AI modeļu maršrutēšana
AI modeļu maršrutēšana automātiski izvēlas uzdevumam piemērotāko modeli pēc kvalitātes, izmaksām, ātruma un datu veida.
Kādu problēmu risina šis pakalpojums?
Dārgākais un jaudīgākais modelis nav nepieciešams katram uzdevumam. Savukārt lēts modelis var būt nepietiekams sarežģītai dokumentu analīzei.
Ko iespējams izstrādāt vai ieviest?
- Noteikumus modeļa izvēlei pēc uzdevuma tipa.
- Rezerves modeli nepieejamības vai kļūdas gadījumā.
- Kvalitātes un izmaksu salīdzināšanu.
- Atšķirīgus modeļus tekstam, attēliem un strukturētiem datiem.
- Automātiskus testus modeļa maiņas gadījumā.
- Klientu un funkciju individuālus limitus.
Kā notiek izstrāde?
- Izvērtējam konkrēto biznesa procesu, datu avotus, lietotājus un sagaidāmo rezultātu.
- Nosakām, vai uzdevumam nepieciešams valodas modelis, klasiskā automatizācija, meklēšanas risinājums vai vairāku pieeju kombinācija.
- Definējam datu drošības prasības, piekļuves tiesības, rezultāta formātu, validāciju un cilvēka kontroles punktus.
- Izstrādājam risinājumu testa vidē un pārbaudām to ar klienta reāliem piemēriem, izņēmumiem un kļūdu scenārijiem.
- Integrējam risinājumu uzņēmuma sistēmā, portālā vai API un ieviešam žurnālus, limitus un uzraudzību.
- Pēc ieviešanas analizējam kvalitāti, izmaksas un kļūdas, pēc vajadzības mainot modeli, uzvedni vai apstrādes loģiku.
Galvenie ieguvumi uzņēmumam
- Zemākas vidējās AI izmaksas.
- Labāka pieejamība ārēja servisa kļūmes gadījumā.
- Uzdevumam piemērotāka kvalitāte.
- Mazāka atkarība no viena piegādātāja.
- Iespēja ieviest jaunus modeļus bez klienta sistēmas izmaiņām.
Kas jāņem vērā pirms ieviešanas?
Modeļu rezultāti atšķiras, tāpēc maiņa jātestē ar konkrētiem uzņēmuma scenārijiem. Maršrutēšanas noteikumiem jābūt pārskatāmiem un auditējamiem.
Devera pieeja
Devera AI Hub ir veidots vairāku modeļu izmantošanai. Klienta sistēma izmanto vienotu API, bet Devera centralizēti pārvalda modeļa izvēli, rezerves scenārijus un limitus.
