AI

Systèmes hybrides déterministes et LLM

Des architectures qui combinent règles, logiciels et modèles de langage en fonction des atouts de chaque composant.

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Aperçu

L'architecture hybride AI attribue des règles stables et des transformations vérifiables aux logiciels déterministes tout en utilisant des modèles pour l'interprétation, la génération et le jugement sémantiques sous évaluation explicite.

Matchpoint se rapproche du AI en tant que capacité opérationnelle avec des propriétaires responsables, des portes de décision explicites, des critères d'acceptation mesurables, une architecture documentée et un chemin pratique de la découverte à la production.

De nombreux flux de production contiennent à la fois des règles stables et un jugement non structuré. Une architecture hybride attribue l'analyse, la validation, le calcul, les autorisations et la logique de décision connue aux composants déterministes, tandis que les modèles gèrent la variation linguistique, l'extraction, la classification, le résumé et la comparaison sémantique.

Nous cartographions le flux de travail au niveau des tâches et sélectionnons le composant en fonction de la cohérence requise, des étiquettes disponibles, de la tolérance aux variations, de l'explicabilité, de la latence, du coût et des conséquences de l'échec. Les processus humains ou basés sur des règles existants sont exploités à la recherche d'une logique implicite, d'exceptions récurrentes et d'exemples qui peuvent devenir des exigences et des cas d'évaluation.

Les tests de bout en bout mesurent le système complet plutôt que le modèle isolé. Cela permet d'améliorer la qualité grâce à de meilleures règles, contextes, récupérations, invites, modèles ou interactions utilisateur, et de diriger les efforts d'ingénierie vers le composant qui limite réellement le flux de travail.

Stratégie et exécution

Comment nous fournissons des systèmes hybrides déterministes et LLM

  • Allocation déterministe au niveau des tâches versus allocation de modèle
  • Extraction de règles et simplification du workflow
  • Couche de modèle sémantique et conception d'exceptions
  • Tests d'acceptation et de régression de bout en bout
Les preuves doivent définir la décision relative aux systèmes hybrides déterministes et LLM.

Les preuves doivent définir la décision relative aux systèmes hybrides déterministes et LLM.

La portée doit relier la décision requise aux preuves, aux propriétaires responsables et à un itinéraire exécutable.

Systèmes hybrides déterministes et LLM

L'architecture hybride AI attribue des règles stables et des transformations vérifiables aux logiciels déterministes tout en utilisant des modèles pour l'interprétation, la génération et le jugement sémantiques sous évaluation explicite.

Le produit du travail doit clarifier les décisions et les prochaines actions

Utilisez les résultats comme liste de contrôle pour la portée, les preuves et les flux de travail requis.

Les questions de l'acheteur doivent recevoir une réponse avant le début de l'exécution

Les questions de l'acheteur doivent recevoir une réponse avant le début de l'exécution

Les réponses directes aident le responsable de la décision à identifier l'état de préparation, les lacunes en matière de preuves et la prochaine action requise.

Pourquoi combiner règles et LLM ?

Les règles assurent la cohérence des conditions connues ; les modèles gèrent le langage, l’ambiguïté et la variation sémantique. Leur combinaison peut améliorer l’observabilité, le coût et la fiabilité.

Comment décidez-vous quel composant effectue chaque tâche ?

Nous évaluons si la tâche a une logique stable, des étiquettes disponibles, une tolérance aux variations, des exigences d'explication, des contraintes de latence et de coût, ainsi que les conséquences d'un résultat incorrect.

Les systèmes hybrides déterministes et LLM suivent un chemin de décision contrôlé

Les systèmes hybrides déterministes et LLM suivent un chemin de décision contrôlé

Les étapes relient la portée, les preuves, la structure, les approbations et l'exécution.

01

Définir la décision et le workflow

Nommez l'utilisateur, la décision, les entrées, les actions autorisées, le résultat attendu, le propriétaire et les critères d'acceptation mesurables.

02

Établir la limite des preuves

Séparez les sources approuvées, les données confidentielles, les estimations de la direction et les analyses générées par un modèle avec une conservation traçable.

03

Choisissez l'architecture et les contrôles

Définissez le modèle, les données, la récupération, les outils, les autorisations, la logique déterministe, les portes de révision et les conditions d'arrêt.

04

Prouvez la valeur dans un flux de travail limité

Testez la qualité, la fiabilité, la latence, le coût, l’adoption et les modes de défaillance avant d’étendre la portée.

05

Évoluer grâce à un modèle opérationnel

Attribuez la propriété du produit, les responsabilités de la plate-forme, la surveillance, le contrôle des modifications, le renforcement des capacités et le suivi des avantages.

Les preuves, la répartition des risques et les conditions d’exécution façonnent la voie viable

Les preuves, la répartition des risques et les conditions d’exécution façonnent la voie viable

Les lacunes, les hypothèses, les propriétaires et les décisions correctives doivent être documentés avant l'engagement externe ou la clôture.

Qualité des preuves

Des données non vérifiées, obsolètes ou peu contextuelles peuvent nuire au flux de travail et à tous les résultats en aval.

Autorité et autorisations

Les outils et les agents nécessitent des limites explicites pour l'accès aux données, les actions externes, l'escalade et l'approbation humaine.

Fiabilité et évaluation

Les performances doivent être testées par rapport à la tâche prévue, aux classes de défaillance des matériaux et aux conditions de production changeantes.

Adoption et responsabilité

La valeur dépend des propriétaires nommés, de l'adoption par les utilisateurs, des contrôles opérationnels et du suivi des avantages mesurables.

Le produit du travail doit clarifier les décisions et les prochaines actions

Utilisez les résultats comme liste de contrôle pour la portée, les preuves et les flux de travail requis.

  • Allocation déterministe au niveau des tâches versus allocation de modèle
  • Extraction de règles et simplification du workflow
  • Couche de modèle sémantique et conception d'exceptions
  • Tests d'acceptation et de régression de bout en bout
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Questions, réponses

Systèmes hybrides déterministes et LLM — questions fréquemment posées

Les règles assurent la cohérence des conditions connues ; les modèles gèrent le langage, l’ambiguïté et la variation sémantique. Leur combinaison peut améliorer l’observabilité, le coût et la fiabilité.

Nous évaluons si la tâche a une logique stable, des étiquettes disponibles, une tolérance aux variations, des exigences d'explication, des contraintes de latence et de coût, ainsi que les conséquences d'un résultat incorrect.

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