Đầu tiên, đưa ra kết luận có thể sử dụng cho việc đưa ra quyết định
Giới hạn của ba điều này được hiểu bởi chủ đề. DevOps đảm bảo rằng ứng dụng và môi trường có thể xây dựng, xuất bản và phục hồi một cách ổn định; LLM kiểm soát mô hình, tiền boa, đánh giá và chi phí lý luận; và AgentOps hướng về các hệ thống nhiệm vụ có thể truy cập kiến thức và công cụ kinh doanh, quản lý nhân dạng, kế hoạch, phong trào, tình trạng, phê chuẩn, kiểm tra lại và tiếp cận bằng tay.
Cần phải nhận ra tình trạng nào trước khi phán xét?
Câu hỏi này có thể có những câu trả lời khác nhau dưới những công việc khác nhau, dữ liệu và các giai đoạn dự án, đề nghị kiểm tra những điều kiện sau đây và những phát hiện phổ biến trên web được kết hợp vào các dự án riêng của họ.
Thứ tự ứng trước đã đề nghị
Trước hết, chúng ta sẽ rõ mục tiêu và biên giới.
Các danh sách, mô hình, kiến thức, công cụ và nút nhân tạo trong chuỗi sản xuất hiện nay.
Kiểm tra & phụ thuộc chính
Khả năng giám sát và giải phóng hiện có được lập bản đồ trách nhiệm của DevOps, LLM và AgentOps.
Phát triển những kết quả đáng đánh giá
Những khoảng trống then chốt không thể quan sát được, có thể đảo ngược và đảo ngược được lấp đầy trước.
Hãy chắc chắn rằng bạn sẽ quyết định bước tiếp theo với kết quả thực sự.
Hãy điều chỉnh các sự kiện, thả và kết quả kinh doanh để tránh sự phân rã của ba quá trình.
Làm sao anh hiểu được trong ngành thực sự?
Chỉ thị máy phục vụ có thể là hoàn toàn bình thường trong trường hợp của một sự cam kết sai lầm của các mật vụ khách hàng. DevOps có thể xác nhận giao diện và dịch vụ đó có sẵn, LLM cần kiểm tra mô hình và phiên bản kiến thức, và AgentOps phải kiểm tra các thông tin công cụ, đặc quyền người dùng, sổ tay, bảng điều khiển và bảng điều khiển cuối cùng. Chỉ có ba loại bằng chứng có thể xem xét xem kiến thức có lỗi thời, công cụ, hay các quy tắc, hay tiến trình.
Cái hố dễ dàng nhất để bước lên.
Việc mua một nền tảng LLMS được xem xét tự động cải thiện chất lượng của AI
Chỉ yêu cầu mô hình thu, không phải công cụ kinh doanh và trạng thái kết thúc
Tất cả các lỗi AI được quy cho mô hình, bỏ qua phần mềm và tiến trình vấn đề
Chúng ta nên kết thúc thế nào khi nhận được và xác nhận điều này?
Trọng tâm của việc chấp nhận và thanh tra không phải là liệu một thuật ngữ có được sử dụng, mà là mã số có thể được phát hành để phục hồi, kiến thức mô hình có thể được chỉnh sửa, và đặc vụ hành động có thể được kiểm tra để tiếp tục. một bài tập thất bại nên cho phép cho phép cho đăng nhập ứng dụng, cuộc gọi, kiến thức tái sử dụng, công cụ thực thi và công cụ thực hiện và thu hồi kinh doanh quá trình tái tạo và xác nhận khả năng giảm án và hồi quy nạp.
Khi chuẩn bị để giao tiếp với nhà cung cấp hoặc các đội nội bộ, đề nghị các tiến trình đại diện, hệ thống hiện tại, lên kế hoạch thời gian và ngân sách. thứ nhất, những vật dụng chưa được biết đến rõ ràng được đánh dấu, và sau đó quyết định sử dụng các chẩn đoán, PoC, dự án cố định tầm nhìn hoặc nghiên cứu và phát triển, thường đáng tin cậy hơn là nhu cầu trực tiếp cho một mức giá và thời gian không biên giới.