Қолданыстағы бағдарламалық жасақтамаға AI интеграциясы: Өнім топтарына арналған практикалық нұсқаулық

Қолданыстағы өнім үшін AI интеграциясы нені білдіреді

AI интеграциясы - бұл модельді немесе AI қызметін адамдар пайдаланатын бағдарламалық құралға қосу жұмысы. Ол бар веб-сайтқа, SaaS платформасына немесе ішкі веб-бағдарламаға семантикалық іздеуді, құжаттарды шығаруды, ұсыныстарды, қолдау көрсетуші көмекшісін немесе жобаны құру мүмкіндігін қоса алады. Мақсат - өнімнің ағымдағы тіркелгілерін, деректерін және жұмыс процестерін сақтай отырып, нақты пайдаланушы тапсырмасын жақсарту.

AI қосу бүкіл қолданбаны ауыстыруды қажет етпейді. Бағдарланған интеграция әдетте пайдаланушы интерфейсінен, AI үлгісіне серверлік қосылымнан, бекітілген өнім деректеріне қол жеткізуден және нәтижені пайдалы және қауіпсіз ететін тексерулерден тұрады.

Үлгіні таңдамас бұрын бір өнім мәселесін таңдаңыз

Жиі, баяу және оңай бағаланатын тапсырмадан бастаңыз. Мысалы, тұтынушыларды қолдау тобына өнім құжаттамасынан дұрыс жауапты табу қажет болуы мүмкін; операциялық топқа кіріс PDF файлдарынан өрістерді шығару қажет болуы мүмкін; немесе пайдаланушыларға нақты тұжырымның орнына мағынасы бойынша үлкен каталогты іздеу қажет болуы мүмкін.

Ағымдағы қадамдарды, күтілетін жақсартуларды және қате жауап қанша тұратынын жазыңыз. Бұл технология қолжетімді болғандықтан чатбот қосудың орнына, AI өнімін әзірлеуді қолдаудың азаюы немесе деректерді қолмен енгізудің аз болуы сияқты нәтижеге байланыстырады.

Веб қолданбаға AI қосуға арналған сенімді архитектура

• Серверде үлгі тіркелгі деректерін және бизнес ережелерін сақтаңыз. Браузер ешқашан жеке API кілтін қабылдамауы керек.
• Үлгіге тапсырма үшін қажетті деректерді ғана беріңіз. Өнім туралы білім алу үшін бүкіл дерекқорды жіберудің орнына сәйкес бекітілген жазбаларды шығарып алыңыз.
• Модель шығысын сақтау немесе әрекетті іске қосу алдында растаңыз. Мүмкін болса, құрылымдық пішімдерді және қарапайым қолданба тексерулерін пайдаланыңыз.
• Пайдаланушыларға дереккөзді көрсетіңіз немесе AI жасаған мазмұн тұтынушыға немесе бизнес жазбасына әсер етпес бұрын оларды қарап шығуға және өңдеуге мүмкіндік беріңіз.
• Жауап сапасын, кідіріс пен орындалған тапсырманың құнын өлшеңіз. Қажетсіз жеке деректерді жинамай, сәтсіздіктерді зерттеуге көмектесетін журналдарды қосыңыз.

LLM-ді деректеріңізбен мұқият біріктіріңіз

Жасанды интеллект мүмкіндігіне компания құжаттары немесе өнім жазбалары қажет болғанда, іздеуді кеңейтілген генерациялау (RAG) кең таралған тәсілдердің бірі болып табылады. Қолданба басқарылатын білім көзін іздейді, сәйкес үзінділерді таңдайды және сол үзінділерді контекст ретінде үлгіге береді. Бұл білімдерді сұрауларға қатаң кодтаудан гөрі жауаптарды негізделген және жаңартуды жеңілдетеді.

RAG дұрыстық кепілі емес. Қол жеткізу рұқсаттары, құжаттың жаңалығы, іздеу сапасы және анық қалпына келтіру әрекеті әлі де маңызды. Жүйе жеткілікті дәлел таба алмаса, ол осылай айтуы немесе тапсырманы адамға тапсыруы керек.

AI мүмкіндігін өлшенген қадамдармен шығарыңыз

AI интеграциясының практикалық жобасы өкілдік мысалдарды қолданатын шағын прототиптен басталады. Содан кейін оны нақты жұмыс үрдістері мен шеткі жағдайларға қарсы сынап көріңіз, содан кейін оны адам қарау жолы бар шектеулі топқа жіберіңіз. Сапа, жылдамдық және пайдалану құны келісілген мақсаттарға жеткеннен кейін ғана қолжетімділікті кеңейтіңіз.

Бұл тәсіл командаға үлкен қайта құруды бастамас бұрын AI мәселені шеше алатынын білуге ​​мүмкіндік береді. Сондай-ақ, ол мүмкіндік әлі кішкентай болған кезде деректер олқылықтарын, рұқсат мәселелерін және күтпеген үлгі шығындарын көрсетеді.