Wejście i rezultat
Definiujemy dane wejściowe, oczekiwany rezultat i warunki, które oznaczają sukces albo błąd.
Nie zaczynamy od modelu. Zaczynamy od zadania, danych, reguł, wyjątków i odpowiedzialności. Poniższe rozwiązania to wzorce architektury, które można dopasować do realnego procesu firmy.
Interfejs do wiedzy i narzędzi organizacji z kontrolą kontekstu, uprawnień i źródeł.
RAG, retrieval i dokumenty firmowe połączone w kontrolowany mechanizm wyszukiwania odpowiedzi.
Ekstrakcja, klasyfikacja, rozpoznawanie kontekstu i kierowanie danych do dalszego procesu.
Reguły, API, kolejki i AI łączone tylko tam, gdzie dana warstwa ma uzasadnienie.
Łączenie AI z istniejącymi aplikacjami, bazami, dokumentami i przepływami bez wymiany całego stacku.
Architektura dla przypadków wymagających większej kontroli nad środowiskiem, danymi lub kosztami operacyjnymi.
Definiujemy dane wejściowe, oczekiwany rezultat i warunki, które oznaczają sukces albo błąd.
Rozdzielamy logikę deterministyczną, integracje, wyszukiwanie i elementy wymagające AI.
Uprawnienia, walidacja, human-in-the-loop, limity i logi są częścią architektury od początku.
System musi dać się monitorować, aktualizować i diagnozować bez zgadywania, co wydarzyło się po drodze.