از انتخاب مسئله تا پیاده‌سازی کاربرد AI در محیط سازمان پیش می‌رویم: اتصال کنترل‌شده به داده، RAG و جست‌وجوی معنایی، پردازش سند، workflow یا agent، ارزیابی مدل و در صورت نیاز زیرساخت خصوصی یا GPU.
گفت‌وگو درباره این حوزهمهندسی کاربرد AI، مدل را به یک قابلیت قابل استفاده در محصول یا فرایند سازمان تبدیل می‌کند: مسئله و داده تعریف می‌شوند، مدل به سیستم متصل می‌شود و کیفیت، امنیت، هزینه و رفتار آن ارزیابی می‌شود.
موارد زیر نمونه‌هایی از گزینه‌های مرتبط با این حوزه‌اند. انتخاب نهایی با توجه به معماری موجود، محدودیت‌ها و توان نگهداشت تیم انجام می‌شود.
دامنه، مسئولیت‌ها و معیار پذیرش پیش از اجرا روشن می‌شوند؛ جزئیات هر مرحله با وضعیت محیط مشتری تنظیم خواهد شد.
کاربر، فرایند، منابع داده، محدودیت دسترسی و معیار مفیدبودن خروجی مشخص می‌شوند.
یک مسیر محدود از داده تا پاسخ یا اقدام ساخته می‌شود تا کیفیت، هزینه، خطا و ریسک سنجیده شود.
دسترسی، ثبت رخداد، کنترل انسانی و مسیر رسیدگی به خروجی نامطمئن طراحی می‌شوند.
محیط اجرا، Kubernetes، Kubeflow، GPU و روش ارزیابی نسخه‌ها بر اساس workload و محدودیت‌های سازمان تنظیم می‌شوند.
این‌ها هدف‌های مهندسی‌اند، نه تضمین نتیجه؛ اثر هر اقدام به وضعیت اولیه، دامنه و شرایط محیط بستگی دارد.
نیاز، معماری فعلی و محدودیت‌های پروژه را مطرح کنید تا درباره دامنه و گام‌های مناسب گفت‌وگو کنیم.