Phát triển mô hình lớn: RAG, gọi và thế hệ lựa chọn AI

Mô hình chung tạo ra nội dung mà không có kiến thức về quy tắc kinh doanh và dữ liệu kinh doanh cập nhật

Dường như kết quả của nó không có cơ sở, và không thể ổn định được những sai sót và thiếu sót.

Mô hình, kiến thức, đầu và giao diện hệ thống được rải rác qua nhiều công cụ

Tổng đài cần phải sao chép và dán liên tục, và AI không phải là vào tiến trình chính thức

Các biểu hiện có sẵn, nhưng môi trường sản xuất thiếu truy cập, bản ghi, giám sát và rút lui

Bảo vệ dịch vụ và các vòng đóng cửa kinh doanh phải hoàn thành trong giai đoạn đầu tiên: thế hệ AI viễn cảnh kinh doanh chẩn đoán và thiết kế nhiệm vụ đầu tiên, mô hình ngôn ngữ lớn, mẹo, kết quả đầu ra và phát triển mô hình

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 lâu dài: đánh giá và đánh giá cố định, chất lượng báo cáo, chi phí hiệu quả và thử nghiệm an toàn, triển khai cuộn dây, hoạt động giám sát và truyền tải tri thức, và bảo đảm chất lượng, giữ hòa bình liên tục phạm vi

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