جستجو در دانش داخلی
به کارکنان کمک کنید اطلاعات را در سیاستها، راهنماها و اسناد عملیاتی پیدا کنند. بازیابی اطلاعات باید حقوق دسترسی موجود را رعایت کرده و منبع پاسخ را نشان دهد.
فناوری
توسعه هوش مصنوعی و اتوماسیون اسناد
یک سیستم هوش مصنوعی زمانی مفید است که یک جریان کاری واقعی را بهبود دهد. ما با اسناد، تصمیمات و کاربران درگیر شروع میکنیم، سپس راهحلی طراحی میکنیم که پاسخها و اقدامات آن قابل بررسی باشند.
درباره این پروژه بحث کنید
مشکلاتی که میتوانیم کمک کنیم حل شوند
پردازش اسناد و تصمیمگیری همراه
اطلاعات مرتبط را از فایلهای ورودی استخراج کنید، درخواستها را دستهبندی کنید و کار را برای بازبینی انسانی آماده کنید. مشخص کنید کدام تصمیمها به تیم شما میماند و نتایج نامطمئن چگونه مدیریت میشوند.
چیزی که پروژه میتواند ارائه دهد
- نقشهای از منابع داده، مجوزها و نیازمندیهای یکپارچهسازی.
- یک نمونهٔ عملیاتی با مجموعهٔ ارزیابی نماینده و معیارهای کیفیت توافقشده.
- یک جریان کاری یکپارچه با ثبت فعالیتها، بازبینی انسانی و مستندات عملیاتی.
سوالات قبل از توسعه
آیا نیاز داریم مدل خودمان را آموزش دهیم؟
لزوماً نه. بازیابی اطلاعات، مدلهای موجود و نرمافزارهای معمول ممکن است مشکل را حل کنند. یک نمونهٔ آزمایشی کمک میکند کیفیت، هزینهٔ عملیاتی و نیازمندیهای مدیریت داده قبل از انتخاب یک روش مقایسه شوند.
آیا دادههای محرمانه میتوانند در محیط ما باقی بمانند؟
انتخابهای استقرار و مدل به قوانین دسترسی، زیرساخت و الزامات قراردادی شما بستگی دارد. این محدودیتها باید قبل از ورود هر داده حساس به یک نمونه اولیه مورد توافق قرار گیرند.
کیفیت چگونه ارزیابی میشود؟
ما با تیم شما وظایف نماینده، نتایج مورد انتظار و اشتباهات غیرقابل قبول را تعریف میکنیم. ارزیابی شامل کیفیت پاسخ، ارجاع به منابع، کنترلهای دسترسی و رفتار کل جریان کاری است.
گام بعدی
درباره این پروژه بحث کنید
به ما بگویید چه چیزی باید تغییر کند. ما با کار، سیستمهای موجود و نتیجهای که میخواهید شروع خواهیم کرد.
شروع یک پروژه