MI és adat

A csevegőrobot kérdésekre válaszol. Az ágens cselekszik: nyilvántartásokat olvas, hívja a rendszereit, és elvégez egy folyamat lépéseit. A többágenses rendszer egy nagyobb feladatot oszt szét szűk szerepkörű ágensek között, amelyeket könnyebb tesztelni és irányítani.

Tovább: Többágenses rendszerek és protokollokHivatkozás erre a kérdésre

Nyílt protokollok MI-ágensekhez. A Model Context Protocol (MCP) összeköti az ágenst az eszközökkel és az adatokkal. Az Agent2Agent (A2A) lehetővé teszi, hogy különböző rendszerek ágensei munkát adjanak át egymásnak. Az Agent Payments Protocol (AP2) lehetővé teszi, hogy egy ágens az Ön által aláírt felhatalmazás keretében fizessen.

Tovább: Többágenses rendszerek és protokollokHivatkozás erre a kérdésre

Egy ágens csak az általunk meghatározott eszközökön keresztül cselekedhet, és mindegyikhez saját jogosultságok és korlátok tartoznak. Minden hívást naplózunk. A védőkorlátok ellenőrzik a bemeneteket és a kimeneteket, a kockázatos lépések pedig emberi jóváhagyásra várnak.

Tovább: Többágenses rendszerek és protokollokHivatkozás erre a kérdésre

Emberi jóváhagyásos (human in the loop, HITL) működésben egy ember hagy jóvá minden lépést. Emberi felügyeletes (human on the loop, HOTL) működésben az ágensek végzik a rutinlépéseket, az emberek pedig felügyelnek, riasztásokat kapnak, és kivételek esetén beavatkoznak. Önnel együtt határozzuk meg, mely lépésekhez melyik módra van szükség.

Tovább: Többágenses rendszerek és protokollokHivatkozás erre a kérdésre

Valódi esetekből és az elvárt eredményekből értékelési készletet építünk. Minden ágenst ezen pontozunk az élesítés előtt, és minden prompt-, modell- vagy eszközváltozás után. Ön határozza meg a küszöböt, és ez alatt nem élesítünk.

Tovább: Többágenses rendszerek és protokollokHivatkozás erre a kérdésre

Feladatonként választunk. A lehetőségek közé tartoznak az OpenAI, a Claude és a Gemini élvonalbeli modelljei, a nyílt súlyú Llama, Qwen, DeepSeek és Mistral modellek, valamint regionális modellek, például a Jais, a Falcon és az ALLaM. Ahol az adatoknak az országban kell maradniuk, olyan modelleket használunk, amelyek az Ön környezetében is futtathatók.

Tovább: Szuverén LLM-ek, SLM-ek és kontextusplatformokHivatkozás erre a kérdésre

Igen. Arab nyelvre épülő kis nyelvi modelleket, például a Jais, a Falcon és az ALLaM modellt finomhangoljuk az Ön szókészletére és dokumentumaira. Ezután a felhasználói által feltett kérdéseken teszteljük őket, az általuk használt dialektusokban.

Tovább: Szuverén LLM-ek, SLM-ek és kontextusplatformokHivatkozás erre a kérdésre

A visszakereséssel bővített generálás (RAG) megtalálja a kérdésre válaszoló részleteket, és átadja őket a modellnek. A GraphRAG ezt egy tudásgráffal egészíti ki, amely leírja, hogyan kapcsolódnak egymáshoz az entitásai, így a válaszok követhetik ezeket a kapcsolatokat. A „jogosultságtudatos” azt jelenti, hogy minden részletet először a kérdező jogosultságai szerint szűrünk.

Tovább: Szuverén LLM-ek, SLM-ek és kontextusplatformokHivatkozás erre a kérdésre

Gyakran elég egy kicsi is. Az osztályozás, a kinyerés és a saját dokumentumokból adott válaszok általában jól működnek egy finomhangolt kis nyelvi modellen, amely kevesebb GPU-n fut, és kevesebbe kerül. A nagy modelleket a mélyebb érvelést igénylő feladatokra tartjuk meg.

Tovább: Szuverén LLM-ek, SLM-ek és kontextusplatformokHivatkozás erre a kérdésre

A nagy nyelvi modellt szövegen tanítják. A nagy kvantitatív modellt (LQM) numerikus adatokon, például árakon, tranzakciókon vagy ellátásilánc-folyamokon tanítják. Forgatókönyvek szimulálására és olyan kimenetek előrejelzésére használják, ahol a válasz egy szám.

Tovább: Nagyméretű kvantitatív modellek és alkalmazott gépi tanulásHivatkozás erre a kérdésre

Igen. Olyan magyarázható MI-módszereket (XAI) használunk, amelyek megmutatják, mely tényezők határozták meg az egyes döntéseket, és dokumentáljuk, hogyan épült fel és hogyan tesztelték a modellt. Hitel-, kockázatkezelési és auditcsapatai az élesítés előtt minden modellt átvizsgálhatnak.

Tovább: Nagyméretű kvantitatív modellek és alkalmazott gépi tanulásHivatkozás erre a kérdésre

Teszteljük, hogyan teljesít a modell azokban az ügyfélcsoportokban, amelyek Önnek és a szabályozójának fontosak. Ahol az eredmények megalapozott ok nélkül térnek el, az élesítés előtt módosítjuk az adatokat, a jellemzőket vagy a modellt.

Tovább: Nagyméretű kvantitatív modellek és alkalmazott gépi tanulásHivatkozás erre a kérdésre

Igen. A csalás- és AML-modellek valós időben, a tranzakció pillanatában pontozzák a tranzakciókat. A gyanús eseteket visszatartjuk vagy a vizsgálóihoz továbbítjuk, azzal az indokkal együtt, amiért a modell megjelölte őket.

Tovább: Nagyméretű kvantitatív modellek és alkalmazott gépi tanulásHivatkozás erre a kérdésre

Igen. A tranzakciós ágensek szűk, naplózott eszközökön keresztül hívják a rendszereit, és így végzik el a munkát, például egy rendelés ellenőrzését vagy egy foglalás módosítását. A kockázatos lépésekhez, például a fizetésekhez, előírható az ügyfél vagy egy munkatárs megerősítése.

Tovább: Multimodális, beszéd- és látásalapú MIHivatkozás erre a kérdésre

Az ágenseket az ügyfelei által használt nyelveken és dialektusokban, köztük arabul építjük és teszteljük, ezekre hangolt modellekkel. Mielőtt bármely ügyfél hallaná vagy olvasná az ágenst, valódi felvételeken és üzeneteken teszteljük.

Tovább: Multimodális, beszéd- és látásalapú MIHivatkozás erre a kérdésre

A videó nagy adatmennyiség, és egyes döntések nem várhatnak. A kamerán vagy annak közelében végzett feldolgozás gyorsabb eredményt ad, kevesebb adatot küld a hálózaton, és a helyszínen tartja a felvételeket, ha ott kell maradniuk.

Tovább: Multimodális, beszéd- és látásalapú MIHivatkozás erre a kérdésre

Hanghívásokat, webes csetet és üzenetküldést, ugyanazokhoz a háttérrendszerekhez kapcsolva, így az ügyfél válthat a csatornák között. A legtöbb kérést lebonyolító csatornával kezdünk.

Tovább: Multimodális, beszéd- és látásalapú MIHivatkozás erre a kérdésre

Úgy olvassa a dokumentumokat, ahogy egy ember tenné: a szöveget, az elrendezést és a jelentést. Az IDP 2.0 ezt MI-vel egészíti ki, amely a szabályai alapján ellenőrzi az adatokat, megoldja a rutinszerű kivételeket, és a rendszereibe könyveli az eredményt.

Tovább: Intelligens dokumentumfeldolgozás (IDP 2.0)Hivatkozás erre a kérdésre

Számlákat, banki kivonatokat, kereskedelemfinanszírozási dokumentumokat, KYC-fájlokat és összetett űrlapokat, legyenek azok gépeltek, beolvasottak vagy fotózottak. Az Ön saját mintáin tesztelünk, az Önhöz érkező összes elrendezésben és nyelven.

Tovább: Intelligens dokumentumfeldolgozás (IDP 2.0)Hivatkozás erre a kérdésre

Az érvényesítési szabályok a legtöbb hibát még a könyvelés előtt kiszűrik az összegek, a beszállítók, a rendelések és a nyilvántartások ellenőrzésével. Minden bizonytalan tétel egy emberhez kerül, az indok feltüntetésével. A javítások visszakerülnek a rendszerbe, így az folyamatosan javul.

Tovább: Intelligens dokumentumfeldolgozás (IDP 2.0)Hivatkozás erre a kérdésre

Nem. Az RPA kattintásokat ismétel a képernyőkön, és elromlik, ha megváltozik az elrendezés. Az IDP magát a dokumentumot érti, és az ERP interfészein keresztül könyvel, nem a képernyőin keresztül.

Tovább: Intelligens dokumentumfeldolgozás (IDP 2.0)Hivatkozás erre a kérdésre

Azoknak az ERP-rendszereknek a támogatott interfészein keresztül könyvelünk, amelyekkel integrációs divíziónk dolgozik, köztük az SAP, az Oracle, a Microsoft Dynamics 365 és az Odoo rendszerébe. A könyveléseket sandboxban teszteljük, mielőtt az éles főkönyvébe kerülnének.

Tovább: Intelligens dokumentumfeldolgozás (IDP 2.0)Hivatkozás erre a kérdésre

Az adataitól, a szaktudásától, attól, hogy hol kell maradniuk az adatoknak, és attól függ, hogyan fogja lekérdezni őket. A Snowflake-et, a Databrickset és egy nyílt Apache Iceberg lakehouse-t a saját munkaterheléseihez és adattárolási szabályaihoz mérjük, és azt a legegyszerűbbet javasoljuk, amelyik megfelel.

Tovább: Adatarchitektúra, lakehouse-ok és valós idejű adatfolyamatokHivatkozás erre a kérdésre

Csak ott, ahol egy döntés múlik rajta, például csalásellenőrzéseknél, készletszinteknél vagy ágensműveleteknél. Ezeket az eseményeket Kafkával és Flinkkel valós időben továbbítjuk, ott pedig, ahol a napi számok elegendőek, megtartjuk a kötegelt betöltést, mert annak üzemeltetése olcsóbb.

Tovább: Adatarchitektúra, lakehouse-ok és valós idejű adatfolyamatokHivatkozás erre a kérdésre

Igen. A változásokat az ERP támogatott interfészein vagy adatbázis-naplóin keresztül olvassuk, nem nehéz lekérdezésekkel, a tömeges betöltéseket pedig a forgalmas órákon kívülre ütemezzük. Az ERP terhelését a betöltés előtt és után is mérjük.

Tovább: Adatarchitektúra, lakehouse-ok és valós idejű adatfolyamatokHivatkozás erre a kérdésre

Minden adatfolyamat minőségellenőrzést végez a darabszámokon, kulcsokon, összegeken és a frissességen, a hibák pedig megállítják a rossz adatokat, mielőtt a jelentésekbe kerülnének. A kulcsfontosságú számokat a pénzügyi és operatív felelőseivel együtt egyeztetjük a forrásrendszerekkel.

Tovább: Adatarchitektúra, lakehouse-ok és valós idejű adatfolyamatokHivatkozás erre a kérdésre

Ez üzleti döntés, amelyet két célértékben rögzítünk. A helyreállítási pont célértéke azt mutatja meg, legfeljebb mennyi friss adatot veszíthet el. A helyreállítási idő célértéke azt, hogy legfeljebb mennyi ideig állhat egy rendszer. A replikációt, a feladatátvételt és a mentéseket ezek teljesítésére tervezzük, majd teszteljük őket.

Tovább: Adatarchitektúra, lakehouse-ok és valós idejű adatfolyamatokHivatkozás erre a kérdésre

Relációs adatbázisokkal, valamint dokumentum-, kulcs-érték- és keresőadatbázisokkal, a saját szerverein vagy menedzselt felhőszolgáltatásként. A munka kezdetén megerősítjük, milyen adatbázismotorokat és verziókat használ, és olyan mérnököket jelölünk ki, akik ismerik őket. Ha új adatbázist vagy menedzselt szolgáltatást választ, előbb összehasonlítjuk a lehetőségeket a munkaterhelése, a szaktudása, a licencei és az üzemeltetési költségei alapján.

Tovább: Adatarchitektúra, lakehouse-ok és valós idejű adatfolyamatokHivatkozás erre a kérdésre

Méréssel, nem találgatással. Rögzítjük a leglassabb és leggyakoribb lekérdezéseket, elemezzük a végrehajtási terveiket, és ellenőrizzük a várakozásokat, a zárolásokat, a memóriát és a tárolást. Az indexek, a lekérdezések módosítása és a konfiguráció gyakran többet segít, mint az új hardver, és sokkal kevesebbe kerül. Először a legnagyobb okokat javítjuk, és minden változtatást egy alapvonalhoz mérünk.

Tovább: Adatarchitektúra, lakehouse-ok és valós idejű adatfolyamatokHivatkozás erre a kérdésre

Mert minden rendszer saját másolatot tart az ügyfelekről, termékekről és beszállítókról, és ezek a másolatok idővel eltérnek egymástól. A törzsadatkezelés kialakít egy egyeztetett változatot, naprakészen tartja, és visszajuttatja a rendszerekbe, így a jelentések és a modellek többé nem mondanak ellent egymásnak.

Tovább: Adatkormányzás, szuverenitás, adatvédelem és biztonságHivatkozás erre a kérdésre

A visszakeresés az Ön sor- és szerepkörszintű hozzáférési szabályait még azelőtt alkalmazza, hogy bármilyen szöveg eljutna a modellhez. A modell csak azt látja, amit a kérdező olvashat, az érzékeny mezők pedig előzetesen maszkolhatók.

Tovább: Adatkormányzás, szuverenitás, adatvédelem és biztonságHivatkozás erre a kérdésre

Általában nem észrevehetően. A modern processzorok gyorsan titkosítanak, a legtöbb adatbázis és tárolórendszer pedig kis többletterheléssel titkosít tároláskor. Az egyes mezők alkalmazáson belüli titkosítása nagyobb terhelést jelent. A bevezetés előtt a saját munkaterhelésein teszteljük a teljesítményt, és azt a megoldást választjuk, amely kezeli a kockázatot anélkül, hogy lassítaná az üzletet.

Tovább: Adatkormányzás, szuverenitás, adatvédelem és biztonságHivatkozás erre a kérdésre

Csak akkor, ha visszakövethetők, ezért minden válasz megmutatja a lefuttatott lekérdezést és a felhasznált adatot. Az eszköz a szemantikus rétegben egyeztetett definíciókból dolgozik, és olyan számokkal vetjük össze, amelyekben a csapatai már megbíznak.

Tovább: Ágens alapú BI és döntési intelligenciaHivatkozás erre a kérdésre

A felhasználó egyszerű nyelven beír egy kérdést, az MI-elemző adatbázis-lekérdezéssé alakítja, lefuttatja a szabályozott adatokon, és elmagyarázza az eredményt. A felhasználóknak nem kell SQL-t tudniuk, az elemzők pedig kevesebb időt töltenek rutinkérésekkel.

Tovább: Ágens alapú BI és döntési intelligenciaHivatkozás erre a kérdésre

Igen. Analitikát építünk a portáljaiba és alkalmazásaiba, minden ügyfelet a saját adataira korlátozva. Ahol az adatai mások számára is értékesek, önkiszolgáló termékké csomagolhatjuk őket.

Tovább: Ágens alapú BI és döntési intelligenciaHivatkozás erre a kérdésre

A chatbot kérdésekre válaszol. Mi olyan rendszereket építünk, amelyek munkát végeznek. Az ágensek felügyelet mellett hívják meg az Ön eszközeit, a modellek csak abból válaszolnak, amit a felhasználó láthat, az adatplatformok pedig folyamatosan ellátják őket adatokkal. Mindegyiket teszteljük, naplózzuk és mérjük.

Tovább: MI és adatHivatkozás erre a kérdésre

Az ágensek szűk hatókörű, naplózott eszközökön keresztül cselekszenek, az Ön által megadott jogosultságokkal. Emberek felügyelik őket a folyamat felett (human-on-the-loop), és jóváhagyják a fontos lépéseket. Az AgentOps telemetriát, értékelést, a kitalált válaszok elleni védőkorlátokat és tokenköltési limiteket ad hozzá.

Tovább: MI és adatHivatkozás erre a kérdésre