AI视频处理与分析
识别视频中的目标与场景,把所需信息转化为服务的判断依据。
基于开发视频与数据分析、预测AI的经验,我们建议进一步搭建运用语言模型的工作环境。
识别视频中的目标与场景,把所需信息转化为服务的判断依据。
采集分散的数据并按用途加工,使之成为易读的信息和可对接的结构。
我们开发了利用设备、传感器和生命体征数据提前预测产量与危险状况的AI。
LLM、RAG和AI智能体属于建议应用场景。我们会先确认贵单位的数据和安全环境,再在小范围内验证可行性。
视频、数据和预测AI项目中我们承担的角色与主要技术,可在“项目经验”页面查看。按行业查看项目经验
企业知识检索(RAG)和文档与流程自动化属于建议应用场景;视频AI与数据分析则基于KPS亲自实施的项目经验。
以下建议场景把企业知识检索(RAG)和文档与流程自动化放到实际工作情境中呈现。我们会先了解现有业务和数据环境,再从合适的范围着手细化。
建议场景企业知识检索(RAG)
我们建议搭建这样一种知识检索环境:关联业务文档和规章,理解问题的上下文,并附上依据作答。
从上季度的运维指引中 找出安全检查项。
安全检查按以下顺序进行:确认访问权限、审查变更记录、记录异常迹象。
请告诉我们现有的业务和数据环境,我们会与您一起梳理可行的起点。
从服务界面到数据、AI模型,再到安全与运维,我们按一个整体架构来设计。具体配置会因贵单位的环境而有所不同。
企业数据
AI模型
LLM和RAG的应用,从范围有限的试点验证(PoC)开始。我们先确定评估标准,再用同一套标准判断是否扩大。
从反复出现的问题或文档工作中,选出结果易于核对的范围。
先把代表性问题、预期结果和依据文档组合起来,建立判断标准。
在限定的用户和数据范围内接入,同时纳入权限与审核流程。
综合考虑评估结果和运维负担,决定下一步。
请告诉我们您的业务和数据环境,我们会据此规划切实可行的起点。