Lên kế hoạch và lựa chọn hệ thống

Nếu một doanh nghiệp muốn sử dụng AI, nó nên bắt đầu với mô hình hoặc thay đổi quá trình?

Enterprise AI should start with business tasks and process results, not with the first procurement model. When processes are confused and data are not subject to liability, AI will only magnify inconsistencies. First, it will identify users, input, expected results, manual clearance and system actions, then select models, RAG s, rules or automated routes using real samples.

Hành trình gốc ZhiHua Tech2 phút 31 giâyFAQs và giải pháp trong việc định dạng doanh nghiệp

Đoạn phim này được dùng cho việc học hỏi thông tin kinh doanh và thảo luận nội bộ.

DIRECT ANSWER

Để xem chúng ta có thể làm gì.

Enterprise AI should start with business tasks and process results, not with the first procurement model. When processes are confused and data are not subject to liability, AI will only magnify inconsistencies. First, it will identify users, input, expected results, manual clearance and system actions, then select models, RAG s, rules or automated routes using real samples.

VIDEO NOTES

Nội dung video của vấn đề này được đọc

Những điều sau đây được cấu trúc để giải thích về đoạn văn trong thời gian hiện tại, cho phép đọc nhanh, thảo luận nội bộ và tìm kiếm; đó không phải là phụ đề bằng động từ.

1. Làm thế nào để định nghĩa trường hợp AI

Quy trình này không phải là do lỗi của chính nó, và không phải do dữ liệu. Đầu tiên, nó chỉ ra người dùng, dữ liệu nhập, kết quả mong đợi, giải quyết bằng tay và hành động hệ thống, rồi chọn mô hình, RAG s, quy tắc hoặc tự động định tuyến sử dụng mẫu thực. Đối với điểm này của việc đánh giá, các công việc thực sự, tài liệu, hồ sơ liên lạc, hay bản ghi thông tin hệ thống nên được thu hút để kiểm tra tần số, thời gian chờ, chi phí làm việc trở lại, vị trí có trách nhiệm và ngoại lệ.

Tại sao trước khi có các mô hình chuẩn bị cho quá trình và dữ liệu

Quy trình này không phải là do lỗi của chính nó, và không phải do dữ liệu. Đầu tiên, nó chỉ ra người dùng, dữ liệu nhập, kết quả mong đợi, giải quyết bằng tay và hành động hệ thống, rồi chọn mô hình, RAG s, quy tắc hoặc tự động định tuyến sử dụng mẫu thực. Đối với điểm này của việc đánh giá, các công việc thực sự, tài liệu, hồ sơ liên lạc, hay bản ghi thông tin hệ thống nên được thu hút để kiểm tra tần số, thời gian chờ, chi phí làm việc trở lại, vị trí có trách nhiệm và ngoại lệ.

3. Cách điều khiển đầu vào giai đoạn đầu với PoC

Quy trình này không phải là do lỗi của chính nó, và không phải do dữ liệu. Đầu tiên, nó chỉ ra người dùng, dữ liệu nhập, kết quả mong đợi, giải quyết bằng tay và hành động hệ thống, rồi chọn mô hình, RAG s, quy tắc hoặc tự động định tuyến sử dụng mẫu thực. Đối với điểm này của việc đánh giá, các công việc thực sự, tài liệu, hồ sơ liên lạc, hay bản ghi thông tin hệ thống nên được thu hút để kiểm tra tần số, thời gian chờ, chi phí làm việc trở lại, vị trí có trách nhiệm và ngoại lệ.

WORKFLOW DESIGN

Chúng ta nên làm gì với cảnh này?

Bước đầu tiên trong dự án là xác định những dự án thông tin nên làm gì, về kích thước, đường dẫn xây dựng, chọn sản phẩm và mục nhập. Bước đầu tiên là xác định các điểm nhập thật, mong muốn kết quả, công cụ, quyền công bố thủ công, xử lý và hoạt động, và sau đó quyết định có nên sử dụng các quy tắc, kịch bản, API, Codex hoặc các tập đoàn khác, xung quanh liệu một doanh nghiệp có muốn sử dụng.

01Tình hình AI nên được định nghĩa như thế nào?

Việc xác minh các điều kiện, trách nhiệm, nguồn dữ liệu và ngoại lệ được thực hiện bằng cách sử dụng các mẫu thực, và trình bày không được sử dụng như một thay thế cho bằng chứng sản xuất.

02Tại sao các tiến trình và dữ liệu được chuẩn bị trước các mô hình

Việc xác minh các điều kiện, trách nhiệm, nguồn dữ liệu và ngoại lệ được thực hiện bằng cách sử dụng các mẫu thực, và trình bày không được sử dụng như một thay thế cho bằng chứng sản xuất.

03Làm thế nào để kiểm soát đầu vào đầu vào đầu tiên với PoC

Việc xác minh các điều kiện, trách nhiệm, nguồn dữ liệu và ngoại lệ được thực hiện bằng cách sử dụng các mẫu thực, và trình bày không được sử dụng như một thay thế cho bằng chứng sản xuất.

IMPLEMENTATION PATH

Name

  1. 1
    Name

    Chọn những công việc và đại diện gần đây và những điều bất thường, nhận diện người tham gia, kết quả đầu vào, thời gian và chi phí hiện tại.

  2. 2
    Ưu tiên giá trị, rủi ro và điều kiện thực hiện

    Sự phân biệt giữa những hành động tự cắt, cần phải xác nhận thủ công và ngăn chặn việc xử lý tự động.

  3. 3
    Trước tiên, hãy thử một vòng đóng lại định lượng.

    Bắt đầu với bản nháp, một bản sao hay một cảnh giới hạn, và giữ cho người chuyển giao bất thường và rút lui.

  4. 4
    Mở rộng hay chuyển hướng các tuyến thông qua các quyết định dữ liệu

    Quan sát liên tục về độ chính xác, nhận con nuôi, xử lý chu kỳ, lỗi và kết quả kinh doanh thực sự.

ACCEPTANCE

Cách tự động hóa biên lai và kiểm tra thật sự rất hiệu quả.

Không thể chỉ dựa vào việc một cuộc biểu tình duy nhất chạy được. Kết quả sau đây nên được quan sát liên tục bằng cách sử dụng các mẫu độc lập và các dị thường thật, và các cơ sở trước khi chuyển hóa của cùng một khối lượng nên được duy trì:

  • Cho dù quá trình lõi thực sự là ngắn
  • Cho dù dữ liệu khóa hình thành một hình vuông đồng nhất
  • Tiếp tục sử dụng nhân viên
  • Đang thu hồi dữ liệu nhập, chi phí hoạt động và giá trị kinh doanh

Giấy phép, sự chấp thuận, kiểm toán và thủ tục sử dụng thủ công cũng phải được kiểm tra khi nói đến số tiền, cam kết khách hàng, sự riêng tư, sự tuân thủ, thay đổi sản xuất hoặc xóa bỏ các hoạt động.

RELATED RESOURCES

Tiếp tục tìm hiểu về chương trình