Làm thế nào để bạn chọn để áp dụng trong một bộ nhớ tạm thời AI? một hướng dẫn cho dịch vụ khách mời, xử lý tài liệu và phân tích dữ liệu cảnh

Đầu tiên, cùng một tập hợp tiêu chuẩn so sánh các ứng dụng AI khác nhau

Trình khách AI, dịch vụ tài liệu xử lý, trường hợp kiến thức và phân tích dữ liệu dường như là các sản phẩm khác nhau, vốn đòi hỏi câu trả lời cho một số câu hỏi: những người sử dụng kết quả, những gì là công việc và thời gian lao động hiện tại, cho dù dữ liệu nhập vào là hợp pháp và có sẵn, làm thế nào kết quả đúng, những kết quả sai lầm sẽ có, hệ thống kinh doanh AI kết quả cuối cùng nhập, và những người sẽ tiếp tục hoạt động sau khi kết quả là trực tuyến.

Người ta khuyên rằng các điểm được đưa ra từ sáu chiều giá trị kinh doanh, chuẩn bị dữ liệu, khả năng kỹ thuật, rủi ro sai sót, tùy thuộc hệ thống và chi phí đang được tiếp diễn. Tần số cao, lấy mẫu dư liệu, kết quả có thể được lấy mẫu và có thể được chuyển đổi thành các công việc thủ công, thường tốt hơn là phù hợp với giai đoạn đầu của PoC; tần số thấp, thay đổi các quy tắc hoặc công việc trực tiếp dẫn đến việc có thể được tối ưu hóa hoặc chỉ dẫn tối ưu hóa.

Công việc AI phát triển là gì?

Vấn đề đầu tiên có thể bắt đầu với sự phân loại các câu hỏi, sự đáp ứng cho kiến thức, tóm tắt phiên họp và viện trợ chỗ ngồi, và sau đó dần truy cập các mệnh lệnh, hội viên, hậu cần hay bảng điều hành.

Máy tính sử dụng một bộ tư vấn chân thật để đánh giá cơ sở của các câu trả lời, sự chính xác của các dịch vụ kinh doanh, từ chối, chuyển tiếp và phản hồi thời gian; và việc thực hiện sản xuất cũng được thực hiện thông qua các kênh truy cập, sự xác thực, đặc quyền, phút của các buổi họp, công việc bàn làm và các hoạt động tri thức.

• Chuẩn bị lời khuyên lịch sử, câu trả lời tiêu chuẩn và các bản dịch chính sách
• Sử dụng quyền hạn tối thiểu và kiểm toán hoạt động khi kết nối các yêu cầu kinh doanh
• Tạo ra một trường hợp xấu và kiến thức cập nhật trách nhiệm

Các tiến trình nào thích hợp cho hệ thống xử lý tài liệu AI?

Khi hợp đồng, yêu cầu trích dẫn, trích dẫn, mẫu trích dẫn, mẫu ứng dụng, báo cáo và công cụ có số lượng lớn, AI có thể hỗ trợ phân loại, OCR, lĩnh vực trích dẫn, trích dẫn chéo, kết nối mẫu và mẹo khác thường. Dự án này yêu cầu sự rõ ràng về kiểu tài liệu, trường khóa, quy tắc kinh doanh, mẫu chất lượng thấp và điều kiện duyệt bằng tay, mà không thể được kiểm tra chỉ trên định dạng PDF, mà thôi.

Kết quả chính thức được xác nhận bởi nhân viên có thẩm quyền và ghi chép lại tài liệu gốc, trích xuất kết quả, phiên bản quy tắc, sửa đổi tay và ghi hệ thống. Sau khi lên mạng, các mẫu khác nhau và chất lượng quét được kiểm tra liên tục, tránh sự giảm dần im lặng về hiệu quả của tài liệu sau khi thay đổi tài liệu trong tài liệu.

Cơ sở nào là cần thiết cho phân tích dữ liệu AI và khai thác ngôn ngữ tự nhiên

Việc chiết xuất ngôn ngữ tự nhiên là thích hợp cho các vấn đề kinh doanh thông thường để được xử lý liên tục bởi các nhóm dữ liệu, và doanh nghiệp đã có thể cung cấp thông tin trên nguồn và tính toán các chỉ số quan trọng. AI hiểu vấn đề người dùng, chọn các chỉ số và tạo ra các bản phân tích bản nháp, nhưng không nên có quyền truy cập vào cơ sở dữ liệu sản xuất mà không biên giới. Một cấu trúc bảo đảm hơn là cung cấp quyền đọc chỉ các dữ liệu, chỉ các lớp chỉ dẫn và các lối ra truy cập.

Dự án nên đầu tiên chọn một số lượng nhỏ những câu hỏi giá trị trong doanh thu, khách hàng, lệnh, nhà phát minh hay dịch vụ, và thiết lập các câu trả lời chuẩn, khung thời gian, điều kiện lọc và quyền ưu tiên. Nhận và thanh tra yêu cầu hòa giải với các báo cáo hoặc hệ thống nguồn và kiểm tra về sự mơ hồ, quá mức, các hạn chế phức tạp và tài nguyên. khi mà các tính toán dữ liệu không được hòa hợp, nhiệm vụ đầu tiên thường là quản lý dữ liệu, thay vì thêm trực tiếp giao diện chat trực tiếp.

Nền tảng kiến thức kinh doanh là một ứng dụng đứng-một và cơ sở cho các cảnh khác của AI.

Khi thông tin về hệ thống, sản phẩm, dự án và dịch vụ hành khách được phân tán, có thể xây dựng một doanh nghiệp với bộ lọc nguồn và cho phép. nhưng nền tảng kiến thức không phải lúc nào cũng được tải lên và sử dụng vĩnh viễn, và yêu cầu một danh mục, phiên bản, trách nhiệm, phạm vi truy cập và cơ chế cập.

Các khách hàng và người thông minh thường trở lại cơ sở kiến thức, và xử lý tài liệu có thể cấu trúc thông tin mới vào hệ thống kiến thức. Enterprise có thể bắt đầu với một tập hợp thông tin giá trị cao và những câu hỏi cố định, xác thực quyền, thẩm quyền và cập nhật, sau đó dần mở rộng phạm vi của nó để tránh một hệ thống quản lý sân khấu đầu tiên ra khỏi kiểm soát.

Làm thế nào để chọn cảnh đầu tiên và hoàn thành phần mềm AI

Công ty có thể chọn một quá trình rõ ràng về số lượng công việc, kết quả có thể được đánh giá, mẫu thử có thể được bao gồm và các nhà lãnh đạo kinh doanh sẵn sàng tham gia, đầu tiên ghi lại một đường cơ sở thủ công và sau đó sử dụng một phạm vi giới hạn của PoC để xác minh chất lượng, tốc độ, chi phí và giao diện.

Những kịch bản khác nhau có thể chia sẻ các cổng ra vào, đặc quyền danh tính, kiến thức, đánh giá và khả năng ghi chép, nhưng không nên xây dựng một nền tảng lớn tại dự án đầu tiên. đầu tiên, một kịch bản có thể tạo ra một vòng tròn kinh doanh đóng cửa và cơ chế hoạt động, sau đó một thành phần được xác nhận có thể được tái tạo trong quá trình lân cận.

• Làm việc thực sự đi, PoC, mà không cần phải thể hiện mẫu thay vì xác thực doanh nghiệp.
• Tính riêng biệt của phát triển và mô hình, tài nguyên đám mây, chi phí hoạt động
• Giao hàng mã nguồn, cấu hình, đánh giá và đo lường, giao diện, triển khai và vận chuyển thông tin