एप्लाइड एआई और एजेंट

व्यावसायिक उपयोग के मामले को अपनी गोपनीयता आवश्यकताओं के अनुकूल एक उपयोगी, नियंत्रणीय AI सिस्टम में बदलें।

चित्रण · काल्पनिक दृश्य

हम वास्तविक कार्य से शुरू करते हैं: उपलब्ध जानकारी, समर्थन के निर्णय, दोहराए जाने वाले कार्य, स्वीकार्य त्रुटि और संवेदनशील डेटा। प्रोटोटाइपिंग स्पष्ट सत्यापन और मानवीय जवाबदेही के साथ, फ़्रेमिंग के बाद होती है।

असाइनमेंट आपको क्या देना चाहिए

01मूल्य और व्यवहार्यता के आधार पर क्रमबद्ध मामलों का उपयोग करें
02अस्पष्ट डेमो के बजाय एक मापने योग्य प्रोटोटाइप
03डेटा, नियंत्रण और सीमाओं के लिए स्पष्ट नियम

असाइनमेंट कैसे काम करता है

स्थिति की संवेदनशीलता के अनुरूप अनुकूलित एक संक्षिप्त, स्पष्ट प्रक्रिया।

01
स्कोपिंग
हम समर्थन के निर्णय, प्रासंगिक परिसंपत्तियों, बाधाओं, अधिकृत स्रोतों और आवश्यक गोपनीयता को परिभाषित करते हैं।
02
जांच
संग्रह और विश्लेषण सहमत दायरे का पालन करते हैं। तथ्य, परिकल्पनाएँ और अनिश्चितता के क्षेत्र स्पष्ट रूप से अलग रहते हैं।
03
प्राथमिकता
प्रत्येक निष्कर्ष का मूल्यांकन विश्वसनीयता, संभावित प्रभाव और कार्य करने के लिए आवश्यक प्रयास के आधार पर किया जाता है।
04
डिलीवरी
आपको एक पठनीय संश्लेषण, उपयोगी साक्ष्य और एक रोडमैप प्राप्त होता है जिसे व्यवहार में लाया जा सकता है।

संभावित डिलिवरेबल्स

AI अवसर मानचित्र
सहायक, RAG या एजेंट प्रोटोटाइप
परीक्षण सेट और गुणवत्ता प्रोटोकॉल
उपयोग, गोपनीयता और शासन ढांचा

सामान्य स्थितियाँ

आंतरिक ज्ञान आधार पर खोजें
योग्यता या केस संश्लेषण का अनुरोध करें
दोहराए जाने वाले कार्य का नियंत्रित स्वचालन

असाइनमेंट से पहले

एक उपयोगी निर्णय लें

प्रारंभिक बिंदु एक कार्य, उसकी मात्रा और एक गलत उत्तर या कार्रवाई की कीमत है। दायरा सुलभ डेटा, टूल अनुमतियों और क्षणों को परिभाषित करता है जब किसी व्यक्ति को अनुमोदन या कार्यभार लेना चाहिए।

एकत्रित की जाने वाली जानकारी

सफल और असफल कार्यों के वास्तविक उदाहरण
दस्तावेज़, पहुंच अधिकार और अवधारण बाधाएँ
गुणवत्ता मानदंड और स्वीकार्य त्रुटि लागत

तैयारी हेतु निर्णय

क्या एक साधारण सहायक, दस्तावेज़ खोज या एजेंट की आवश्यकता है?
किन कार्यों के लिए अनुमोदन की आवश्यकता है?
कौन से परीक्षण रिलीज़ को रोकते हैं?
क्या पिछला कॉन्फ़िगरेशन पुनर्स्थापित किया जा सकता है?
गोपनीय दस्तावेज़ों के परीक्षण से कैसे बचा जा सकता है?

काल्पनिक कार्य उदाहरण

स्थिति: एक सेवा उत्तरों और खाता परिवर्तनों के लिए अनुमोदन बरकरार रखते हुए अनुरोध ट्राइएज को स्वचालित करना चाहती है।
कार्य: प्रतिनिधि, अस्पष्ट और प्रतिकूल मामलों पर सहायक के साथ मानव-लेबल वाली आधार रेखा की तुलना करें; टूल को प्रतिबंधित करें और इनकारों का पता लगाएं।
वितरणयोग्य: एक संस्करणित परीक्षण प्रोटोकॉल, अनुमति मैट्रिक्स, मानव अनुमोदन सीमाएँ और उत्पादन रोक मानदंड।

स्कोपिंग के दौरान सहमत होने के लिए उदाहरण स्वीकृति मानदंड

उपयोगी और निषिद्ध कार्यों के अलग-अलग परीक्षण मामले होते हैं।
एक अविश्वसनीय स्रोत टूल अनुमतियों का विस्तार नहीं कर सकता।
शटडाउन मानदंड और मानव हैंडऑफ का प्रयोग किया जाता है।

FAQ

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

प्रारंभिक बातचीत से पहले आवश्यकता को समझने में सहायता के लिए व्यावहारिक उत्तर।

क्या हमें पहले AI मॉडल या प्लेटफ़ॉर्म चुनने की ज़रूरत है?

नहीं। तकनीकी विकल्प आवश्यकता, उपलब्ध डेटा, स्वीकार्य त्रुटि, गोपनीयता बाधाओं और परिचालन लागत के विश्लेषण के बाद होता है।

आप किसी सहायक या एजेंट की विश्वसनीयता कैसे मापते हैं?

प्रतिनिधि परीक्षण मामले सटीकता, पता लगाने की क्षमता, अपेक्षित इनकार और महत्वपूर्ण त्रुटियों को मापते हैं। परिणाम मानव नियंत्रण और उपयोग की उचित सीमा को परिभाषित करते हैं।