रिसोर्स · 14
AI वेंडर इवैल्यूएशन: सबूत, डिपेंडेंसी और एग्ज़िट कंडीशन
असली क्वालिटी की टेस्टिंग, डेटा फ़्लो को क्वालिफ़ाई करने और एक प्रैक्टिकल एग्ज़िट ऑप्शन को बचाने के लिए एक सिलेक्शन फ़्रेमवर्क।
अपडेटेड · 6 min
यह गाइड क्या पाने में मदद करती है
- रिप्रेजेंटेटिव केस पर प्रोवाइडर की तुलना करें।
- डेटा फ्लो और सबप्रोसेसर को एक्सपोज़ करें।
- सर्विस में बदलाव मॉनिटर करें।
- डिपेंडेंसी से पहले एक्सपोर्ट और रिप्लेसमेंट को टेस्ट करें।
जल्दी से चेक करें
- असल में किस बिज़नेस रिजल्ट की ज़रूरत है?
- कौन सा डेटा सिस्टम से निकलता है?
- क्या लिमिटेशन टेस्ट की जाती हैं या सिर्फ़ बताई जाती हैं?
- मॉडल में बदलावों की जानकारी कौन देता है?
- क्या सर्विस को एक्सपोर्ट और रिप्लेस किया जा सकता है?
स्टेप-बाय-स्टेप तरीका
- 1
ज़रूरतें और मना किए गए इस्तेमाल फ़्रेम करें
टास्क, यूज़र, फ़ैसले का लेवल, गलती के नतीजे और उन केस के बारे में बताएं जो सर्विस से बाहर रह जाते हैं। ज़रूरत से पहले सॉल्यूशन न चुनें।
डिलीवरेबल: इस्तेमाल, रिस्क और ओनर ब्रीफ़।
- 2
डेटा और डिपेंडेंसी मैप करें
इनपुट, आउटपुट, लॉग, लोकेशन, रिटेंशन, संभावित ट्रेनिंग, सबप्रोसेसर, मॉडल और ज़रूरी कॉम्पोनेंट की लिस्ट बनाएं।
डिलीवरेबल: डेटा-फ़्लो और सर्विस-चेन मैप।
- 3
वेरिफ़ाई किए जा सकने वाले सबूत की ज़रूरत है
ज़रूरी आर्किटेक्चर, लागू पॉलिसी, रिपोर्ट, इंसिडेंट प्रोसेस, कंटिन्यूटी, चेंज हिस्ट्री और जानी-पहचानी लिमिटेशन की रिक्वेस्ट करें। हर आइटम की तारीख डालें।
डिलीवरेबल: सबूत फ़ाइल और बिना कन्फ़र्म वाले एरिया।
- 4
अपने केस टेस्ट करें
आम, सेंसिटिव, साफ़ न दिखने वाले, विरोध वाले और जवाब न देने लायक केस को कवर करने वाला एक वर्शन सेट बनाएं। क्वालिटी, स्टेबिलिटी, परहेज़, लेटेंसी और कॉस्ट को मापें।
डिलीवरेबल: तुलना करने लायक नतीजे और थ्रेशहोल्ड।
- 5
ऑपरेशन और बदलाव को कंट्रोल करें
एक्सेस, मॉनिटरिंग, ज़रूरी लॉग, ह्यूमन वैलिडेशन, नोटिफ़िकेशन, रीअसेसमेंट अधिकार और रिग्रेशन हैंडलिंग तय करें।
डिलीवरेबल: प्रोडक्शन-कंट्रोल प्लान।
- 6
एग्ज़िट करें
सर्विस के ज़रूरी होने से पहले डेटा और कॉन्फ़िगरेशन के एक्सपोर्ट, डिलीट करने, बदलने, कंटिन्यूटी और माइग्रेशन टाइम को टेस्ट करें।
डिलीवरेबल: एग्ज़िट सिनेरियो को पूरा करें।
काल्पनिक काम का उदाहरण
उदाहरण वाली स्थिति
दो AI ऑफ़र की तुलना असली रिक्वेस्ट के एक ही एनॉनिमाइज़्ड सेट पर की जाती है, जिसमें महंगी गलतियाँ और ऐसे केस शामिल हैं जिनका कोई संभावित जवाब नहीं है। डेटा, मॉडल में बदलाव और एग्जिट के बारे में दावों का मिलान पुराने सबूतों से किया जाता है।
फैसला और उम्मीद का सबूत
सिलेक्शन केस टाइप, प्रोडक्शन ओवरसाइट के लिए एक ओनर और एक एक्सपोर्ट के नतीजों पर निर्भर करता है जिसे असल में आज़माया गया है।
मैनेजमेंट इंडिकेटर
| इंडिकेटर | यह क्या मापता है | पहला एक्शन |
|---|---|---|
| एक्सेप्टेड केस | तय लिमिट से ऊपर के रिप्रेजेंटेटिव केस | रिस्क छिपाने वाले एवरेज को रिजेक्ट करें |
| वेरिफाइड क्लेम | पुराने सबूतों से जुड़े कमिटमेंट | बिना सपोर्ट वाले स्टेटमेंट को क्वालिफाई करें |
| बदलावों का मूल्यांकन | उसी प्रोटोकॉल पर दोबारा चलाए गए वर्शन | क्रिटिकल रिग्रेशन को ब्लॉक करें |
| रिवर्सिबिलिटी | एसेट्स एक्सपोर्ट करने लायक और कहीं और रीस्टोर करने लायक | बची हुई डिपेंडेंसी को टेस्ट करें |
आम गलतियाँ
- सिर्फ़ सेल्स डेमोंस्ट्रेशन की तुलना करना
- बिना स्कोप वाले सर्टिफिकेशन नाम को एक्सेप्ट करना
- साइलेंट सर्विस बदलावों को इग्नोर करना
- डिप्लॉयमेंट के बाद एग्जिट पर बातचीत करना
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
क्या वेंडर क्वेश्चनेयर काफी है?
नहीं। यह कलेक्शन को स्ट्रक्चर करता है, लेकिन डिसाइडेबल पॉइंट्स के लिए डॉक्यूमेंट्स, टेस्ट्स, क्लॉज और कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से चेक्स की ज़रूरत होती है।
क्या एकदम सही मॉडल बताना ज़रूरी है?
आपको मुख्य रूप से उन क्षमताओं, सीमाओं, बदलावों और ज़िम्मेदारियों को समझने की ज़रूरत है जो आपके इस्तेमाल पर असर डालती हैं। रिस्क के साथ उम्मीद की जाने वाली डिटेल बढ़ जाती है।
रिवर्सिबिलिटी को कब टेस्ट किया जाना चाहिए?
कमिटमेंट से पहले और बड़े बदलाव के बाद। बिना टेस्ट किया हुआ एग्जिट क्लॉज़ एक अंदाज़ा ही रहता है।
ऑफ़िशियल रेफ़रेंस
रेफ़रेंस इस तरीके को सपोर्ट करते हैं। अपने कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से चेक को एडजस्ट करें; वे सर्टिफ़िकेशन नहीं हैं। ओरिजिनल रेफ़रेंस टाइटल और सोर्स डॉक्यूमेंट दूसरी भाषा में हो सकते हैं।
