Bir işletme AI kullanmak istiyorsa, bu işlemi modelle başlamalı veya değiştirmeli mi?
Enterprise AI iş görevleri ve süreç sonuçları ile başlamalı, ilk tedarik modeliyle değil, süreçler karışır ve veriler gerçek örnekleri kullanarak sorumluluk sahibi olmaz, AI sadece ikna edicileri olacaktır. Birincisi, kullanıcıların, giriş, beklenen sonuçları, manuel izin ve sistem eylemlerini tanımlayacaktır, sonra modelleri seçer, RAG'leri seçin, kurallar veya otomatik rotalar gerçek örnekleri kullanarak.
Bu video, kurumsal-infomatik bilgi öğrenme ve iç tartışmalar için kullanılır.
Ne yapabileceğimizi görelim.
Enterprise AI iş görevleri ve süreç sonuçları ile başlamalı, ilk tedarik modeliyle değil, süreçler karışır ve veriler gerçek örnekleri kullanarak sorumluluk sahibi olmaz, AI sadece ikna edicileri olacaktır. Birincisi, kullanıcıların, giriş, beklenen sonuçları, manuel izin ve sistem eylemlerini tanımlayacaktır, sonra modelleri seçer, RAG'leri seçin, kurallar veya otomatik rotalar gerçek örnekleri kullanarak.
Bu sorunun video içeriği okunur okuma
Aşağıdaki, videonun güncel dönem için yapısal metinsel yorumları, hızlı okuma, iç tartışma ve arama izin verilen; fiil, otomasyon veya özelleştirmeler gerekli değildir.
1. AI senaryosu nasıl tanımlanmalıdır
Süreç kendisi kafa karıştırıcı ve veriler sorumlu değildir. İlk olarak, kullanıcıların, girişlerin, beklenen sonuçların, manuel izinlerin ve sistem eylemlerinin, sonra modellerin, RAG s, kurallar veya otomatik rotalar gerçek örnekleri kullanarak belirlenmesi gerekir.Bu kararın konusu için, gerçek görevleri, belgeler, iletişim kayıtları veya sistem kayıtlarının kontrol edilmesi gerekir, zaman, geri çalışma maliyetleri, sorumlu pozisyonlar ve istisnalar.
2. Neden süreçler ve veri hazırlığı önceki modellere
Süreç kendisi kafa karıştırıcı ve veriler sorumlu değildir. İlk olarak, kullanıcıların, girişlerin, beklenen sonuçların, manuel izinlerin ve sistem eylemlerinin, sonra modellerin, RAG s, kurallar veya otomatik rotalar gerçek örnekleri kullanarak belirlenmesi gerekir.Bu kararın konusu için, gerçek görevleri, belgeler, iletişim kayıtları veya sistem kayıtlarının kontrol edilmesi gerekir, zaman, geri çalışma maliyetleri, sorumlu pozisyonlar ve istisnalar.
3. PoC ile ilk aşama girişlerini nasıl kontrol edin
Süreç kendisi kafa karıştırıcı ve veriler sorumlu değildir. İlk olarak, kullanıcıların, girişlerin, beklenen sonuçların, manuel izinlerin ve sistem eylemlerinin, sonra modellerin, RAG s, kurallar veya otomatik rotalar gerçek örnekleri kullanarak belirlenmesi gerekir.Bu kararın konusu için, gerçek görevleri, belgeler, iletişim kayıtları veya sistem kayıtlarının kontrol edilmesi gerekir, zaman, geri çalışma maliyetleri, sorumlu pozisyonlar ve istisnalar.
Bu sahneyle ne yapmalıyız?
Projedeki ilk adım, bilgi projelerinin ne yapması gerektiğini belirlemek, boyut, inşaat rotası, ürün seçimi ve AI giriş noktaları. İlk adım gerçek giriş, istenen kullanım, araç ayrıcalıkları, manuel izin, alışılmadık kullanım ve operasyonel kabul göstergeleri belirlemektir ve sonra kuralları kullanmaya karar verir, senaryolar, API, Kodx veya diğer AIAgents, bir işletmenin AI'yi kullanmak istediği şekilde.
Koşullar, sorumluluk, veri kaynakları ve istisnalar gerçek örnekleri kullanarak yapılır ve sunum üretim kanıtları için bir yedek olarak kullanılmamaktadır.
Koşullar, sorumluluk, veri kaynakları ve istisnalar gerçek örnekleri kullanarak yapılır ve sunum üretim kanıtları için bir yedek olarak kullanılmamaktadır.
Koşullar, sorumluluk, veri kaynakları ve istisnalar gerçek örnekleri kullanarak yapılır ve sunum üretim kanıtları için bir yedek olarak kullanılmamaktadır.
İyileştirme yolları
- 1Kurtarma durumu süreci ve temelin maliyeti
Son ve temsil görevleri ve anomalileri seçin, katılımcıları tanımlamak, giriş çıktıları, zaman ve mevcut maliyetler.
- 2Öncelik, değer, risk ve uygulama koşulları
Kendi kendine bağlı olan eylemler arasında ayrım, bu manuel onay gerektirir ve bu otomatik işleme yasaklamaktadır.
- 3İlk olarak, nicel kapalı bir yüzük deneyin.
Tasarı ile başlayın, bir kopya veya sınırlı bir sahne ve anormal transfer ve geri çekilmeyi devam edin.
- 4Veri kararları ile rotaların yenilenmesi veya yeniden rotalandırılması
Sürekli doğruluk gözlemi, kabul, işleme döngüsü, hata ve gerçek iş sonuçları.
makbuz ve denetim gerçekten etkili.
Kabul yalnızca tek bir gösterinin olup olmadığına göre belirlenemez. Aşağıdaki sonuçlar, bağımsız örnekler ve gerçek anomaliler kullanarak sürekli olarak gözlemlenmelidir ve aynı kalibrenin ön-modizasyon temelleri muhafaza edilmelidir:
- Temel süreçler gerçekten kısaltılır
- Anahtar veri tek bir kalibre oluştursa
- Personelin sürekli kullanımı
- Girişi yeniden yapılandırın, işletme maliyeti ve iş değeri
Yetki, onay, denetim ve manuel taksit aynı zamanda miktarı, müşteri taahhüdü, mahremiyet, uyumluluk, üretim değişikliği veya kesinti işlemleri söz konusu olduğunda da doğrulanmalıdır.
Programlarla ilgili öğrenmeye devam et
Enterprise AI Solutions
ZhiHua Tech, uygulama ve küçük ve orta ölçekli işletme AI taşıma hizmetleri sahne tanıları, bilgi tabanı, AI A Visiting Service, AI Agent, belge işleme, veri analizi, iş akışı otomasyonu, mevcut AIS yükseltmeleri ve özel deployment.
Ayrıntıları görünİlgili kaynaklarEnterprise AI Custom Development
ZhiHua Tech, Enterprise AI Özel Geliştirme ve Özel AI Yazılım Geliştirme hizmetlerinin tanı ihtiyacı olan PoC, Agent ve RAG, Operasyon Sistemleri entegrasyonu, kaynak teslimi, upline kabul ve sürekli işlem.
Ayrıntıları görünİlgili kaynaklarİşletme için Bilgi İnşa
İş süreçleri, veri ve sistemler mimarisinden planlanan bilgiselizasyon rotası
Ayrıntıları görünİlgili kaynaklarCustom Software Development
İhtiyaçları anlamak, tasarımı, geliştirme, test, sınırlandırılması ve sınırların teslim edilmesi
Ayrıntıları görünİlgili kaynaklarSistem inşaatı için rota seçimi
Karşılaştırmalı standart ürünler, açık kaynak adaptasyon ve özelleştirme geliştirme
Ayrıntıları görün