기술

AI 개발과 문서 자동화

AI 시스템은 실제 워크플로를 개선할 때 유용합니다. 문서, 의사결정, 사용자부터 시작해, 답변과 행동을 검증할 수 있는 솔루션을 설계합니다.

우리가 도와줄 수 있는 문제

정책, 메뉴얼, 운영 문서 전반에서 정보를 찾도록 직원들을 돕습니다. 검색 시 기존 접근 권한을 존중하고, 답변의 출처를 보여야 합니다.

들어오는 파일에서 관련 정보를 추출하고, 요청을 분류하며, 사람이 검토할 수 있도록 작업을 준비하세요. 어떤 결정이 팀에게 남아 있는지, 불확실한 결과는 어떻게 처리할지 정의하세요.

자체 모델을 훈련해야 하나요?

꼭 그렇진 않아요. 검색, 기존 모델, 기존 소프트웨어로도 문제를 해결할 수 있어요. 프로토타입을 만들어 품질, 운영 비용, 데이터 처리 요구사항을 비교한 후 접근 방식을 선택하는 데 도움이 됩니다.

기밀 데이터가 우리 환경에 남아 있을 수 있을까?

배포와 모델 선택은 접근 규칙, 인프라, 계약 조건에 따라 달라져. 이런 제약 조건들은 민감한 데이터가 프로토타입에 들어가기 전에 합의해야 해.

품질은 어떻게 평가해?

우리는 팀과 함께 대표적인 작업, 기대 결과, 용납할 수 없는 실수를 정의해. 평가는 답변 품질, 출처 명시, 접근 통제, 전체 워크플로우의 행동을 포함해.

다음 단계

무엇을 바꿔야 하는지 알려주세요. 우리는 작업, 기존 시스템, 원하는 결과부터 시작할 것입니다.