قاعدة القرار الهندسي لدى Olib AI

نهج هندسي: اختيار الكود والنماذج المركزة والذكاء الاصطناعي العملي

في Olib AI، تستخدم القواعد الثابتة برمجيات عادية، وتستخدم المهام المحددة نماذج مركزة، بينما يُستخدم النموذج اللغوي فقط عند الحاجة الحقيقية. نختار الحل الأبسط والأنسب لاحتياجاتك بعد دراسة الدقة والسرعة والتكلفة.

اختر الأداة بعد تعريف المهمة

أربعة خيارات ولكل منها سبب واضح

أبسط حل يحقق المتطلبات يكون غالباً الأكثر أماناً في التشغيل. ويبرر النموذج بنتائج مقاسة.

القواعد والكود العادي

خطوات وحسابات وصلاحيات وقرارات ثابتة يجب أن تتكرر بالطريقة نفسها.

الأكثر قابلية للتوقع والاختبار.

البحث والاسترجاع

العثور على السياسة أو السجل أو المستند أو الإجابة المعتمدة.

يربط الإجابات بمصادر معروفة.

نموذج متخصص

مهمة تعلم ضيقة مثل التصنيف أو الاستخراج أو الرؤية أو التنبؤ.

مفيد عندما تتفوق الأمثلة المقاسة على القواعد الثابتة.

نموذج لغة عام

عمل لغوي مفتوح يحتاج إلى سياق واسع أو استدلال مرن.

يستخدم فقط عندما تستحق المرونة تكلفتها وتباينها.

مثال عملي

توجيه فاتورة لا يتطلب أن ينفذ نموذج واحد كل شيء

يمكن لسير عمل موثوق أن يجمع قرارات صغيرة قابلة للاختبار.

تتحقق القواعد من الحقول وحدود الموافقة.

يسترجع البحث السياسات والسجلات.

يصنف نموذج متخصص التنسيقات المختلفة عندما يبرر الاختبار ذلك.

يراجع شخص الاستثناءات منخفضة الثقة أو الحساسة.

تنتقل المعلومات الحساسة بدرجة أقل

عندما يعمل النظام داخل شركتك أو على الجهاز، تقل السجلات الخاصة التي يجب إرسالها إلى خدمة خارجية.

يمكن للوظائف المهمة أن تعمل دون اتصال

يمكن للوظائف المحلية الاستمرار في مستودع أو على الطريق أو أثناء انقطاع الإنترنت.

يمكن أن تنخفض تكلفة العمل المتكرر

استخدام أجهزة تتحكم بها بالفعل قد يجنبك الدفع لمورّد خارجي مقابل كل طلب، خصوصاً مع الحجم الكبير.

نختار الإعداد الذي يناسب المهمة

بعض العمل يناسب الجهاز، وبعضه داخل الشركة، وبعضه في السحابة. نشرح المفاضلات ولا نفرض إجابة واحدة.

أحضر المتطلبات لا نموذجاً مفضلاً

نفصل المنطق الثابت والبحث والمهام المتعلمة والاستدلال المفتوح، ثم نشرح أين يجب أن يعمل كل جزء.

راجع القيود contact@olib.ai +1 (864) 865-4224