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网络·人工智能·数字智能

应用人工智能与代理

将业务用例转变为符合您的保密要求的有用、可控的 AI 系统。

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桌上显示代码的笔记本电脑 插图 · 虚构场景

我们从实际工作开始：可用信息、支持决策、重复性任务、可接受的错误和敏感数据。原型设计遵循框架，并有明确的验证和人员责任。

03

作业应该给你什么

  1. 01按价值和可行性排名的用例
  2. 02可测量的原型而不是模糊的演示
  3. 03明确的数据、控制和限制规则

作业如何进行

作业如何进行

适应情况敏感性的简短、明确的流程。

  1. 01

    范围界定

    我们定义支持决策、相关资产、限制、授权来源和所需保密性。

  2. 02

    调查

    收集和分析遵循约定的范围。事实、假设和不确定性领域仍然明显分开。

  3. 03

    优先级

    每个调查结果均根据可靠性、可能的影响以及采取行动所需的努力进行评估。

  4. 04

    交货

    您会收到可读的综合报告、有用的证据和可以付诸实践的路线图。

可能的交付成果

可能的交付成果

  • AI机会图
  • 助理、RAG 或代理原型
  • 测试集和质量协议
  • 使用、隐私和治理框架

常见情况

常见情况

  • 在内部知识库中搜索
  • 请求资格或案例综合
  • 重复性工作的受控自动化

作业之前

做出有用的决定

起点是一项任务、其数量以及错误答案或行动的成本。范围定义了可访问的数据、工具权限以及人员必须批准或接管的时刻。

要收集的信息

  • 成功和失败任务的真实示例
  • 文件、访问权限和保留限制
  • 质量标准和可接受的错误成本

准备决定

  • 是否需要简单的助手、文献检索或代理？
  • 哪些行为需要批准？
  • 哪些测试会阻止发布？
  • 可以恢复之前的配置吗？
  • 测试中如何避免机密文件？

虚构的任务示例

情况
服务希望自动进行请求分类，同时保留对回复和帐户更改的批准。
工作
将人工标记的基线与助手在代表性、模糊性和对抗性案例上进行比较；限制工具和拒绝跟踪。
可交付成果
版本化测试协议、权限矩阵、人工批准阈值和生产停止标准。

在范围界定期间商定的接受标准示例

  • 有用和禁止的任务具有不同的测试用例。
  • 不受信任的来源无法扩大工具权限。
  • 执行关闭标准和人工切换。

FAQ

常见问题解答

实用的答案可帮助在初次对话之前确定需求。

我们需要先选择AI模型或平台吗？

否。技术选择是根据需求、可用数据、可接受的错误、保密约束和运营成本进行的分析。

如何衡量助理或座席的可靠性？

代表性测试用例衡量准确性、可追溯性、预期拒绝和严重错误。结果定义了人类控制和适当的使用限制。

服务

01战略情报与开源情报 02网络曝光审查 04尽职调查和数字信任 05安全、高性能的网络 06SEO、AEO 和 GEO 可见性

直接渠道

描述情况，即使需求尚未完全确定。

初步对话有助于确定可交付成果的紧迫性、有用范围和正确形式。

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