Misyon ve örnek teşhis
Üretim görevinin gelişmekte olup olmadığını onaylarKullanıcıların, girişlerin, beklenen sonuçların, referanslar için temel, hatalar, manuel süreçler ve mevcut işleme maliyetlerinin sonuçları.
PROFESSIONAL SERVICE
Büyük model uygulama geliştirme: RAG, araç çağrısı ve nesli AI seçimi
AI'nin kullanılması gerektiği konusunda kararlıydı, ancak RAG, aletleri veya iyi amaçlı kullanmanın ne olup olmadığı açık değil mi? Bu sayfa, görev ve veri perspektiflerinden büyük model uygulamaları için teknik seçenekleri anlatıyor.
Generable AI bir izlenebilir gerçek iş sürecineÇıktı kalitesi, referans temeli ve manuel modifikasyon resonanceİş bilgisi, ayrıştırmaların sürdürülebilirliğinin ipuçları ve değerlendirmeleriModel tedarikçi değişikliklerinde uygulama ve veri kontrolü korumak
Yardım için tam bir istek hazırlamak gerekli değildir.
İlk önce sorunuzu cevap vereceğim.
Büyük model uygulamalarının geliştirilmesi ilk önce yapılmalıdır veya ilk önce çalışma hazırlanmalıdır mı?
Modellerin seçimi, izin verme kapsamı, dağıtım koşulları, gecikme ve koşu maliyeti dikkate alınmalıdır. Bilgi sürekli olarak güncellenir ve aramayı değerlendirmeye odaklanır ve kontrollü aracın arayüzüne öncelik verir.
- Örnekleri ve Çıktıları
- Karşılaştırmalı teknoloji rotası
- Disconnect Tool Permissions
- Return quality and cost
Bu proje kategorisi için uygulama sınırları ve kabulleri aşağıda açıklanmaktadır.Doğrudan ayrıntılara bakın.
Proje kararı-making sonuçları
AI ve LLM uygulama gelişimi nasıl başlatılmalıdır
AI uygulaması, bir çıkış-tatectable, örnek- kullanılabilir ve hata tabanlı görev gücüne ulaştıktan sonra yapılmalıdır. İlk olarak, manuel bir temel ve sabit görev seti oluşturulur, modeller, RAG s, kurallar ve yapılandırılmış çıktılar ile başlar; ve PoC kaliteye ulaştıktan sonra, kimlik ayrıcalıkları, iş arabirimleri, iş arabirimleri, algılama süreçleri, günlük izleme ve sürekli değerlendirme yapılır.
START WITH EVIDENCE
Ön yargıdan teslimat ve kabul teslimat için kabul ve kabul
Belirsizlik seviyesi, girişlerin ölçeğine karar vermeden önce aşamalar tarafından azaltılır ve işbirliği yöntemleri.
PoC ve Yol Değerlendirme
Model ve proje rotasını gerçek bir görevle seçinDaha doğrudan nesil, RAG, kurallar, aletler çağrı ve manuel inceleme, kayıt kalitesi, gecikme, maliyet ve ciddi hatalar.
Üretim uygulamaları inşaat uygulamaları
Online gelişim, denetim edilebilir yazılım ürünleriÜrün arabirimleri, erişim, arayüzler, izleme, anormal geri çekilmeler, dağıtımlar ve sürümleme regresyon değerlendirmeleri tamamlandı.
Ön değerlendirme hazırlığı öncesi
Hedef kullanıcılar, nesil görevler ve mevcut manuel süreçlerNormal, olağandışı, çatışma ve yüksek riskli örnekleriBilgi, şablonlar, kurallar ve veri kaynakları yasal yetki içinSistem, API ve bağlantı hesaplarını bağlamak için testManual algılama, ihraç ve hesaplama kurallarıKalite, gecikme, maliyet, dağıtım ve güvenlik gereksinimleri
Kabulde görülmeye değer kanıtlar.
Sabit görev setinde kalite ve ciddi hatalar geri dönüşümlüdürKaynaklar, içerik üreten bilginin kuralları ve versiyonları izlenebilirYapılı alanlar, iş arabirimleri ve geri dönüş sonuçları doğru şekilde doğru şekilde doğruluyorYetki, hassas bilgi, reddedilen ve manuel onay mekanizmaları etkilidir.Modeller zaman boyunca, tersine çevirilebilecek, güvenilmez ve düşük güven sonuçlarıdır.Kaynak kodu, ipucu, bilgi, değerlendirme, dağıtım ve operasyonel bilgileri devralmak için
İşbirliği ve sorumluluk Sınırı
AI çıktısı olasılıksaldır, yüksek riskli sonuçlarla, resmi taahhütler, miktarlar, sözleşmeler ve varsayılan tutma el onaylarının serbest bırakılması. Model API, neden algoritmaları, üçüncü taraf verileri ve ticari bileşen maliyetleri gerçek program tarafından sunulmaktadır; müşteri yasal, iş kuralları ve profesyonel bulgulardan sorumludur.
Satın alma gereksinimleri ve arama niyeti
Büyük model uygulama geliştirme, sadece model arayüzünü aramaktan daha fazlasıdır.
Büyük model uygulamaları geliştirme, nesil geliştirme veya AI uygulama geliştirme, genellikle bilgi soruları ve cevaplar, belge işleme, içerik nesil, veri analizi veya iş asistan gereksinimleri. Production projeler de kullanıcı erişim, geri ofis yönetimi, bilgi ve veri toplama, ayrıcalıkları, değerlendirme, izleme, model geçiş ve manuel inceleme gerektirir ve tam bir uygulama ile aynı anda aramayı gerektirir.
Büyük bir model uygulaması ne yapabilir?
Bir nicelikli görev ilk olarak bilgi soruları ve cevaplar, belge anlayışı, içerik yardımı, veri analizi veya araçları, ortak bir portal inşa etmek yerine tanımlanır.
Büyük model uygulama geliştirme için gerekli olan veriler
Gerçek görevlerin hazırlanması, giriş ve çıkış örnekleri, bilgi kaynakları, güncel sorumluluklar, modeller için atanamayan rol ayrıcalıkları ve hassas sınırların hazırlanması gereklidir.
Büyük prototip nasıl resmi bir sisteme dönüşür?
Tamamlı kimlik, arayüz, loglar, değerlendirme, önbellek, akış limiti, manuel alma, gri ölçekli salıverme ve model mevcut olmadığı zaman aşağılama yolları.
Online olduğunda büyük modeli kim koruyacaktır
Model versiyonlarının sürekli yönetimi, ipuçları, bilgi, değerlendirme ve koleksiyon, maliyet, üçüncü taraf arabirimleri ve kullanıcı geri bildirimlerini online olarak gitmeden önce yavaş bozulmadan kaçınmak için arayın.
Bu işletmelerin genellikle karşılaştığı sorunlar
Genric modelleri iş kuralları ve güncel iş verileri hakkında bilgi olmadan içerik üretir ve güncel iş verileri
Çıktı herhangi bir temel olmadan akıyor gibi görünüyor ve hatalar ve omissions stabil edilemez.
Modeller, bilgi, ipuçları ve sistem arabirimleri birden çok araçla dağıtılır
Operatörler defalarca kopyalayıp yapıştırmalı ve AI resmi işleme girmiyor
Şeytanlar mevcuttur, ancak üretim ortamları erişim, loglar, izleme ve geri çekilme eksikliği
Temel hizmetlerimiz
01
AI iş senaryosu tanı ve ilk görev tasarım
02
Büyük dil modelleri, ipuçları, yapılandırılmış çıktılar ve model yolu geliştirme
03
RAG Bilgi Yeniden Okunma, atıfta bulunarak, Su Akış Hatları ve Upgrading Su Akış Hatları
04
Belgeler nesli, bilgi ekstraksiyonu, özet, doğrulama ve içerik iş istasyonu
05
AI Agent Tool Call, Business Rules and Manual Onayları
06
ERP, CRM, OA, veritabanı ve üçüncü taraf içerik hizmeti entegrasyonu
07
Hassas veri işleme, korumayı, denetim ve anormal geri çekilme
08
Gerçek görev değerlendirme, gri ölçekli, maliyet izleme ve sürekli optimizasyon
Mevcut projeler bağlamında yargılanmaya devam edin
Projenin farklı aşamalarındaki hizmet sınırları, bütçe üsleri ve uygulama yöntemleri aynı değildir ve aşağıdakilerle birlikte daha da değerlendirilebilir.
Genel servis girişEnterprise AI Custom DevelopmentTüm proje aralığı özel görev, yazılım ürünleri üretim operasyonlarına karar verinBilgi uygulamaEnterprise knowledge base and RGKontrol ve retroaktif işletme bilgisi için bina kapasitesiÜretim operasyonlarıAI Uygulama ve AgentOpsSürekli kalite yönetimi, model, bilgi, maliyet ve sürüm değişiklikleriÜrün rotasıIA Native SaaS ve MVP geliştirmeBir deneme, operasyonel, iteratif ve ölçek temelleri üzerinde teslim edilebilir bir yazılım ürünü olarak modelleme kapasitesi-build as a software product that can be delivered on a trial, operational, iterative and ölçek temelModeller ve dağıtımlarPrivatization AI, iyi niyetli modelleme ve dağıtım nedenBulutların, karıştırın, yerel dağıtım ve iyileştiricinin gerçekten gerekli olup olmadığını yargılamak içinİlk önce bir tanı yapalım.AI Femabilite ve değer tanıDeğerleri, modelleri, verileri, arayüzleri ve üretim risklerini kontrol etmek için gerçek görevin kullanımıFAQsAI Uygulama GeliştirmeModel erişiminden Clear ve tam sınır, ürün mühendisliği değerlendirme işlemleriEarmarked maliyetleriAI Uygulama Geliştirme MaliyetleriModelle Batarya bütçesi, RAG, sistem arayüzü, değerlendirme ve sürekli operasyonKapasite durum durumlarıAI sözleşmesini ve belge inceleme masasını kullanarakÜretimin nasıl, geri dönüş, kurallar, manuel inceleme ve denetim formunu işletme kapalı çember oluşturur
Project teslimatables
Son teslimat sınırları, hizmetlerin kapsamına göre tanımlanır, inşaat aşaması ve işbirliği yöntemleri ve ortak sonuçlar olarak tanımlanır.
DELIVERABLEAI misyonu kapsamını, örnek ve risk analizi
DELIVERABLEEtkileşimli prototipin tanımı, sistem mimarisi ve model rota
DELIVERABLEBack-end uygulamaları, modelleme, kaynak kodu ve senaryolar inşa etmek
DELIVERABLEBilgi işleme, kuralları ima etmek, yapılandırılmış çıktılar ve sürüm yapılandırması
DELIVERABLESistem arayüzü, rekabet matrisi, manuel onay ve denetim mekanizmaları
DELIVERABLESabit değerlendirme ve değerlendirme, kalite raporlama, performans maliyetleri ve güvenlik testleri
DELIVERABLEDöndürme, operasyonel izleme ve bilgi transfer dosyaları
Proje bütçesi nasıl değerlendirilir
Hizmet kapsamı ve iş ilk aşamada tamamlanmalı döngüler: AI iş senaryosu tanı ve ilk görev tasarımı, büyük dil modelleri, ipuçları, yapılandırılmış çıktılar ve model rota geliştirme
Mevcut kodların, verilerin, sistemleri, ekipman ve belgelerin bütünlüğü ve kapsamı denetim altına alın, yeniden inşa edilmiş veya yeniden-mühendislik edilebilir
Üçüncü taraf arabirimleri, koordinasyon sorumlulukları, veri kalitesi, olağandışı tazminat ve dış tedarikçi işbirliği
Performans, kullanılabilirlik, güvenlik, otorite, denetim, uyumluluk ve erişim pencereleri gibi işlevsel olmayan gereksinimler
Teslimat derinliği ve uzun vadeli sorumluluğu: sabit değerlendirme ve değerlendirme, kalite raporlama, performans maliyetleri ve güvenlik testleri, dağıtım rollback, operasyonel izleme ve bilgi transfer dosyaları ve kalite güvencesi, barış koruma sürekliliği aralıkları
Bu koşullar tam gelişime acil bir şekilde giriş önermiyor.
Proje hedefleri, sorumlu kişiler ve kabul kriterleri kurulmıyor
Anahtar hesapları, veriler, arayüzler veya iş yetkileri mevcut değil
Sadece en yüksek fiyat veya çok kısa döngü talep edilir ve gerekli testler ve kalite kontrolü kabul edilmez
Durumunuz ilgili.
RAG, Agent ve iyi modelleme ne olmalıdır?
İlk sertifikasyon aralığına kontrol etmeye yardımcı olabiliriz.
PROJECT DECISIONS
Üretim ve kabul AI ve LLM uygulama geliştirme
Dört teknik rotanın her biri ile ilgili sorunlar nelerdir?
İpucu ve yapılandırılmış çıktı bir göreve özel bir bağlamda uygun; RAG, dış bilgi arama, sürüm ve referansını ele alır; gerçek zamanlı sorgular ve kontrollü eylemler için araç aramaları; iyi amaçlı, görevden sonra yeterli fayda olup olmadığını belirlemek için gereklidir.
Değerlendirme başarısızlık durumunu yazmalı.
Soru ve sorulara cevap verme durumunda, sistem sadece kırılmış bir sistem meselesi değildir, farklı bölümler, çatışma bilgileri ve temelsiz sorular.
Gerçek zaman eylemi kesin sınırlara koyun
Model sipariş veya taslaklar oluşturmak için tavsiye edebilir, ancak kimlik, arama koşulları, para limitleri ve olay yürütme iş arayüzü tarafından doğrulanır. Müşteri tarafından yüklenen belgeler ve geri dönüşler yalnızca veriler tarafından değiştirilemez ve kendi başlarına değiştirilemez.
Tüm bir görev zinciri kullanarak maliyet
Bir görev birden fazla arama, model arama, tekrarlama ve manuel inceleme içerebilir.Son gecikme gecikmenin orta ve üst düzey noktaları, görev başına kaynak maliyetleri, zaman aralığı ve manuel alma oranı.
Kabul ve denetim gereksinimleri yeniden kullanılabilir kayıtları yeniden yapılandırmak için
Aşağıdaki, müşterinin performansına önerilen bir değerlendirmedir, müşteri değil, standartla tanışmak için üniforma taahhüdüdür.
| Checkpoint | Nasıl kontrol edersiniz? | Yanlış hesaplamadan kaçının. |
|---|---|---|
| Destek oranına dayanarak | Referans tarafından desteklenen sonuç için Manual check for result supported by reference | Bir referansın varlığı, cevabın referansının onu desteklediği anlamına gelmez. |
| Sınır işleme | Yersiz, ultra vires ve çatışma verileri ayrı test edildi | Doğru cevapların reddedilmesi ve hesapların operasyonel tamamlanması ayrı olarak sayılıyor. |
| End to End to End | Kullanıcıya sunulan sonuçlar için görev gönderme | Arama, araçları, tekrarlayıcıyı ekleyin, sadece modelin ilk kelimesi değil |
Kanıtların ve sınır sınırlarının daha fazla incelenmesi
Yetenek senaryosu: sözleşme belgesi inceleme masası: Üretim, alıntı ve inceleme anlamak için kullanılan tekniklerin kombinasyonu, müşteri projelerinin veya doğruluk oranlarının tamamlanmasının kanıtı olarak kullanılmamaktadır.
DELIVERY PATH
Uygulama ve teslimat yolları
Her aşama açık hedefler, katılımcı roller ve değerlendirme edilebilir sonuçlar vardır ve önemli kararlar projenin sonuna kadar bırakılmaz.
01Operasyonel görevleri ve mevcut el üsleri
02Normal anomalilerin ve yüksek riskli gerçek bir örneği hazırlayın.
03Karşılaştırma modelleri, RAG, kurallar ve üretim rotaları
04PoC'nin tamamlanması ve değerlendirme ve üretim sınırının dondurulması
05Ürünlerin geliştirilmesi, ayrıcalıklar, arayüzler ve işlem arka aşama
06Greyscale upline ve kaliteli maliyet kontrol ve kabul
07Sürekli bilgi kurallarının güncellenmesi ve regresyon değerlendirmeleri
FAQ
FAQs
İşbirliğinden önceki en yaygın konular açıkça önceden belirtilmiştir.
AI Access Development sadece büyük model API'ye erişmek için gerekli mi?+
No. Model API temel bir yetenek ve üretim uygulamaları, görevlerin kapsamı, bilgi verileri, yapılandırılmış çıktı, kimlik ayrıcalıkları, sistem arayüzleri, manuel izin, log izleme, değerlendirme ve geri çekilme gerektirir.
Bulut çapında modeli veya yerel modeli seçmeli miyiz?+
Birçok işletme, karışık veya özelleştirme rotaları değerlendirmeden önce kontrol edilen bulut uç modelleri kullanarak değerleri doğrulamaktadır.
Modeldeki illüzyonları ve hataları nasıl azaltabiliriz?+
Gerçek görev değerlendirmelerini kullanma ihtiyacı, RG referansları, işletim kuralları, yapılandırılmış doğrulama, reddedişler, manuel onaylar ve sürümlerin geri dönüşü sadece bir ipucu ile haklı çıkarılamaz.
Proje sonunda kaynak kodu ve ipucu yapılandırmasını sağlayabilir mi?+
Kaynak kodu, model yapılandırması, uyarı kuralları, bilgi işleme, değerlendirme koleksiyonu, arayüz ve dağıtım bilgileri sözleşme kapsamında teslim edilebilir ve üçüncü taraf modellerinin ve bileşenlerin izin verilen sınırları tanımlanabilir.
DECISION FAQ
Tüm 265 sorularını kontrol edin.Mevcut projelerle ilgili ortak konular
AI Uygulama Geliştirme ve Kurumsal AI Yazılım İnşaatı
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.
View full answerAI Uygulama Geliştirme ve Kurumsal AI Yazılım İnşaatıHangi veri ve arayüzler şirketlerin AI Uygulama Geliştirme için hazırlanmaları gerekiyor?
Veriler kaynak, izin, zaman versiyonunu ve doğru sonuçları gösterirken, arayüz belgeleri doğrulayabilir, test ortamı, kimlik doğrulama, akış kısıtlaması ve sorumluluklarını yazmalıdır.Bilgi eksik olduğunda, teşhis edilebilir ve küçük ölçekli PoC, üretimden önce doldurulacak boşlukları tespit edebilir.
View full answerAI Uygulama Geliştirme ve Kurumsal AI Yazılım İnşaatıAI Uygulama Geliştirme kendi modelini eğitmek veya iyi almak zorunda mı?
Most enterprises should use mature models to match their certification tasks with tips, rules, RAG knowledge case and tools. They should only assess fine-tuning when fixed missions have stable capacity gaps, legitimate quality training data and clear benefits.
View full answerAI Uygulama Geliştirme ve Kurumsal AI Yazılım İnşaatıAI uygulamaları web sayfaları, APPs, applets veya işletme mikro kredi uygulamaları haline getirilebilir mi?
Erişim kullanıcı tarafından belirlenir, kullanım frekansı, ekipman kapasitesi, kimlik ayrıcalıkları ve iş süreçleri, tüm terminallerin bir form aramak yerine. İç iş asistanı genellikle mevcut sistemlerde veya işletme mikro-intelligence, tırnaklar, uçuşlar, müşteri hizmetleri web sayfalarını kullanarak, kamu numaraları veya küçük programları kullanarak, ve alan görevleri, APP'nin fotoğraf, konumlama, çevrimdışı ve ekipman yeteneklerinin sağlanması için uygundur.
View full answerRELATED
Tavsiyenizi alın.Hizmetler, rehberlik ve vakaları
Geliştirme sahneleri
AI veritabanı tasarımı ve Copilot iş istasyonu geliştirme
Mühendislik kısıtlamalarına, manuel değerlendirme ve geliştirme süreçlerine nasıl yardımcı olabileceğini görün
Daha fazla bilgi için.Sorular ve cevaplarAI tarafından yaratılan kod doğrudan üretim sisteminde kullanıma hazır
Kod incelemesi, test, güvenlik, kontrol ve sorumluluk sınırlarını anlamak
Daha fazla bilgi için.Genel servis girişEnterprise AI Custom Development
İş peyzajından Full range, AI kapasitesi, yazılım ürünleri üretim operasyonlarına
Daha fazla bilgi için.Bilgi kapasitesiEnterprise knowledge base and RG
Bahsedilebilecek bilgi yenidentrieval kapasitesi, iş yetkinliğinden güncellenmiş ve miras alınabilir
Daha fazla bilgi için.Tipik sahneAI Doküman İşleme ve Akıllı Teklif
Connecthopper, nesil, denetim, alıntı ve manuel onayı iş kapalı döngü
Daha fazla bilgi için.Kalite YönetimiAI Yönetim ve Modelleme Değerlendirme
Sabit görev setleri, hata puanları ve versiyonları ile üretim kalitesi kontrol,
Daha fazla bilgi için.Büyük bir model veya AI uygulaması oluşturmaya hazır mısınız?
Ürün kalıpları, gerçek görevler, mevcut veriler ve dağıtım gereksinimleri, ilk olarak RAG'nin, araç adaptasyonunun, model uygunluğu veya tam yazılım geliştirmenin gerekli olup olmadığını belirlemektedir.
İlk temas parola veya hassas olmayan hassas bilgiler göndermek değildir.