Home / Chẩn đoán kỹ thuật / enterprise AI Ứng dụng Xác thực và chẩn đoán giá trị
INDEPENDENT TECHNICAL DIAGNOSIS

Giải mã AI Ứng dụng Khả năng và Tiêu chuẩn

Dự án này nên minh họa giá trị kinh doanh và ranh giới rủi ro, không phải mô hình thu thập hay máy tính. chẩn đoán dịch các ưu tiên phong cảnh, điều kiện dữ liệu, ảnh hưởng đến tính năng, giao diện hệ thống và các yêu cầu quản trị thành một chương trình PoC có thể thực hiện được.

Giới hạnĐánh giá bằng chứngBáo cáo độc lậpGiao phó để thực hiện
Giải thích sự phân tích và giao báo của AI Feasiable Chẩn đoán và Phân tích báo cáo

Đó là một ca bệnh tốt cho chẩn đoán đầu tiên.

Có nhiều kịch bản AI nhưng không thể xác định được ưu tiên.

Chuẩn bị xây dựng nền tảng kiến thức, dịch vụ hành khách hay đặc vụ kinh doanh

Năng lực AI tăng cao cho ERP, CRM hoặc phần mềm có sẵn

Cần phải so sánh mô hình dựa trên mây, ví dụ độc quyền và triển khai cá nhân

Khuyên bạn sẵn sàng trước khi tiến hành

Vị trí mục tiêu, nhiệm vụ hoạt động và các tiến trình hiện có

Tài liệu nhạy cảm, mẫu vấn đề hoặc hồ sơ lịch sử

Cần thiết mô tả hệ thống và giao diện kinh doanh

Cấp độ nhạy cảm dữ liệu, ưu tiên và hạn chế tuân thủ

Các điều khoản tham khảo cho chẩn đoán

01

Giá trị vị trí, tần số, rủi ro và khó đánh giá

02

Phân tích chất lượng của các mẫu kiến thức, dữ liệu và các vấn đề

03

RAG, Đặc vụ, Trace và Mô hình Lộ trình

04

Chính xác, xác định, chiếm giữ bằng tay và thiết kế biên giới bảo mật

05

Phạm vi PoC, đánh giá và đo đạc, thành công chỉ thị và kế hoạch hoạt động

Độc lập và có thể giải quyết được

Chẩn đoán không kết nối đội phát triển kế tiếp và có thể sử dụng cho dự án nội bộ, cho việc chọn nhà cung cấp hoặc giao hàng sau đó.

DIAGNOSIS OUTPUTComment
DIAGNOSIS OUTPUTBáo cáo sẵn sàng dữ liệu và kiến thức
DIAGNOSIS OUTPUTNhững tuyến đường và kiến trúc kỹ thuật được bảo vệ
DIAGNOSIS OUTPUTChương trình phân tích và phân tích ảnh hưởng PoC
DIAGNOSIS OUTPUTComment
DIAGNOSIS OUTPUTYếu tố ảnh hưởng đến chu kỳ lên kế hoạch giai đoạn và ngân sách
Đường biên giới công tác và tính bằng chứng

Mô hình chuẩn đoán mặc định là một tỷ lệ chính xác cố định cho tất cả các câu hỏi và không thay thế sản xuất hợp lệ với hiệu ứng chứng minh. Hiệu ứng cuối cùng phụ thuộc vào dữ liệu, mô hình, giao diện công cụ, cân chỉnh và thao tác liên tục.

Tuyên bố chi phí và hợp tác tiếp theo

Chi phí được đánh giá dựa trên cơ sở của thông tin toàn bộ, phạm vi đánh giá, quy mô của hệ thống hoặc thiết bị và sự phức tạp hợp lệ

Chẩn đoán có thể được dùng độc lập và không cần thiết ZhiHua Tech để tiếp tục.

Nếu một dự án theo dõi PoC hoặc một chính thức được nhập, cho dù chi phí của chẩn đoán được bù đắp bởi sự thỏa thuận của các bên

EVIDENCE-BASED DIAGNOSIS

Làm thế nào một chẩn đoán khả thi có thể dẫn đến một kết luận đáng tin cậy

Chẩn đoán không phải là đánh giá chủ quan sau khi duyệt nhanh, nhưng có giới hạn, bằng chứng được kiểm tra, các thí nghiệm tái tạo và không chắc chắn.

Ví dụ: Cách ưu tiên rủi ro

Việc xem xét giả thuyết cho thấy ba vấn đề: môi trường sản xuất không thể được tái tạo, một trường dữ liệu bị thiếu, và có lỗi kiểu dáng trên trang thông thường. Ưu tiên không được xếp hạng theo khó khăn sửa chữa, nhưng do ảnh hưởng kinh doanh, xác suất và sức bật. Việc không thể tái tạo có thể trực tiếp ảnh hưởng đến việc phục hồi và nên được hoàn thành như là vấn đề ưu tiên; các vấn đề dữ liệu lịch sử đòi hỏi tính toán số lượng hồ sơ ảnh hưởng và sử sử sử dụng; và lỗi không ảnh hưởng đến tiến trình chính có thể được theo sau. Thí dụ này chỉ đơn giản cho thấy phương pháp, và kết luận chính thức phải đi kèm theo bằng chứng của dự án.

Cuối giai đoạn chẩn đoán, khách nên có thể trả lời “tình trạng thật sự là gì, ở đâu là nguy cơ quan trọng nhất, kết luận nào chưa được xác thực, kết luận nào đang được thực hiện trong giai đoạn sau, và cần phải hợp tác.

DELIVERY PATH

Quá trình chẩn đoán kỹ thuật độc lập

Mỗi giai đoạn có những mục tiêu rõ ràng, vai trò tham gia và kết quả có thể đánh giá được, và những quyết định quan trọng không bị bỏ lại cho đến cuối dự án.

01Phỏng vấn và định lượng mục tiêu
02Xem lại các mẫu dữ liệu và trạng thái hệ thống
03Name
04Thiết kế đánh giá hay hợp lệ nhỏ
05Báo cáo đánh giá và khuyến cáo PoC
FAQ

FAQs

Những vấn đề thông thường nhất trước khi hợp tác được trình bày rõ ràng.

Chỉ là ý tưởng kinh doanh thôi, cậu có thể làm mà không phân loại dữ liệu không?+

Phân tích hiện trường và phân tích dữ liệu có thể thực hiện trước. Nếu không có mẫu có thể kiểm tra được, chẩn đoán sẽ chuẩn bị dữ liệu trước khi PoC, mà không trực tiếp tham gia vào hiệu ứng lên trên- trên- thẳng.

Có phải hệ thống phát triển AI đầy đủ?+

Không bao gồm, chẩn đoán được dùng để xác định giá trị, ranh giới và phân hủy chương trình; PoC, phát triển chính thức, gọi kiểu mẫu và thao tác lâu dài sẽ được công nhận riêng lẻ.

Làm thế nào là phí lên án và nó có thể được bù đắp chống lại dự án tiếp theo?+

Chi phí được đánh giá dựa trên cơ sở của số cảnh, độ nhạy của dữ liệu, giao diện hệ thống và nhu cầu cho sự hợp lệ nhỏ; chi phí của dự án tiếp theo được bù đắp, như các bên trong hợp đồng của họ đã đồng ý.

DECISION FAQ

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

Kiểm tra tất cả 265 câu hỏi.
Trình chọn nơi làm việc và sản xuất các quyết định-Making

Dự án A, PoC chuẩn bị bao nhiêu mẫu thật?

Mẫu thử nên bao gồm các công việc chính, thay đổi bình thường, biên giới bất thường và các lỗi rủi ro cao, và dần tăng phụ thuộc vào sự không chắc chắn và sự phân phối sai của kết quả. hàng chục mẫu chuyên nghiệp đại diện chuyên nghiệp thường phù hợp hơn cho vòng đầu tiên hơn hàng ngàn mẫu lặp lại.

Xem câu trả lời đầy đủ
Công ty xây dựng phần mềm AI và Enterprise AI

Dữ liệu và giao diện mà các công ty cần chuẩn bị cho phát triển ứng dụng AI?

Dữ liệu nên chỉ ra nguồn, sự cho phép, phiên bản thời gian và kết quả đúng đắn, trong khi giao diện nên xác nhận các tài liệu, môi trường thử nghiệm, xác thực, hạn chế lưu lượng và các trách nhiệm viết.

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

Công ty này cần phải chuẩn bị thông tin gì trước khi dự án AI được cung cấp nhiều hơn?

Công ty không cần phải hoàn thành yêu cầu trước khi tham vấn, nhưng ít nhất là chuẩn bị mục tiêu kinh doanh, sử dụng vai trò, công việc đại diện, các tiến trình hiện hành, dữ liệu có sẵn, hệ thống liên quan và kế hoạch thời gian. thông tin nhạy cảm có thể bị bác bỏ và sau đó mở dần sau khi các bên ký kết một thỏa thuận bảo mật. Thông tin phản ánh các nhiệm vụ thực sự, dễ dàng hơn cho đội ngũ công nghệ AI để đánh giá xem hiện trường có đáng giá bao nhiêu, ZXTERM được thiết kế và chi phí.

Xem câu trả lời đầy đủ
AI tư vấn, hội nhập MCP, công nghệ ra ngoài cho giao hàng và hệ thống

Chính xác thì tư vấn làm gì và nên được truyền đi điều gì vào cuối?

Kết quả cuối cùng thường bao gồm chẩn đoán trạng thái, ưu tiên địa hình, khoảng cách hệ thống dữ liệu, một thư mục nhiệm vụ PoC, một chỉ thị đánh giá, một danh sách rủi ro và một bản đồ chu kỳ. Mỗi kết luận nên được dựa trên một tuyên bố của cơ sở, giả định và mục cần được xác nhận. Báo cáo cũng nên được dùng bởi các tập đoàn để phát triển các dự án nội bộ, so sánh các nhà cung cấp và tổ chức kiểm tra và kiểm tra.

Xem câu trả lời đầy đủ

Tôi không biết cảnh AI bắt đầu từ đâu.

Hãy mô tả các quá trình hiện tại, sự cố gắng và dữ liệu sẵn có, trước tiên để xác định nhiệm vụ nào thích hợp với AI và công việc nào thích hợp hơn cho việc tự động hóa hay thích nghi với hệ thống.

Liên lạc đầu tiên không phải là gửi mật khẩu hay thông tin nhạy cảm.