Home / Services / Công ty kỹ sư ngữ cảnh và công nghệ AIAgent xây dựng hệ thống văn cảnh

PROFESSIONAL SERVICE

Công nghệ bối cảnh và cấu trúc văn cảnh của tầu Enterprise và AIAgent

Gợi ý này chỉ mô tả một nhiệm vụ một lần, và dự án văn cảnh kinh doanh chịu trách nhiệm cung cấp AI với một hệ thống nhận dạng chính xác, kiến thức, dữ liệu, quy tắc, địa vị lịch sử và công cụ đúng thời điểm. nó tổ chức thông tin được phân tán trong tài liệu, cơ sở dữ liệu, hệ thống kinh doanh và nhân viên kinh doanh thành một hệ thống thẩm quyền, cập nhật và cập nhật, đó là nền tảng thiết yếu cho đặc vụ AI để chuyển từ bộ phận sản xuất đến trình diễn.

AI hiểu ngữ nghĩa kinh doanh nhiều hơn.Người dùng khác chỉ có quyền truy cập ngữ cảnhNhững lời giải đáp và hành động có thể tìm ra nguồn gốc của nó.Chi phí ngữ cảnh và chất lượng bền vững

Dưới sự đánh giá sơ bộ về dự án Dịch vụ xem

Dự án bối cảnh kinh doanh kết nối dữ liệu nhận dạng tập tin công cụ bộ nhớ và cho phép

Kết luận về quyết định

Văn cảnh kinh doanh nên bắt đầu như thế nào

Khi nhiệm vụ của AI đòi hỏi phải có sự đồng bộ chéo, hệ thống xuyên thời gian, hiểu biết về tình trạng của doanh nghiệp, hoặc những người dùng khác nhau có quyền dữ liệu khác nhau, vấn đề nên được nâng cấp từ “tiếp tục thay đổi gợi ý cho việc thiết kế văn cảnh. Giai đoạn đầu tiên không đòi hỏi một nền tảng lớn để chọn một nhiệm vụ thật, xác định danh tính, dữ liệu, quy tắc, địa điểm và công cụ cần thiết, và sau đó sử dụng lại chất lượng văn cảnh và kết quả của các hoạt động.

START WITH EVIDENCE

Từ phán quyết sơ bộ đến chấp nhận và nhận hàng

Mức độ không chắc chắn được giảm đi bởi giai đoạn trước khi quyết định trên quy mô đầu vào và các phương thức hợp tác.

Giai đoạn 1

Chẩn đoán nhiệm vụ và bối cảnh

Xác nhận thông tin mà AI thực sự cần làm để hoàn thành nhiệm vụ của mình.

Phục hồi người dùng, dữ liệu, quy tắc, lịch sử và công cụ, và các nguồn đánh dấu, đặc quyền và giới hạn thời gian.

Giai đoạn 2

Liên kết Văn bảnPoC

Kiểm tra hiệu ứng lựa chọn, lắp ráp và tác vụ

(c) Sự nhận thức được các nguyên mẫu của việc tìm kiếm, ngữ nghĩa, ký ức và công cụ, được đánh giá bằng những nhiệm vụ bình thường, bất thường, mâu thuẫn và siêu vi.

Giai đoạn 3

Sản xuất và sử dụng lại

Phát triển khả năng kinh doanh kinh doanh trong bối cảnh

Truy cập đầy đủ, bộ nhớ tạm, bản ghi, cập nhật, giám sát và quản lý phiên bản, và truy cập thêm các ứng dụng AI.

CLIENT INPUTS

Khuyên bạn sẵn sàng trước khi tiến hành

Nhiệm vụ kinh doanh đầu tiên và nhắm đến người dùngTài liệu, cơ sở dữ liệu, API và danh sách các sự kiện thời gian thựcĐiều kiện điều hành, chỉ số và quan hệ thực thể then chốtVai trò, địa điểm, khách hàng và quyền hạn thực địaNhững tác vụ lịch sử điển hình và cách điều trị đúngKiến thức cập nhật, sửa lỗi, lưu và gỡ bỏ yêu cầu

ACCEPTANCE EVIDENCE

Bằng chứng cho thấy sự chấp nhận.

Nguồn văn bản, phiên bản và cập nhật thời gian có thể theo dõiTìm kiếm danh tính và đặc quyền thực địa khác nhau phù hợp với quy tắcNhững mệnh lệnh thông thường, không thể trả lời được, xung đột và cực kỳ bạo lực có thể đảo ngượcCó thể cập nhật, sửa đổi, hết hạn và xoá bộ nhớViệc nén và lưu tạm ngữ cảnh không phá hủy các sự kiện quan trọngChất lượng, sự chậm trễ, sự can thiệp bằng tay và chi phí có thể được đo lường

Kết nối của sự hợp tác và trách nhiệm

Văn cảnh không phải là một sự thay thế cho việc thiếu luật kinh doanh, dữ liệu nguồn sai và quyền truy cập dữ liệu không rõ ràng.

Những vấn đề mà doanh nghiệp thường phải đối mặt

Đặt tất cả thông tin vào mô hình một lần và mãi, với chi phí cao và dễ dàng trộn vào thông tin không liên quan hoặc không có tác dụng.

Các gợi ý được duy trì bởi cá nhân và quy tắc hoạt động và kinh nghiệm đặc biệt không thể được duy trì

Không có sự tương quan đồng nhất giữa tài liệu, dữ liệu cấu trúc, sự kiện thời gian thực và danh tính người dùng

Bộ nhớ của đặc vụ đã tích lũy trong một thời gian dài nhưng thiếu quyền hạn, sửa chữa, imsolecence và loại bỏ cơ chế

Lỗi xuất mô hình không xác định được việc tìm kiếm, ngữ cảnh, quyền hạn hay quy tắc là một vấn đề

Dịch vụ cốt lõi của chúng tôi

Dựa vào văn bản cần được chẩn đoán, phân tích nhiệm vụ và kiểm kê nguồn

Từ vựng, chỉ số của tầu Enterprise, các mối quan hệ vật lý và thiết kế đối xứng kinh doanh

Tìm kiếm ngữ cảnh hỗn hợp các tài liệu, cơ sở dữ liệu, API, sự kiện và bản đồ kiến thức

Phân biệt danh tính người dùng, tổ chức, khách hàng, mục và quyền hạn

Trạng thái ngắn hạn của các phiên chạy, bộ nhớ dài hạn, trạng thái nhiệm vụ và cơ chế điều khiển bị lãng quên

Công cụ MCP, quy tắc hoạt động, sự chấp thuận thủ công và truy cập tín hiệu thời gian thực

nén văn bản, bộ nhớ tạm, nhóm lại, quản lý xung đột và chi phí tối ưu

Chất lượng văn bản, tham khảo, thẩm quyền, tính đúng giờ và đánh giá kết quả của nhiệm vụ

PROJECT DECISION PATH

Tiếp tục đánh giá trong bối cảnh của dự án hiện tại

Giới hạn dịch vụ, ngân sách và phương thức thực hiện cho các giai đoạn khác nhau của dự án không giống nhau và có thể được đánh giá thêm với những điều sau đây.

Tìm kiếm quan hệTìm kiếm tình báo DRG và EnterpriseCác thực thể xuyên suốt, nhiều mối quan hệ nhảy vọt và phát hiện kiến thức phức tạp CommentCustom AI Software DevelopmentN nhúng khả năng ngữ cảnh vào trực tuyến, đo đạc, nhận tín hiệu vào phần mềm AI NameTrình quản lý dữ liệu và kiến thức tương thích AIHiểu chất lượng dữ liệu, sự cạnh tranh, trách nhiệm và cơ chế cập nhật hỗ trợ AI

Dự án có thể chuyển đổi

Giới hạn giao hàng cuối cùng được xác định theo phạm vi dịch vụ, giai đoạn xây dựng và các phương thức của sự hợp tác, và được miêu tả dưới đây là kết quả chung.

DELIVERABLEA. Tác vụ và ngữ cảnh cần ma trận

DELIVERABLEBản in của dữ liệu kiến thức, điều kiện kinh doanh và sự cạnh tranh

DELIVERABLECác dịch vụ tìm kiếm, lắp đặt, lưu tạm và cập nhật văn bản dựa trên văn bản

DELIVERABLEBộ nhớ đặc vụ, trạng thái tác vụ và mô- đun truy cập công cụ

DELIVERABLEQuy tắc cho tham chiếu nguồn, quản lý xung đột và xác nhận thủ công

DELIVERABLEĐánh giá ngữ cảnh và đo đạc, báo cáo chất lượng và chỉ thị thao tác

DELIVERABLEGiao diện, triển khai, cập nhật dữ liệu và tiếp tục tài liệu

Ngân sách dự án được đánh giá như thế nào

Phạm vi dịch vụ và các vòng kinh doanh đóng lại phải được hoàn thành trong giai đoạn đầu tiên: bối cảnh cần được chẩn đoán, nhiệm vụ phân hủy và kiểm tra nguồn, thuật ngữ kinh doanh, chỉ số, quan hệ vật lý và thiết kế đối xứng kinh doanh

Mức độ toàn vẹn của các mã, dữ liệu, hệ thống, thiết bị và tài liệu đã có, và phạm vi của việc kiểm tra, chuyển đổi hoặc tái tạo

Số giao diện bên thứ ba, trách nhiệm phối hợp, chất lượng dữ liệu, bồi thường bất thường và hợp tác nhà cung cấp bên ngoài

Các yêu cầu phi chức năng như hiệu suất, tiện dụng, an ninh, quyền hạn, kiểm toán, tuân thủ và truy cập cửa sổ

Giao hàng sâu và trách nhiệm dài hạn: đánh giá ngữ cảnh và đo lường, báo cáo chất lượng và chỉ số hoạt động, giao diện, triển khai, cập nhật dữ liệu và tiếp quản tập tin, và đảm bảo chất lượng, giữ hòa bình liên tục phạm vi

Những hoàn cảnh này không đề nghị sự bắt đầu ngay lập tức của sự phát triển toàn diện.

Mục tiêu dự án, những người có trách nhiệm và tiêu chuẩn chấp nhận chưa được thiết lập

Tài khoản khóa, dữ liệu, giao diện hoặc quyền kinh doanh không sẵn sàng

Chỉ cần tìm kiếm mức giá tối đa hoặc chu kỳ rất ngắn, và các thử nghiệm cần thiết và kiểm soát chất lượng không được chấp nhận

Áp dụng cảnh

Những điều kiện này thích hợp để bắt đầu công việc này.

AI đã đáp ứng với một thiếu bối cảnh kinh doanh và cùng một câu hỏi đã nhận được kết quả khác nhau trong các lĩnh vực khác nhau
Tôi có thể lấy lại tài liệu, nhưng tôi không thể hiểu mối quan hệ giữa khách hàng, dự án, sản phẩm và quá trình.
Đặc vụ cần kết nối ERP, CRM, bảng làm việc, thư điện tử và dữ liệu kinh doanh thời gian thực để hoàn thành nhiệm vụ.
Nhiều ứng dụng sao chép kiến thức, cạnh tranh, công cụ và xây dựng bộ nhớ, với chi phí bảo trì gia tăng
Muốn kiểm soát chi phí của bối cảnh dài trong khi tăng cơ sở cho câu trả lời, liên tục và khả năng giải thích của nhiệm vụ

Dưới sự đánh giá sơ bộ về dự án

IMPLEMENTATION PLAYBOOK

Văn cảnh kinh doanh chuyển từ yêu cầu sang chấp nhận kết quả

Những phương pháp sau được dùng để giải thích phương pháp thực hiện, tính toán dữ liệu và giới hạn trách nhiệm, và không được dùng như một ủy nhiệm để phán xét dự án theo các danh sách chức năng.

Đường cơ sở thao tác 01

Trước tiên, chúng ta ghi lại tình trạng thật trước khi sửa đổi.

Dự án bắt đầu bằng cách chọn một liên kết kinh doanh cần cải thiện nhất, phỏng vấn người dùng và lấy mẫu thực tế gần đây. thu lại số lượng xử lý, thời gian trung bình, thời gian chờ, thời gian sau, số liệu bất thường và số điện thoại liên lạc bằng tay xung quanh “những điểm chuẩn đoán về nhu cầu, công việc bị hỏng và thông tin kho lưu trữ thư viện; dùng hóa đơn sách hướng dẫn trong một đến hai tuần liên tiếp nếu dữ liệu không được hoàn thành.

Đường cơ bản cũng nên chỉ ra phạm vi của các số liệu thống kê và loại bỏ. ví dụ, xử lý thời gian bắt đầu với sự sẵn sàng của thông tin hoặc với sự phục tùng đầu tiên của khách hàng, ngoại lệ không bao gồm giao diện bên thứ ba, và sửa đổi bằng tay là việc đọc lại hoặc xử lý lại một số ít.

02 vòng đóng đầu tiên

Kiểm tra các giả định phím với phạm vi tối thiểu có thể dùng

Giai đoạn đầu không tìm cách bao gồm mọi lĩnh vực, nhưng thay vì tạo ra một vòng lặp khép kín quanh “các thuật ngữ, chỉ dẫn thương mại, các mối quan hệ vật lý và các thiết kế đối xứng về thương mại có thể vận hành theo cách thật: rõ ràng vào, quy tắc quá trình, hành động hệ thống, các hoạt động có trách nhiệm, các hoạt động bất thường và kết quả cuối cùng.

Đánh giá cần tương ứng với mỗi cảnh kinh doanh, vai trò người dùng và mẫu chấp nhận. Những vấn đề không cung cấp dữ liệu, giao diện hoặc người ra quyết định nên được bao gồm như là một giai đoạn trước hoặc sau đó, và không nên được bao gồm lặng lẽ trong một đề nghị cố định tầm.

• Dự án thực hiện

Làm cho quá trình này một kết quả có thể đảo ngược và có thể đảo ngược

Các đường dẫn điển hình là sự lựa chọn các công việc AI giá trị cao, lấy bối cảnh và nguồn truy cập, các liên kết ngữ pháp và cấu hình, truy cập vào công cụ nhận diện và dữ liệu thời gian thực. Mỗi sân khấu nên có kết quả hiển thị, như biểu đồ lưu, mẫu thử nghiệm, hồ sơ thử ra hay chạy. Quá trình phát triển sẽ bảo tồn ghi chép thay đổi nhu cầu, khuyết tật, rủi ro và đưa ra quyết định; khi di chuyển dữ liệu, giao diện bên ngoài hoặc kết quả xuất bên ngoài, liên quan đến thiết kế, thiết kế lại, và cũng cần thiết lại hướng dẫn sử dụng lại.

Chương trình biểu diễn sân khấu không “có vẻ thích hợp để làm việc ở vùng này, nhưng nên dùng một mẫu đại diện để bao gồm các tiến trình thông thường, các trường thất lạc, yêu cầu lặp đi lặp lại, quyền hạn không đủ, thời gian tràn ngập và dữ liệu bất thường từ các dịch vụ bên ngoài, và để xác định những vấn đề chỉ xảy ra trong môi trường sản xuất lúc đầu.

4 giờ, có người nhận và kiểm tra.

Chấp nhận và chấp nhận thông thường bằng cách giao hàng, bằng chứng và chỉ thị

Dự án nên hiệu quả ít nhất các công việc AI với yêu cầu ngữ cảnh ma trận, dữ liệu dữ liệu, cú pháp kinh doanh và bản thiết kế cạnh tranh, tái thu hồi ngữ cảnh, hội nghị, mật mã và cập nhật dịch vụ, và nhận dạng mã nguồn hoặc cấu hình mã nguồn, quản lý tài khoản, xây dựng các dự án, hỗ trợ dữ liệu, phản hồi dữ liệu, thất bại và các trách nhiệm bảo trì chức năng sau đó. Ngoài việc chấp nhận chức năng, quyền truy cập, quyền truy cập, hiệu suất, bản ghi, tính năng, khôi phục và huấn luyện quan trọng để đảm bảo rằng các nhóm khách hàng có khả năng sử dụng và hiểu các giới hạn hệ thống độc lập độc lập độc lập.

Giả sử một đường thẳng cơ bản là 800 mục trong mỗi tháng, trung bình 18 phút mỗi đơn vị, và tỷ lệ trở về 12 phần trăm, đây chỉ là một ví dụ, không phải là một hoạt động của khách hàng.

Từ khoá và mô tả nội dung

Trang này chứa nội dung tổ chức về các vấn đề dịch vụ thực sự như kỹ thuật kinh doanh, kỹ thuật ngữ cảnh AI, kỹ thuật ngữ cảnh đặc vụ, quản lý ngữ cảnh thông minh. Từ khóa được dùng để giúp người dùng và hệ thống tìm kiếm xác định chủ đề mà không cần ngụ ý cam kết với các hiệu ứng cố định; phạm vi, chu kỳ, ngân sách và chỉ thị dựa trên chẩn đoán dự án, hợp đồng và cơ sở chấp nhận.

DELIVERY PATH

Đính kèm và giao hàng

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.

01Chọn tác vụ giá trị cao AI

02Kiểm tra lại bối cảnh và nguồn có thẩm quyền

03Thiết kế các liên kết và phục hồi ngữ nghĩa

04Truy cập vào công cụ nhận diện và dữ liệu thời gian thực

05Dùng tác vụ thật để hoàn thành đánh giá

06Mức xám và tối ưu hóa liên tục

FAQ

FAQs

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

Có gì khác nhau giữa văn cảnh và kỹ thuật gợi ý?+

Các tác phẩm gợi ý được thiết kế chủ yếu cho các biểu hiện tín hiệu của mô hình; bối cảnh cũng hoạt động quản lý nhân dạng, kiến thức, dữ liệu thời gian thực, bộ nhớ, công cụ, đặc quyền và vị trí nhiệm vụ, và quyết định khi nào thông tin được cung cấp.

Có phải văn cảnh của RAG là một công việc?+

Nhiệm vụ kinh doanh cũng có thể cần có dữ liệu cấu trúc, quyền lợi người dùng, trạng thái lịch sử, quy tắc kinh doanh, sự kiện thời gian thực và kết quả công cụ, và chỉ tìm kiếm tài liệu thôi thường không đủ để hoàn thành các thao tác cuối cùng.

Văn cảnh càng dài, AI càng tốt?+

Không, không phải là sự cố, xung đột, sự ngu ngốc hay sự quá đáng làm giảm chất lượng và tăng chi phí. quan trọng hơn là sự lựa chọn, xếp hạng, sự nén và hợp lệ của văn cảnh theo yêu cầu, và sự lưu giữ nguồn và thời gian.

Văn cảnh giúp việc như thế nào là được chấp nhận và chấp nhận?+

Cần phải thực hiện những nhiệm vụ thực sự để kiểm tra sự thu thập thông tin, cú pháp kinh doanh, sự phân biệt quyền hạn, tham khảo nguồn, đơn thuốc, quản lý xung đột, mức độ hoàn thành nhiệm vụ, trì hoãn và đơn chi phí, và để xác minh rằng văn cảnh đã được cập nhật để có thể trở lại với hành động ngược lại.

DECISION FAQ

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

Kiểm tra tất cả 265 câu hỏi.

Công nghệ ngữ cảnh của Enterprise, sự di cư mô hình và quá trình thông minh

Có gì khác biệt giữa việc làm văn cảnh và vụ án RAGBETETETETedge?

RAG tập trung vào cách tìm thông tin liên quan từ cơ sở kiến thức và cung cấp nó cho các mẫu; phạm vi của dự án ngữ cảnh lớn hơn, và nó cũng đòi hỏi tổ chức các nhân dạng người dùng hiện tại, cấu trúc dữ liệu kinh doanh, trạng thái kinh doanh, thời gian thực, bộ nhớ dài, quy tắc kinh doanh và công cụ sẵn sàng. Chỉ khi tài liệu hướng dẫn được yêu cầu và yêu cầu là các thông tin hướng dẫn RAG thường đủ. Khi nó liên quan đến các nhiệm vụ xuyên hệ thống, các đặc quyền khác nhau và công việc liên tục, RAG mới cần được thiết kế trong một hoàn chỉnh hoàn chỉnh.

Xem câu trả lời đầy đủCông nghệ ngữ cảnh của Enterprise, sự di cư mô hình và quá trình thông minh

Dữ liệu và hệ thống nào mà các doanh nghiệp cần chuẩn bị cho bối cảnh đặc vụ?

Trước tiên, vai trò người dùng, đầu vào thực, nguồn kiến thức, đối tượng kinh doanh, giao diện hệ thống, thẩm quyền và lịch sử của nhiệm vụ đầu tiên không cần phải bắt đầu với sự tổng hợp hoàn toàn của toàn bộ dữ liệu của công ty.

Xem câu trả lời đầy đủTrình quản lý dữ liệu và tiếp thị thông minh AI

AI-dữ liệu nào đã sẵn sàng, và làm thế nào các doanh nghiệp nên chấp nhận và chấp nhận?

Các dữ liệu sẵn sàng AI không “có đủ khả năng trong cơ sở dữ liệu nhưng có đủ khả năng, đúng giờ, có thẩm quyền, có thể được cập nhật liên tục cho nhiệm vụ của mục tiêu. Việc nhận và kiểm tra đòi hỏi kiểm tra đồng thời kiểm tra về vật dụng, lĩnh vực và chất lượng tài liệu, phiên bản nguồn, đặc quyền, không có câu trả lời và sự giải quyết xung đột, và cũng đòi hỏi sự công nhận rằng sự huấn luyện, hợp lệ và các dữ liệu thử nghiệm không chỉ riêng lẻ, mà thôi, và không thực hiện tốt trên mẫu sẵn có sẵn có.

Xem câu trả lời đầy đủCông ty AI, An toàn và tiếp tục chiến dịch

Việc sử dụng AI của các công ty có tiết lộ dữ liệu nội bộ không?

Enterprise có rủi ro từ dữ liệu, quá quyền hạn, tính năng lưu trữ và xử lý bản ghi bằng cách sử dụng AI, nhưng chúng có thể được điều khiển thông qua cấu trúc và hệ thống. thay vì mặc định khi tải tất cả thông tin trực tiếp lên mô hình công cộng, dữ liệu nên bị phân tách trước tiên. cảnh nhạy cảm có thể bị giảm, quyền truy cập, mạng cá nhân hoặc mô hình tư nhân hóa.

Xem câu trả lời đầy đủ

Dịch vụ, hướng dẫn và các vụ án

Hãy nghe lời khuyên của anh.

Cơ sở dữ liệu