Home / Case Studies / Tạo ra các hợp đồng với AI và trạm xem xét tài liệu
Ví dụ chương trình dự án cùng loại

Đang tạo ra ứng dụng AI

Đang tạo ra hợp đồng nghiên cứu tài liệu và dự án AI

Chứng minh cách AI tạo ra kết nối các hợp đồng, hệ thống, dự án thông tin và mẫu lịch sử, phân loại tài liệu đầy đủ, chiết xuất, phụ thuộc vào tìm kiếm, tiền boa rủi ro và xem xét bản thảo, và điều khiển chất lượng qua tham khảo, xác nhận bằng tay và đánh giá tác vụ cố định.

Đang tạo ra AIMô hình ngôn ngữ lớnRAGPhân tích tài liệuBộ kiểm tra mã
Ví dụ chương trình dự án cùng loại

Đây là một ví dụ về các lựa chọn thực hiện cho các dự án tương tự

Trang này được dùng để minh họa cách mà các dự án như thế thường được phân tích, thực hiện và chấp nhận, và không tương ứng với một khách hàng nào đó, cũng không tương ứng với các ý tưởng gói, giao diện biểu diễn hoặc đo lường dữ liệu để làm việc trong dự án. Hiểu nội dung trang và phạm vi công cộng

Để xem đã.

Ai đang sử dụng nó, hệ thống đang làm gì, giá trị là bao nhiêu?

Người dùng chính

Hợp pháp, thương mại, thu nhập, quản lý dự án và kiểm tra tài liệu

Dùng thật

Sau khi người dùng tải lên hợp đồng hoặc tài liệu dự án, hệ thống giải thích cấu trúc tài liệu, định vị và tạo ra bản thảo đánh giá về mẫu doanh nghiệp và hệ thống; số lượng, trách nhiệm và kết luận rủi ro cao phải được xác nhận bởi chuyên gia chuyên nghiệp.

Hàm lõi

Phân tích tài liệu

Xác định chương, bảng và trường khóa, giữ địa điểm và phiên bản gốc.

ôn lại các bài

Hãy lưu ý đến những điều khoản bị mất tích, mâu thuẫn và rủi ro theo luật kinh doanh và mẫu lịch sử.

Cơ sở hoạt động lại

Mỗi lời khuyên được liên kết với một hệ thống, mẫu hoặc ngôn ngữ gốc mà dễ dàng xem xét bởi những người xem xét.

Hoàn tất bằng tay

Các bản ghi chép kết hợp, sửa chữa và bác bỏ ý kiến, và không cho phép mô hình thay thế các trách nhiệm chuyên môn.

Giá trị để hoạt động

Dưới đây là những chỉ dẫn giá trị mà có thể được ưu tiên cho cùng một dự án và không đại diện cho một số tiền cố định; các dự án chính thức nên đầu tiên thiết lập cơ sở kinh doanh s 'S riêng.

Giảm việc lặp lại và tìm kiếm

Xem lại quá trình căn bản và sửa đổi

Chuyên gia tập trung vào những phán quyết có rủi ro cao

Chất lượng tác vụ tài liệu có thể được tính liên tục

01 / Trạng thái thao tác

Một thương gia thường gặp vấn đề này trong tình trạng nào?

Trang này là một ví dụ về một chương trình tương tự mà không đại diện cho một dự án khách hàng hoặc kết quả kinh doanh.

Định dạng và thuật ngữ tài liệu không đồng nhất và tiêu điểm thủ công là tốn thời gian

Đã xem xét lại dựa trên cơ sở của hệ thống phân cấp, mẫu, các dự án lịch sử và kinh nghiệm cá nhân

Mô hình chung có thể tạo ý kiến, nhưng không có nguồn, phiên bản và giới hạn cho phép

Những điều khoản rủi ro cao, số lượng và phát hiện bên ngoài phải được xác nhận bởi các nhân viên chuyên nghiệp

Hiệu ứng mô hình phụ thuộc vào mẫu và phiên bản kiến thức, với sự thiếu khả năng đánh giá liên tục và tái sử dụng

2 / phương pháp giải phẫu

Làm sao để phá vỡ những dự án như vậy

Giai đoạn đầu tiên được định nghĩa bởi các bài tập kinh doanh thực sự mà xác định các quá trình, dữ liệu, phụ thuộc hệ thống và các ranh giới bất thường.

01

Chọn một tập tin và một tập hợp các bài tập ôn lại tần số cao để thiết lập một đường kẻ theo dõi thời gian và chất lượng tay

02

Đang kết hợp các bài viết, cơ sở thể chế, mẫu, đặc quyền vai trò và dị thường

03

Bố trí nhóm, cấu trúc trích xuất, RAG retripation, thế hệ và quy tắc hợp lệ hóa

04

Hiển thị vị trí ngôn ngữ gốc, tham khảo, đánh giá rủi ro và chú thích bản nháp tại bàn làm việc

05

Xác nhận các phát hiện rủi ro cao do nhân viên có thẩm quyền xác nhận kết quả của các dự án ghi chép lại hoặc hệ thống tài liệu

06

Duy trì mô hình, mẹo, kiến thức và công việc thiết lập phiên bản, liên tục kiểm tra lại các mẫu thất bại

Tôi không cần phải viết yêu cầu hoàn chỉnh trước.

Anh muốn đánh giá xem đây có phải là ý hay cho dự án của anh không?

Thêm một chuyên gia tư vấn dự án s viết để chỉ ra các vấn đề hiện tại, hệ thống ở đúng chỗ, thời gian cho phép đi-sống và ngân sách, và chúng tôi sẽ giúp để xác định phạm vi của giai đoạn đầu và các rủi ro chính.

Liên hệ
3 / Giới hạn dự án

Ai chịu trách nhiệm cho cái gì?

Trách nhiệm của các bên

Phỏng vấn và phục hồi lại tài liệu chảy, âm lượng và hậu quả của lỗi

Hỗ trợ trong việc thiết lập đánh giá các điều khoản, cơ bản, ý kiến và mức rủi ro

Phát triển độ phân giải tài liệu, kiến thức phục hồi, thế hệ, đặc quyền, giao diện và khả năng hoạt động

Quản lý đánh giá cố định, thử mức xám, phản hồi bằng tay và hồi quy phiên bản

Đóng và biên giới

Kết quả AI chỉ được sử dụng cho việc xem xét kỹ thuật không phải cho các phán quyết chính thức của các chuyên gia pháp lý, tài chính hay thương mại

Khách hàng chịu trách nhiệm về sự cho phép hợp pháp và tính toán chuyên nghiệp của tài liệu, hệ thống, mẫu và thông tin lịch sử

Chất lượng quét, bố trí phức tạp, xung đột kiến thức và việc bảo vệ mẫu ảnh hưởng đến kết quả

Những dữ liệu hiệu quả ví dụ chỉ mô tả phương pháp đo lường, với những chỉ số chính thức dựa trên những đường cơ bản thực sự của doanh nghiệp

4 / Phạm vi của hệ thống

Mô- đun khả năng cho phép phối hợp trong giai đoạn đầu

Tên của mô- đun không phải là phạm vi trích dẫn cuối cùng. Mục nhập chính thức đòi hỏi sự xác nhận theo từng mục, đầu ra, cho phép, giao diện, tiến trình và mục nhập bất thường hoặc không.

Phiên bản tải lên tài liệuPhân tích và phân loại bố tríCác trích xuất được cấu trúc của bàiNameNguy hiểm luật lệ và tiền boaThế hệ ý kiến ôn lạiNhận diện thủ công và sẹoĐánh giá bảng điều khiển
5 / Giao hàng và chấp nhận

Nên để lại gì khi giao xong?

Giao hàngTác vụ và duyệt lại tuyên bố biên giới
Giao hàngBộ đánh giá cố định
Giao hàngĐang tạo ra nguồn làm việc cho AI
Giao hàngKiến thức, quy tắc, mẹo và cấu hình đặc quyền
Giao hàngGiao diện tài liệu hay dự án
Giao hàngChất lượng, hiệu suất, chi phí và báo cáo an toàn
Giao hàngKhởi động lại, rút lui và sử dụng thủ công

Bằng chứng kỹ thuật để xem xét

Trang này không cho rằng có tài liệu s của dự án khách hàng; những hồ sơ có thể kiểm tra sau nên được thiết lập để thực hiện chính thức, theo phạm vi của hợp đồng.

Bằng chứng kỹ thuậtKiểu tài liệu, xem lại tác vụ, quyền ưu tiên vai trò và danh sách lỗi
Bằng chứng kỹ thuậtCác mẫu nhạy cảm, trường mong đợi, cơ sở tham khảo và các quy tắc đánh giá
Bằng chứng kỹ thuậtGhi chép các mô hình, kiến thức, lời khuyên, quy tắc và ứng dụng
Bằng chứng kỹ thuậtBáo cáo phân tích về bình thường, mất tích, xung đột, quá quyền hạn và nhiệm vụ rủi ro cao.
Bằng chứng kỹ thuậtBản sửa đổi bằng tay, xác nhận, trở lại và hệ thống viết trong bản ghi kiểm tra
Bằng chứng kỹ thuậtDùng mức xám, xử lý thời gian, lỗi nghiêm trọng, can thiệp thủ công và chi phí tái thiết

Đề nghị chấp nhận và kiểm tra cơ sở

Phân loại, chiết xuất, đánh giá và chất lượng ý kiến trong nhiệm vụ cố định thiết lập để xác nhận cơ sở

Mỗi kết luận tập trung xác định được ngôn ngữ gốc và trình bày một nền tảng kiến thức có thể kiểm chứng

Các quy mô, cam kết và quan sát rủi ro cao phải được xác nhận bởi đúng vai trò

Thiếu tài liệu, xung đột kiến thức, ít tự tin và khả năng chuyển giao sách hướng dẫn khi không có sẵn mô hình

Người chơi khác nhau chỉ có thể truy cập mục, tài liệu và kết quả xem xét

Nhân viên của Enterprise có thể cập nhật các quy tắc kiến thức, tiến hành đánh giá và tiếp quản mã nguồn và triển khai

DECISION FAQ

Những vấn đề thông thường liên quan đến dự án hiện tại

Kiểm tra tất cả 265 câu hỏi.
Custom AI Phát triển, AI sản phẩm và Mô hình

Thế hệ phát triển ứng dụng AI bình thường bao gồm những gì?

Dự án này thường bao gồm việc phân tích công việc kinh doanh, xử lý mẫu thử, mô hình và thiết bị định tuyến RAG, giao diện sản phẩm, đặc quyền, xác thực hệ thống, giấy phép sử dụng tay, đánh giá chất lượng và vận chuyển trực tuyến.

Xem câu trả lời đầy đủ
Custom AI Phát triển, AI sản phẩm và Mô hình

Làm thế nào để mô hình lớn mịn và RAG chọn?

Mô hình thường được ưu tiên khi cần thiết để có được các dữ liệu cập nhật, thông tin kinh doanh và một tham khảo. Cần thiết để thay đổi định dạng xuất, thuật ngữ chuyên nghiệp, phân loại nhiệm vụ hoặc cách thức nhất định, và đánh giá việc tinh chỉnh của mô hình khi có một mẫu chất lượng cao. Hai dự án phức tạp không có xung đột, và có thể sử dụng RAG, quy tắc và nhỏ gọn cùng một lúc.

Xem câu trả lời đầy đủ
Custom AI Phát triển, ứng dụng AI tùy chỉnh và xây dựng các phiên bản AI

Dự án Phát triển Tự Do Liên Hiệp Quốc của tầu Enterprise AI nên được chấp nhận và chấp nhận như thế nào?

Tự động phát triển AI không chỉ có thể nhìn vào một số trường hợp thành công, mà còn nên xác minh hiệu ứng AI, kỹ sư phần mềm, kết quả kinh doanh và tài sản dự án. Dùng nhiệm vụ thực sự đóng băng để kiểm tra các chính xác, sai, bị từ chối, siêu bình thường và bất thường; kiểm tra giao diện, đặc quyền, hiệu suất, hồi quy và tính tay; kiểm tra lại tốc độ nhận nuôi, xử lý chu kỳ, xử lý tay, sửa đổi và chi phí chạy.

Xem câu trả lời đầy đủ
Trích dẫn và chấp nhận AI Ra khỏi cuộc mua sắm

Việc phân phối AI PoC là gì và làm thế nào nó có thể được xem là hoạt động hoàn toàn?

AI mã nguồn ra ngoài PoC nên cung cấp ít nhất là biên giới cảnh, mẫu và bộ sưu tập đánh giá, nguyên mẫu hoạt động, hồ sơ hình và mô hình, kết quả kiểm tra từng vật liệu, các trường hợp thất bại, chi phí ước tính và đề xuất sản xuất.

Xem câu trả lời đầy đủ
Phán đoán của anh dựa trên tình huống thực tế của anh.

Vụ án chỉ là cách để đưa dự án trở lại công việc của anh.

Hãy cho chúng tôi biết điều gì là thích hợp, những gì được thực hiện trong giai đoạn đầu tiên và những rủi ro nào liên quan đến việc nhận diện các quá trình, hệ thống và các vấn đề đang được giải quyết.

Liên hệ