerine tercüme edilmelidir.
Soruyu cevaplayın.
Özel AI Geliştirme İhtiyaçlara ve Süreçlere İhtiyacı Var
Güvenilir süreçler genellikle sahne tanılarına, talep ve görev setlerine bölünmüştür, PoC değerlendirme, ürün ve mimarlık tasarımı, üretim gelişimi ve sistemleri entegrasyonu, gri ölçekli ve devam eden işlemlerden sonra üretim aralıkları ve devam eden tüm düğmelerle başlamak zorunda değildir, ancak iş kapalı döngüler, rol ayrıcalıkları, örnekler, arayüzler, alt hatları, manuel pedallar ve teslimatlar ve PoC ilk olarak model 'in 'in etkilerini tanımlayabilmeli ve gösteri prototipleri doğrudan online bir sürüm olarak kabul edilemez.
SCOPE & BUDGET LEVELS
İlk olarak, proje aşamasıyla sınıra açık girişler
Aşağıdaki katmanlar bütçe ve kabul için bir temel oluşturmak için kullanılır ve gerçek kapsamı hala statüko, arayüz ve zaman gereksinimleri ile ilgili olarak değerlendirilmeli.
PC ve program donduruyor
Geçerli model efektleri ve anahtar teknoloji bilinmeyenSabit görev seti, operasyonel prototip, item-by-proje değerlendirme, maliyet performansı, üretim boşlukları ve ilk-faz programı
Üretim gelişimi ve operasyon
Etkili kapasite-build as sürdürülebilir softwareÜrün sonunda, arayüze erişim, test dağıtım, gözetim geri çekilme, bilgi transferi ve sürekli değerlendirme
DECISION FACTORS
Karar verme için anahtar elementler kontrol edilir
İlk olarak, kısıtlama ve sorumluluk sınırları belirlenir, sonra teknik rotalar ve işbirliği yöntemleri karşılaştırılır.
Operasyonel görev tanımı
Hangi süreçte hangi girdileri işleten, hangi sonuçları kontrol etmek için gerekli olan ve hangi maliyetler ve sorunlar ele alınacaktır.
Örnekler ve bilgi koşulları
Normal, olağandışı, çatışma, eksik ve yüksek riskli örnekler hazırlayın ve bilgi kaynaklarını, frekans güncelleştirmelerini ve erişim haklarını tanımlayın.
Modeller ve mühendislik rotaları
Daha olgun araçlar, modeller API, RAG, kurallar, Ajan, iyi niyetli ve özel dağıtımlar, teknik bir şart oluşturmaz.
Sistem & Data Boundaries
birincil verilerin, arayüzlerin, ERP için işlem ve anomalilerin tanımlanması, CRM, OA, veritabanı ve üçüncü taraf sistemler.
Rol otoritesi ve manuel sorumluluk
Kullanıcıların ne görebilirlerini, AI'nin uygulayabileceği şeyleri, hangi sonuçları onaylanmalıdır ve başarısız olduklarında devralırlar.
Kalite ve kabul göstergeleri
Görev tamamlanması, ciddi hatalar, alıntı, reddedilme, performans, maliyet ve operasyonel kullanım hedefleri ayrı tanımlar.
Faz planı müşterilerle çalışmak
(c) Örnek, arayüz, kural onayı, test ortamı ve operasyonel kabul ve kabulden sorumlu kişi ve zaman, plana dahil edilir.
Online Git ve çalışmaya devam edin
Bilgiyi güncellemeden önce, model versiyonları, regresyon değerlendirmeleri, maliyet uyarıları, sorun imhası ve sonraki iteratif sorumlulukları.
İletişim veya değerlendirmeden önce önerilerin hazırlanması
Operasyonel hedefler ve ilk dönem başarı göstergeleriHedef kullanıcı ve mevcut tam süreçDüzenli ve olağandışı görevlerin örneğiBilgi verilerinin kaynağı ve nasıl yetkiliMevcut sistemler, arayüzler ve test hesaplarıRol hakları, onay ve hata imhaİşsizlik, güvenlik, performans ve bütçe kısıtlamalarıKaynak kodu, yapılandırma, değerlendirme ve belge teslim gereksinimleri
Uygulamayı Önerik
Projenin bir sayfası özeti, iş ve teknolojiden önce iş ve anahtar koşulları açık tutmak için kullanılır. Model kalitesi, bilgi retrieval veya araç çağrısı-up, POC bağımsız olarak kullanılabilir; üretim ihtiyaçları, arayüzler ve planlamalar kabul edildikten sonra dondurulur.
DECISION WORKSHEET
Özel AI Geliştirme'nin ihtiyacı ve süreçleri uygulanabilir karar verme sürecine devretme
Aşağıdaki çalışma tabloları, işletmelere satıcılara belirsiz tavsiyeler organize etmelerine yardımcı olur, iç-approval ve proje-receivable girişler.
Operasyonel görev tanımı
Hangi süreçte hangi girdileri işleten, hangi sonuçları kontrol etmek için gerekli olan ve hangi maliyetler ve sorunlar ele alınacaktır.
Eğer faktör belirsiz kalırsa, bir teşhis veya küçük ölçekli geçerlilik ayarlanmalıdır ve doğrudan değişmez sabit toplam fiyat aralığı dahil etmek uygun değildir.
Örnekler ve bilgi koşulları
Normal, olağandışı, çatışma, eksik ve yüksek riskli örnekler hazırlayın ve bilgi kaynaklarını, frekans güncelleştirmelerini ve erişim haklarını tanımlayın.
Eğer faktör belirsiz kalırsa, bir teşhis veya küçük ölçekli geçerlilik ayarlanmalıdır ve doğrudan değişmez sabit toplam fiyat aralığı dahil etmek uygun değildir.
Modeller ve mühendislik rotaları
Daha olgun araçlar, modeller API, RAG, kurallar, Ajan, iyi niyetli ve özel dağıtımlar, teknik bir şart oluşturmaz.
Eğer faktör belirsiz kalırsa, bir teşhis veya küçük ölçekli geçerlilik ayarlanmalıdır ve doğrudan değişmez sabit toplam fiyat aralığı dahil etmek uygun değildir.
Karşılaştırmalı bir değerlendirme özeti ne içermelidir?
Asgari bir şekilde, iş hedefleri ve ilk başarı göstergeleri, hedef kullanıcılar ve mevcut tam süreçler, normal ve olağandışı görevlerin temsili örneği, bilgi kaynakları ve otorite delegasyonu, mevcut iş hacmi ile birlikte, ortalama işleme süresi, büyük anomaliler, sistemler zaten bir sınırda, veri ayrıcalıkları, üçüncü taraf bağımlılık ve online pencereler ile aynı sürüme sağlanmaktadır.
Örneğin, şirket, projenin ayda 160 saatlik iş kurtaracağını bekliyor, ancak bu rakam, tek zaman tasarrufları, kabul oranları ve manuel inceleme oranlarına göre önemli ölçüde daha düşük olmalıdır.Eğer kullanıcıların yüzde 40'ı ilk kez kullanıyorsa veya yeni işlem gözden geçirme sürecini artırırsa, gerçek faydalar belirgin tahminlerden daha düşük olacaktır.
Satıcı iletişim sırasında sorgulanması önerilen dört kanıt türü
İlk olarak, talep versiyonlarının tutarlılığı, iş süreçleri, prototipler, arayüzler ve dışlamalar; ikinci mühendislik kanıtları: benzer teknolojiler erişilebilir yapılar, kod yönetimi, test, dağıtım ve sorun yönetimi yöntemleri; üçüncü kişi kanıtları: gerçek katılımcıların, giriş aşamalarının, sorumlulukların ve değiştirme mekanizmalarının açık olup olmadığını; ve dördüncüsü de bu proje kapsamında geliştirilebilecek kanıtlar: nasıl kaynak kodları, veri, hesap numaraları, belgeler, eğitim, kalite güvence ve ulaşımın teslim edileceği.
Bu bağlamda açıklık, kritik güven, takım kapasitesi, kabul edilebilirlik ve uzun vadeli taksit ayrı olarak değerlendirilebilir ve her puanın kaydına temel olarak kaydedilir.Eğer bir program daha ucuzsa, arayüz, geçiş, test veya online sorumluluk dışlanırsa, o zaman aynı kalibreye kıyasla dönüştürülmelidir.
Yargılama ilkesi
Bu sayfa, sabit bir teklif veya performans taahhüdü oluşturamayan bir karar alma çerçevesi sunar.
FAQ
FAQs
İşbirliğinden önceki en yaygın konular açıkça önceden belirtilmiştir.
AI'ye tam bir talep dosyası olmadan ulaşabilirsiniz?+
Satıcı talep oluşturmaya yardımcı olabilir ve iş geçerliliği ve veri delegasyonu hala işletmenin başı tarafından doğrulanmalıdır.
AI projesi neden başarısız bir örnek hazırlanmalıdır?+
Model ideal örnek tarafından aşırı derecede azaltılır. Eksik bilgi, çatışma bilgisi, ultra vires talepleri, arayüzlerin başarısızlığı ve yüksek riskli görev kararlılık sistemleri reddedilmeyi, onayı gerektirir veya işgücü transfer gerektirir.
PoC'in kabul edilmesinden sonra neden yeniden hesaplayın?+
PoC sertifikası önemli bir özelliktir ve üretim versiyonu da ürünler, ayrıcalıklar, arayüzler, güvenlik, performans, izleme ve ulaşım içerir. Geçerlilik sonuçları bilinmeyen eşyaları azaltır ve iş kapsamını ortaya çıkarmalıdır.
Custom AI Geliştirme döngüsü genellikle çalışır?+
Özel AI Geliştirme döngüsü, talep tanısı ile ayırt edilmelidir, PoC, üretim gelişimi, sistem hizası ve gri ölçekli.
AI online olduğunda kim koruyacak?+
Operasyonel kafalar görev kurallarını ve bilgilerini koruyor, teknik ekipler uygulamaları, arayüzleri ve dağıtımları koruyor ve AI operasyonel rol bakım değerlendirmeleri, modeller ve maliyetler.
DECISION FAQ
Tüm 265 sorularını kontrol edin.Mevcut projelerle ilgili ortak konular
Custom AI Geliştirme, AI uygulama özelleştirmesi ve enterprise AI
Genellikle Enterprise AI Özel Geliştirme Online'a gitmek için ne kadar sürer?
döngüsü, operasyonların kapsamına, örnek hazırlık, model bilinmeyen maddeler, sistem arabirimleri, haklar güvenliği ve erişim gereksinimlerine bağlıdır.Tek sahneler, PoC'in birkaç haftası ile doğrulanabilir ve üretim versiyonu genellikle aylık bir ürün geliştirme, entegrasyon, test ve deneme işlemi gerektirir.
View full answerAI Uygulama Geliştirme ve Kurumsal AI Yazılım İnşaatıAI 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.
View full answerAI Outsourcing, alıntılar ve kabullerİşletme AI projesinin tükenmeden önce hazırlanmak için ne bilgiye ihtiyaç var?
The enterprise does not need to complete the complete requirement prior to consulting, but at least prepare business objectives, use roles, representational tasks, existing processes, available knowledge data, associated systems and planning time. Sensitive information can be dissensitized and then opened gradually after the parties have signed a confidentiality agreement. The more information reflects the real task, the easier it is for the AI outsourcing team to judge whether the scene is worth doing, how the PoC is designed and what the cost is.
View full answerYazılım geliştirme ve projelerin dışlanmasıYazılımların teşvik ve kendi inşa takımlarının seçimi ne olmalıdır?
Yazılım kesintisi genellikle işletme uzun vadeli bir süreklilik gerektirir ve işletmenin bir ürün ve teknoloji yönetimi yeteneğine sahiptir. Hedef açıkça tanımlanmışsa, hızlı başlangıç gereklidir veya birçok işletme ve teknoloji sahibine ait bir eksikliktir, birçok işletme ve teknoloji sahibine ait, R & D'nin aşamasına veya dış takıma adanmıştır.
View full answerRELATED
Proje değerlendirmenin alt komisyonuHizmetlerin bilgilerini tut
Relevant
AI ve Büyük Dil Modeli Uygulama Geliştirme
Gerçek görevlerden hizmet yelpazesini, bilgi, üretim mühendisliğine göre görüntüle
Daha fazla bilgi için.RelevantAI projesinin yazılım ve ön değerlendirme
Ambalaj ihtiyaçları, statü, bütçe ve tarayıcıda program
Daha fazla bilgi için.RelevantAI Uygulama Geliştirme
Model erişimin ötesinde tam ürün ve mühendislik sınırının anlaşılması
Daha fazla bilgi için.RelevantEnterprise AI Özel Geliştirme Maliyetleri ve döngüleri
Görev, veri, arayüz, dağıtım ve operasyon tarafından kurulan bütçe tabanları
Daha fazla bilgi için.