ብጁ የAI ውህደት እና Agentic የስራ ፍሰቶች
RAG፣ ባለብዙ-ወኪል ስርዓቶች
በአጭሩ
LLMs እና agentic የስራ ፍሰቶችን ወደ ስራዎ እናዋህዳለን, ሰዓቶችን የሚቀንሱ እና ውሳኔዎችን ከአደጋ የሚያድኑ retrieval-augmented (RAG) ረዳቶች እና ባለብዙ-ወኪል ስርዓቶች።
አጠቃላይ ዕይታ
ስብሰባን የሚያሸንፍ ማሳያ ቀላል ነው። ቁጥጥር በሚደረግበት የምርት አካባቢ የሚተርፍ ስርዓት ግን አይደለም, ይህም ልዩነት ከሞላ ጎደል ሙሉ በሙሉ ኢንጂነሪንግ ነው፡ መሰረት ማድረግ፣ መከላከያዎች፣ የመዳረሻ ቁጥጥር እና ሊመረመር መቻል።
LLMs እና agentic የስራ ፍሰቶችን በቀጥታ ወደ ስራዎ እናዋህዳለን። Retrieval-augmented ረዳቶች ከባለቤትነት እውቀትዎ በውስጠ-መስመር ጥቅሶች እና በተስተካከለ ራስን-ማቀብ ይመልሳሉ፤ ባለብዙ-ወኪል ስርዓቶች ደግሞ ባለብዙ-ደረጃ ስራን ከመከላከያዎች እና በሚያስፈልግበት ቦታ human-in-the-loop ጋር ያስተባብራሉ።
ውሂቡ በሚጠይቅበት ቦታ በድንበርዎ ውስጥ እናሰማራለን፣ ከማስጀመር በፊት መነሻውን እንመዘግባለን፣ እና ልዩነቱን, የተመለሱ ሰዓቶች እና የተቀነሰ አደጋ, ሪፖርት እናደርጋለን፣ ምክንያቱም የድርጅት AI እራሱን በቁጥር ማጽደቅ ስላለበት።
ለማን እንደሆነ
- በሰነዶች ውስጥ የታሰረ ጥልቅ የባለቤትነት እውቀት ያላቸው ድርጅቶች
- ለተደጋጋሚ፣ ፍርድ-ተኮር የስራ ፍሰቶች ሰዓቶችን የሚያጡ ቡድኖች
- መሰረት ያለው፣ ሊመረመር የሚችል AI የሚያስፈልጋቸው ቁጥጥር የሚደረግባቸው አካባቢዎች
ውጤቶች
- በባለቤትነት እውቀትዎ ላይ RAG
- ከመከላከያዎች ጋር ባለብዙ-ወኪል አስተባባሪነት
- ሊለካ የሚችል የተቆጠበ ሰዓት እና የተቀነሰ አደጋ
እንዴት እንደምንሠራ
የAI ዝግጁነት ግምገማ
ከፍተኛ-ዋጋ ያላቸውን የአጠቃቀም ጉዳዮች፣ የውሂብ ዝግጁነት እና አደጋን እናቀናጃለን፣ እና ለመለካት መነሻውን እንገልጻለን።
መሰረት ያለው ናሙና
ዋጋን በፍጥነት ለማረጋገጥ ከጥቅሶች እና መከላከያዎች ጋር በእውነተኛ ውሂብዎ ላይ RAG ወይም agentic ናሙና።
ለምርት ማጠንከር
የመዳረሻ ቁጥጥር፣ የኦዲት ምዝገባ፣ ራስን-ማቀብ እና ግምገማ, በድንበርዎ ውስጥ የሚሰማራ።
መለካት እና ማስፋፋት
የተቆጠበ ሰዓት እና የተቀነሰ አደጋ እንለካለን፣ ከዚያም ወደ ቀጣዩ የስራ ፍሰት እናስፋፋለን።
የሚያገኙት
- መሰረት ያለው RAG ረዳት ወይም ባለብዙ-ወኪል የስራ ፍሰት
- የውስጠ-መስመር ጥቅሶች፣ መከላከያዎች እና የተስተካከለ ራስን-ማቀብ
- ሚና-አዋቂ የመዳረሻ ቁጥጥር እና ሙሉ የኦዲት ምዝገባ
- የተለካ መነሻ እና ቀጣይ የግምገማ ማዕቀፍ
ጥያቄዎች
ከመዘባረቅ (hallucination) እንዴት ታስቆሙታላችሁ?
እያንዳንዱ መልስ ከተመለሱ ምንባቦች የተገነባ ሲሆን የውስጠ-መስመር ጥቅሶችን ያቀርባል፤ ስርዓቱ በራስ መተማመን ዝቅ ሲል ከመገመት ይልቅ ራሱን እንዲያቅብ ተስተካክሏል። ጥቅስ የሌላቸውን መልሶች እንደ ጉድለት እንቆጥራለን።
ውሂባችን ከአካባቢያችን ይወጣል?
እርስዎ ካልፈለጉ በስተቀር አይወጣም። በVPCዎ ውስጥ ከሚና-አዋቂ መዳረሻ እና ከኦዲት ምዝገባ ጋር እናሰማራለን፣ ስለዚህ የባለቤትነት እውቀት በድንበርዎ ውስጥ ይቆያል።
ዋጋ ያለው መሆኑን እንዴት እናውቃለን?
ከማስጀመር በፊት መነሻውን እንመዘግባለን እና ሊለካ የሚችለውን ልዩነት, የተመለሱ ሰዓቶች እና የተቀነሰ አደጋ, ሪፖርት እናደርጋለን፣ ስለዚህ ኢንቨስትመንቱ በቁጥር ይጸድቃል።
ተጨማሪ አገልግሎቶች