የድርጅት AI ወኪሎች ለምን ይከሽፋሉ — እና በGlean እና AWS እንዴት ምርት-ዝግጁ ማድረግ እንደሚቻል
እዚህ አንድ ደፋር የይገባኛል ጥያቄ አለ፡ በአብዛኛው በቦርድ ክፍሎች ውስጥ የሚታዩት “AI ወኪሎች” በእውነት ለድርጅት ዝግጁ አይደሉም። በግፊት ውስጥ ሀሳባቸውን ይለውጣሉ፣ በእውነተኛ መረጃ ላይ ይሰበራሉ፣ እና የSOC 2 ኦዲትን ማለፍ አይችሉም። የህግ፣ የደህንነት እና የአይቲ ቡድኖችዎ በእርግጥ የሚፈቅዱትን—እና ሰራተኞችዎ በእርግጥ የሚጠቀሙበትን AI ከፈለጉ—ድርጅት-ደረጃ ማግኛን (Glean)፣ ጠንካራ የደመና ፕሪሚቲቭስ (AWS) እና ሚዛንን የሚቋቋም ዲሲፕሊን ያለው አርክቴክቸርን የሚያቀላቅል ግንባታ ያስፈልግዎታል።
ይህ መመሪያ የድርጅት-ዝግጁ AI ወኪሎችን በGlean እና AWS እንዴት መገንባት እንደሚችሉ ደረጃ በደረጃ ይመራዎታል—ከማንነት-አውቆ ማግኛ እስከ ደህንነቱ የተጠበቀ የመሳሪያ አጠቃቀም፣ ከድብቅነት በጀቶች እስከ ምልከታ፣ እና ከአብራሪ እስከ ምርት።
ወደሚመለከተው ነገር መዝለል እንድትችሉ የጥያቄ-መሪ መዋቅርን እንጠቀማለን፡ የውሂብ መዳረሻ፣ ደህንነት፣ አርክቴክቸር እና ማስጀመር።
በድርጅት-ዝግጁ AI ወኪሎች ምን ማለታችን ነው?
ድርጅት-ዝግጁ AI ወኪል የውይይት በይነገጽ ብቻ አይደለም። የሚከተሉትን ማድረግ የሚችል ደህንነቱ የተጠበቀ፣ ኦዲት የሚደረግበት ስርዓት ነው፡
- የኩባንያ እውቀትን በመጠቀም ጥብቅ የፍቃድ ወሰኖች ያላቸው ጥያቄዎችን ይመልሱ
- በተፈቀዱ መሣሪያዎች በኩል እርምጃዎችን ይውሰዱ (ለምሳሌ፣ ServiceNow tickets፣ Jira ጉዳዮች፣ Slack ልጥፎች)
- ምንጮችን ይመድቡ እና ምክንያታዊነትን ያብራሩ
- በድርጅት SSO፣ SCIM እና DLP ቁጥጥሮች ስር ይስሩ
- ከውሂብ ነዋሪነት፣ ምዝግብ ማስታወሻ እና የማቆየት መስፈርቶች ጋር ያክብሩ
- በሚገመት ድብቅነት እና ወጪ በሺዎች የሚቆጠሩ ተጠቃሚዎችን ይመዝኑ
ይህ ነው AI ወኪሎችን በGlean እና AWS መገንባት የሚያበራው፡ Glean ማንነትን የሚያውቅ የድርጅት ፍለጋ እና በመተግበሪያዎች ላይ መልሶ ማግኘትን ያቀርባል፣ AWS ደግሞ በምርት ውስጥ የሚያስፈልግዎትን የኮምፒዩተር፣ የኦርኬስትራ፣ የአውታረ መረብ እና የአስተዳደር መሠረት ያመጣል።
በጨረፍታ አርክቴክቸር፡ Glean + AWS
ስርዓቱን እንደ አራት ንብርብሮች አስቡት፡
- የማንነት እና የመዳረሻ ንብርብር (SSO፣ SCIM፣ ፈቃዶች)
- SSO በOkta/Azure AD በኩል; SCIM ለአቅርቦት; ሚና ካርታዎች
- Glean በሰነድ ደረጃ ፈቃዶችን በጥያቄ ጊዜ ያስፈጽማል
- AWS Cognito ወይም ቀጥተኛ SAML/OIDC ቶከኖችን ወደ አገልግሎቶች ለማሸጋገር
- የድርጅት መልሶ ማግኛ ንብርብር (Glean)
- በGoogle Drive፣ Slack፣ Confluence፣ Jira፣ GitHub፣ Box፣ Notion እና ተጨማሪ ላይ የተዋሃደ መረጃ ጠቋሚ
- ፍቃድን የሚያውቅ መልሶ ማግኛ እና ደረጃ መስጠት
- ጥያቄን እንደገና መጻፍ፣ ድቅል ፍለጋ፣ የትርጓሜ ዳግም ደረጃ መስጠት
- ምክንያታዊነት እና ኦርኬስትራ ንብርብር (AWS + ሞዴሎች)
- AWS Lambda ወይም ECS ለስቴትለስ ወኪል እርምጃዎች
- Amazon Bedrock ለድንበር ሞዴሎች የሚተዳደር መዳረሻ
- ባለብዙ-መሣሪያ የሥራ ፍሰቶች እና ድጋሚ ሙከራዎች ደረጃ ተግባራት
- ሚስጥሮች አስተዳዳሪ/የመለኪያ መደብር ለቁልፎች እና ለመሳሪያ ምስክርነቶች
- እርምጃ እና የመሳሪያ ንብርብር (የድርጅት ውህደቶች)
- በመዝገብ ስርዓቶች ላይ ማንበብ እና መጻፍ ስራዎች (ServiceNow, Salesforce, Jira, Slack)
- ለእያንዳንዱ የመሳሪያ ጥሪ ጠባቂዎች፣ ማፅደቆች እና ምልከታ
- ለማብራራት በCloudWatch/OpenSearch ውስጥ ኦዲት ምዝግቦች
ዋና ግንባታ፡ የድርጅት-ዝግጁ AI ወኪሎችን በGlean & AWS እንዴት መገንባት እንደሚቻል
ከዚህ በታች ተግባራዊ፣ መጨረሻ-እስከ-ፍጻሜ መንገድ አለ። ለቁልልዎ ያስተካክሉ፣ ግን መርሆዎቹን ይጠብቁ።
1) ማንነትን እና አስተዳደርን በመጀመሪያ ያዘጋጁ
- SSO በOkta/Azure AD በኩል ይመሰርቱ። ቡድኖችን/ሚናዎችን ከመተግበሪያ ፈቃዶች ጋር ያዛምሩ።
- SCIMን ለአውቶማቲክ የተጠቃሚ የህይወት ኡደት (ተቀላቃይ/አንቀሳቃሽ/ተላላፊ) ይጠቀሙ። መሰረዝ ወደ ወኪሉ መተላለፍ አለበት።
- የAWS መለያዎችን በትንሹ መብት ባላቸው IAM ሚናዎች ያዋቅሩ። dev, staging, prodን ይለያዩ። አስፈላጊ በሚሆንበት ጊዜ ለBedrock እና ለዳታ መውጫ መቆጣጠሪያዎች የVPC የመጨረሻ ነጥቦችን ያስገድዱ።
- የውሂብ ማቆየትን ይግለጹ፡ ጥያቄዎችን፣ ምላሾችን እና የቬክተር ኢምቤዲንግን ለምን ያህል ጊዜ ማከማቸት እንደሚቻል። ለምዝግብ ማስታወሻዎች እና ቅርሶች በKMS-የተመሰጠሩ S3 ባልዲዎችን ይጠቀሙ።
ጠቃሚ ምክር፡ ማንነትን እንደ ሩጫ ጊዜ ምልክት አድርገው ይያዙት። ወኪሉ የመጨረሻውን የተጠቃሚ ማንነት በ Glean እና በመሳሪያዎች ማለፍ አለበት ስለዚህ የፍቃድ ቼኮች ሳይበላሹ ይቀራሉ።
2) በGlean ውስጥ ምንጮችን ያገናኙ እና ፍቃድን የሚያውቅ መልሶ ማግኘትን ያንቁ
- እንደ አሻራዎ Slack፣ Drive፣ Confluence፣ Notion፣ GitHub፣ Jira፣ Box እና ኢሜይል ያገናኙ።
- Glean እንዲጎበኝ እና በትንሹ መብት እንዲጠቁም ያድርጉ; ከደህንነት ጋር ወሰኖችን ያረጋግጡ።
- የፍቃድ ስርጭትን ያረጋግጡ፡ አንድ ተጠቃሚ በምንጭ መተግበሪያ ውስጥ ማየት የሚችለውን ብቻ መልሶ ማግኘት አለበት።
- የGlean መጠይቅ ውቅርን ያስተካክሉ፡ ለተሻለ ትክክለኛነት መጠይቅን እንደገና መጻፍ፣ ድቅል መልሶ ማግኘትን እና የትርጓሜ ዳግም ደረጃ መስጠትን ያንቁ።
ለምን አስፈላጊ ነው፡ በአብዛኛዎቹ ኢንተርፕራይዞች ከ70–90% የሚሆነው “hallucination” ችግር በእውነቱ የማግኛ ችግር ነው። በGlean አማካኝነት AI ወኪሉ በተጠቃሚው ፈቃዶች ላይ ተመስርቶ ትክክለኛ ሰነዶችን ያገኛል፣ ይህም አደጋን እና አግባብነት የሌላቸውን መልሶች በእጅጉ ይቀንሳል።
3) በአማዞን Bedrock በኩል ሞዴሎችን ይምረጡ እና የጥበቃ ሀዲዶችን ያዘጋጁ
- በአጠቃላይ ሞዴል ይጀምሩ (ለምሳሌ፣ Claude፣ Llama ወይም Mistral በBedrock በኩል) እና A/Bን በጎራ ጥያቄዎች ላይ ያድርጉ።
- ለደህንነት ማጣሪያዎች፣ ፈጣን መርፌ ቼኮች እና የይዘት መመሪያዎች Bedrock Guardrailsን ይጠቀሙ።
- ምላሾችን ይገድቡ፡ በዶክ ID/URL ጥቅሶችን ይፈልጉ፣ ለመሳሪያ ውጤቶች የJSON ንድፎችን ያስገድዱ እና በእያንዳንዱ ደረጃ ከፍተኛውን ቶከኖች ያዘጋጁ።
- የድብቅነት በጀትን ይጠብቁ፡ ለQ&A የP95 መጨረሻ-ወደ-መጨረሻ < 2.5s እና ለመሳሪያ-አጠቃቀም ፍሰቶች < 6s ኢላማ ያድርጉ።
4) ወኪሉን በAWS ላይ ያስተባብሩ
ንድፍ፡ ReAct-style እቅድ + የመሳሪያ አጠቃቀም + መሬትን መመለስ።
- እርምጃዎችን ለማስተባበር ደረጃ ተግባራትን ይጠቀሙ፡ መልሶ ማግኘት → እቅድ → መሣሪያ → ማረጋገጥ → መልስ።
- ምክንያታዊነት ጥሪዎች በ Lambda ወይም ECS ውስጥ ይሰራሉ; ለፈጣን ትራፊክ Lambda ይምረጡ፣ ለቀጣይ ትራፊክ ECS።
- የመሳሪያ አስማሚዎች (Jira፣ Slack፣ ServiceNow) በAWS Secrets Manager ውስጥ IAM-የተሸፈኑ ሚስጥሮች ያላቸው ስቴትለስ ላምዳስ ናቸው።
- በDynamoDB ውስጥ ለአጭር ጊዜ የሚቆይ የውይይት ሁኔታን በTTL ያከማቹ; የረጅም ጊዜ ትንታኔዎች በS3/Glue/Athena ውስጥ።
5) በGlean መልሶ ማግኛን ያዳበረ ትውልድ (RAG) ተግባራዊ ያድርጉ
- የተጠቃሚውን ማንነት ቶከን እና የተጠቃሚውን ጥያቄ በመጠቀም Gleanን ይጠይቁ።
- ከፍተኛ-k ውጤቶችን መልሰው ያግኙ (ለምሳሌ፣ ድቅል፡ k=10 ትርጉም + 10 ቁልፍ ቃል) ፈቃዶችን በማክበር።
- በGlean አግባብነት እንደገና ደረጃ ይስጡ; ከፍተኛውን፣ የተባዙ ክፍሎችን ብቻ ወደ ሞዴሉ ያስተላልፉ።
- ወኪሉ ምንጮችን እንዲጠቅስ እና የመተማመን ደረጃን እንዲያካትት ይጠይቁ።
ፈጣን አጽም:
- ስርዓት፡ “እርስዎ መሬት ላይ የተመሰረተ የድርጅት ረዳት ነዎት። የቀረበውን አውድ ብቻ ይጠቀሙ። አግባብነት ከሌለው፣ ክትትል የሚደረግ ጥያቄ ይጠይቁ። ምንጮችን ሁል ጊዜ በርዕስ እና በአገናኝ ይጠቅሱ።”
- መሳሪያዎች፡ “Jira_CreateIssue፣ Slack_PostMessage፣ ServiceNow_CreateIncident መደወል ይችላሉ። የሩጫ መጽሐፍ አውቶሜሽን ካላፀደቀ በስተቀር ከተጠቃሚው ጋር ካረጋገጡ በኋላ ብቻ እርምጃ ይውሰዱ።”
6) ደህንነቱ የተጠበቀ የመሳሪያ አጠቃቀም እና ማፅደቆችን ያክሉ
- እያንዳንዱን መሳሪያ በпараметр ማረጋገጫ እና የፍጥነት ገደብ ይሸፍኑ።
- ለአስፈላጊ እርምጃዎች የሰው ማረጋገጫ ወይም የአስተዳዳሪ ማፅደቅ ያስፈልጉ (ለምሳሌ፣ የመዳረሻ አቅርቦት፣ P1ዎችን መዝጋት)።
- በ CloudWatch እና S3 ውስጥ ለእያንዳንዱ የመሳሪያ ጥሪ (ማን፣ ምን፣ መቼ፣ የግቤት ንድፍ፣ ውፅዓት) ይመዝግቡ።
- ለSlack/Teams ልጥፎች ከመላክዎ በፊት ለቅድመ እይታ “ረቂቅ ሁነታን” ይደግፉ።
7) ምልከታ፣ ግምገማ እና ተንሸራታች ቁጥጥር
- አስፈላጊ በሚሆንበት ቦታ ጥያቄዎችን፣ የአውድ ቁርጥራጮችን፣ ጥቅሶችን እና ምላሾችን በድጋሚ በማንሳት ይያዙ።
- ትክክለኛነትን@k፣ መሬታዊነት እና የማዞር መጠን ለመቆጣጠር OpenSearch ዳሽቦርዶችን ይጠቀሙ።
- ከመስመር ውጭ ግምገማዎችን ያካሂዱ፡ የሚጠበቁ መልሶች እና የሚፈለጉ ምንጮች ያሏቸው 100–300 ድርጅት-ተኮር ጥያቄዎችን የያዘ የወርቅ ስብስብ ያዘጋጁ።
- የማገናኛ ወይም የፍቃድ መንሸራተትን ለመለየት ካናሪዎችን መርሐግብር ያስይዙ (ለምሳሌ፣ የተለወጡ የSlack ቻናሎች፣ ድራይቭ ማይግሬሽን)።
8) የአፈጻጸም እና የወጪ ማስተካከያ
- በተደጋጋሚ ለሚነሱ ርዕሶች (ለምሳሌ፣ የ HR ፖሊሲ) ለአጭር ጊዜ TTLs ያላቸውን የGlean ጥያቄዎች በተጠቃሚ መሸጎጫ ያድርጉ።
- ለመምራት ትናንሽ ሞዴሎችን ብቻ ይጠቀሙ፣ ትላልቅ ሞዴሎችን አስቸጋሪ ጥያቄዎችን ወይም ባለብዙ መሣሪያ ዕቅዶችን ብቻ ይጠቀሙ።
- በሚቻልበት ጊዜ እንደገና መሰረዝን በቡድን ያካሂዱ; አውድ ጨመቅ; የክፍል ድግግሞሽን ይጠቀሙ።
- በተፈታ ተግባር የሚወጣውን ወጪ ይከታተሉ; በእያንዳንዱ ድርጅት እና በእያንዳንዱ የተጠቃሚ ቡድን ላይ ኮታዎችን ያዘጋጁ።
ምሳሌ፡ በGlean እና AWS የተገነባ የድርጅት የአይቲ ረዳት
የድርጅት-ዝግጁ AI ወኪሎችን በGlean እና AWS እንዴት መገንባት እንደሚቻል የሚያሳይን የተጨባጭ ሁኔታን እንመልከት።
የአጠቃቀም ጉዳይ፡ የአይቲ ድጋፍ መለያየት እና መፍትሄ።
- ተጠቃሚው እንዲህ ሲል ይጠይቃል፡ “VPN በአዘምኗል በኋላ በmacOS 14 ላይ ወድቋል—ማንኛውም ጥገና?”
- ወኪሉ ወደ የአይቲ አሂድ መጽሐፍ ትራክ ይመራል።
- መልሶ ማግኘት፡ የተጠቃሚውን ማንነት በመጠቀም Gleanን ይጠይቃል እና የVPN አሂድ መጽሐፍ (Confluence)፣ ከ#it-support የSlack ክር እና የJamf ፖሊሲ ዶክመንት ያመጣል። ተጠቃሚው ሊደርስባቸው የሚችላቸው ሀብቶች ብቻ ናቸው የሚታሰቡት።
- ዕቅድ፡ ወኪሉ እርምጃዎችን ይጠቁማል፡ ጥገናውን ያጋሩ፣ በመሳሪያ በJamf በኩል መጣጣምን ያረጋግጡ እና ካልተፈታ የServiceNow ክስተትን ይክፈቱ።
- የመሣሪያ ጥሪዎች፡ የJamf ሁኔታን ያነባል (ለማንበብ ብቻ)፣ የጥገና መልእክት ረቂቅ ያዘጋጃል እና ተጠቃሚው እርምጃውን እንዲያረጋግጥ ይጠይቃል። በማረጋገጫው፣ በትክክለኛው አብነት ክስተትን ይፈጥራል።
- መልስ፡ ለአሂድ መጽሐፍ እና ለSlack ክር ጥቅሶች ያሉት አጭር የጥገና ማጠቃለያ ይሰጣል፣ ሁሉም በተጠቃሚው የፍቃድ ወሰን ውስጥ።
ለምን ይሰራል፡ ወኪሉ በ Glean ከፍቃድ-አውቆ መልሶ ማግኛ ላይ የተመሰረተ ነው፣ እና AWS አፈጻጸምን፣ ማፅደቆችን እና ምዝግብ ማስታወሻን ያስተናግዳል።
የደህንነት እና የመጣጣም ማረጋገጫ ዝርዝር (ይህን አይዝለሉት)
- የመልሶ ማግኛ አውድ አገልጋይ-ጎን ያድርጉ; ጥሬ የሰነድ ይዘትን ለደንበኛው አያጋልጡ።
- በKMS በእረፍት ጊዜ ኢንክሪፕት ያድርጉ; በሂደት ላይ TLS 1.2+ ያስገድዱ።
- የተጠቃሚ ማንነትን ወደ Glean እና መሳሪያዎች ያስተላልፉ; ለማንሳት በጭራሽ የተጋራ የቦት ማንነትን አይጠቀሙ።
- RBACን ከIdP ቡድኖች ወደ የመሳሪያ ወሰኖች ያዛምሩ።
- Bedrock Guardrailsን ያንቁ; በሚጠይቁበት ጊዜ ሚስጥሮችን አይፍቀዱ።
- አስፈላጊ በሚሆንበት ቦታ PIIን ያርሙ እና የሰነድ ማቆያ መስኮቶችን።
- ወደ S3 የማይለወጡ ምዝግብ ማስታወሻዎች ከነገር መቆለፊያ ጋር; ወደ SIEMዎ ይላኩ።
- ለክስተት ምላሽ እና ሞዴል መልሶ ማግኛ ሩጫ መጽሐፍ ያስቀምጡ።
የአተገባበር ንድፍ፡ ወደ ምርት 10 እርምጃዎች
- ከፍተኛ 3 የወኪል አጠቃቀም ጉዳዮችን (IT፣ HR፣ Sales ops) እና የስኬት መለኪያዎችን (የማዞር መጠን፣ CSAT፣ ጊዜ-ወደ-መፍትሔ) ይግለጹ።
- የAWS መለያዎችን፣ VPC፣ IAM መስመሮችን እና የ Bedrock መዳረሻን ያቁሙ።
- SSO/SCIMን ያዋህዱ; ሚናዎችን እና የማፅደቅ ፍሰቶችን ያዛምሩ።
- በGlean ውስጥ ዋና ምንጮችን ያገናኙ እና ፍቃድን የሚያውቅ መልሶ ማግኘትን ያረጋግጡ።
- በደረጃ ተግባራት አነስተኛ የማስተባበር አገልግሎት (Lambda + API Gateway) ይገንቡ።
- የRAG ፈጣን ውልን፣ ጥቅሶችን እና የምንጭ ማጣሪያን ይተግብሩ።
- ሁለት መሳሪያዎችን ከጫፍ እስከ ጫፍ ያክሉ (በመጀመሪያ ለማንበብ ብቻ፣ ከዚያ ከማጽደቅ ጋር መጻፍ)።
- የምዝግብ ማስታወሻን፣ ግምገማዎችን እና ዳሽቦርዶችን ይጫኑ; 150-ጥያቄ የወርቅ ስብስብ ይፍጠሩ።
- ከ50–100 ተጠቃሚዎች ጋር የተዘጋ ቤታ ያሂዱ; ዋና ጉዳዮችን ያስተካክሉ; SLOs ያዘጋጁ።
- በሰፊው ይንከባለሉ; ሳምንታዊ ለውጥ-ግምገማ እና ወርሃዊ ሞዴል ግምገማን ይመሰርቱ።
AI ወኪሎችን በGlean እና AWS ሲገነቡ በተደጋጋሚ የሚጠየቁ ጥያቄዎች
በድርጅት ወኪሎች ውስጥ hallucinationsን እንዴት መቀነስ እችላለሁ?
ሞዴሉን በGlean ከማግኘት ጋር ያገናኙት እና ጥብቅ ጥያቄን ያስገድዱ፡ የቀረበውን አውድ ብቻ ይጠቀሙ እና ምንጮችን ሁል ጊዜ ይጠቅሱ። በዝቅተኛ እምነት ምላሾችን አይቀበሉ እና ጥያቄዎችን ግልጽ ማድረግ ይጠይቁ። በፍቃድ-አውቆ መልሶ ማግኛ ላይ ሲተማመኑ አብዛኛዎቹ hallucinations ይወርዳሉ።
ወኪሉ በመተግበሪያዎች ላይ የሰነድ ደረጃ ፈቃዶችን ማክበር ይችላል?
አዎ። AI ወኪሎችን በGlean እና AWS ሲገነቡ፣ Glean ከተገናኙ መተግበሪያዎች የተገኙ ፈቃዶችን በጥያቄ ጊዜ ያስገድዳል፣ ስለዚህ ወኪሉ ተጠቃሚው ሊደርስበት የሚችለውን ብቻ ነው የሚያየው። ሁል ጊዜ የጥበቃ ሰንሰለትን ለመጠበቅ የተጠቃሚውን ማንነት ቶከን ያስተላልፉ።
በAWS ላይ በየትኞቹ ሞዴሎች መጀመር አለብኝ?
ለብዙ ሞዴሎች መዳረሻ Amazon Bedrockን ይጠቀሙ። ለምክንያታዊነት ጠንካራ አጠቃላይ ሞዴል እና ለመምራት ትንሽ እና ፈጣን ሞዴል ይጀምሩ። በተዘጋጀው የወርቅ ስብስብ ላይ በመመስረት ድብቅነትን፣ ወጪን እና ትክክለኛነትን ይገምግሙ።
ወኪሎች እንደ Jira ወይም ServiceNow ባሉ ስርዓቶች ውስጥ እርምጃዎችን በደህና እንዲወስዱ እንዴት መፍቀድ እችላለሁ?
እያንዳንዱን መሳሪያ በጥብቅ ንድፎች፣ የግቤት ማረጋገጫ እና የማጽደቅ የስራ ፍሰቶች ይሸፍኑ። እያንዳንዱን የመሳሪያ ጥሪ ይግቡ እና ውጤቶችን ለኦዲት ያከማቹ። ለአስፈላጊ እርምጃዎች የሰው ማረጋገጫ እርምጃ ያስፈልጉ።
አንድ ወኪል ለማምረት ዝግጁ መሆኑን ምን መለኪያዎች ያረጋግጣሉ?
መሬታዊነትን (የጥቅስ መጠን)፣ የመልስ ትክክለኛነትን፣ P95 ድብቅነትን፣ የመፍትሔ/የማዞር መጠንን እና በእያንዳንዱ የተፈታ ተግባር የሚወጣውን ወጪ ይከታተሉ። ዳሽቦርዶችን ይገንቡ እና በወርቅ ስብስብዎ ላይ ሳምንታዊ የመመለሻ ቼኮችን ያካሂዱ።
በነገራችን ላይ፡ የግንባታ ዑደቱን ማፋጠን
ማወቅ ተገቢ ነው፡ ቡድንዎ በተደጋጋሚ ምሳሌዎችን የሚሰራ ከሆነ፣ ለምርምር እና ረቂቅ ረዳት የንድፍ ሰነዶችን፣ የሩጫ መጽሐፍትን እና ፈጣን ድግግሞሾችን ሊያፋጥን ይችላል። እንደ Sider.AI ያሉ መሳሪያዎች ቡድኖች ረጅም ክሮችን እንዲያጠቃልሉ፣ የግምገማ ጥያቄዎችን እንዲያዘጋጁ እና የሞዴል ውጤቶችን ከጎን-ጎን እንዲያወዳድሩ ያግዛሉ—የድርጅት-ዝግጁ AI ወኪሎችን በGlean እና AWS እንዴት መገንባት እንደሚችሉ ሲያስተካክሉ ጠቃሚ ነው። ቁልፍ መውሰጃዎች እና ቀጣይ እርምጃዎች
- AI ወኪሎችን በGlean እና AWS መገንባት ማንነትን የሚያውቅ መልሶ ማግኘትን እና የድርጅት-ደረጃ ማስተባበርን ይሰጥዎታል።
- ከምንም አይነት ምናባዊ እቅድ አመክንዮ በፊት በማንነት፣ አስተዳደር እና ፍቃድ-አውቆ መልሶ ማግኛ ይጀምሩ።
- የBedrock guardrails፣ ጥብቅ የመሳሪያ ንድፎችን እና የሰው-በ-loop ማፅደቆችን ይጠቀሙ።
- ሁሉንም ነገር ይጫኑ፡ ግምገማዎች፣ ኦዲቶች እና የወጪ ቁጥጥሮች።
የሚቀጥሉት እርምጃዎች በዚህ ሳምንት:
- ከፍተኛ ሶስት የአጠቃቀም ጉዳዮችዎን እና የስኬት መለኪያዎችን ረቂቅ ያዘጋጁ።
- በ Glean ውስጥ ሁለት ዋና ምንጮችን ያገናኙ; የ150-ጥያቄ ግምገማ ያካሂዱ።
- አንድ ማንበብ-ብቻ መሣሪያ ያለው አነስተኛ Lambda + ደረጃ ተግባራት አስተባባሪ ያቁሙ።
- አብራሪው ከመስፋፋቱ በፊት የድብቅነት እና የወጪ በጀትዎን ያዘጋጁ።
FAQ
Q1:ድርጅት-ዝግጁ ማለት በAWS ላይ ላሉ AI ወኪሎች ምን ማለት ነው?
ደህንነታቸው የተጠበቀ፣ ኦዲት የሚደረግባቸው ወኪሎች ማለት ነው SSO እና የሰነድ ፈቃዶችን የሚያከብሩ፣ ጥቅሶችን የሚያቀርቡ እና በሚጣጣም መሠረተ ልማት ላይ የሚሰሩ ናቸው። AI ወኪሎችን በGlean እና AWS ሲገነቡ፣ ፍቃድን የሚያውቅ መልሶ ማግኘትን እና የደመና-ደረጃ ምልከታን ያገኛሉ።
Q2:Glean በአይ መልሶች ውስጥ የውሂብ ፍሰትን እንዴት ይከላከላል?
Glean በጥያቄ ጊዜ ከእያንዳንዱ ከተገናኘ መተግበሪያ የሰነድ ደረጃ ፈቃዶችን ያስገድዳል። ወኪሉ ተጠቃሚው ሊደርስበት የሚችለውን ይዘት ብቻ ነው የሚያገኘው፣ ይህም AI ወኪሎችን በGlean እና AWS ሲገነቡ ወሳኝ ነው።
Q3:ለማስተባበር የትኞቹን AWS አገልግሎቶች መጠቀም አለብኝ?
ለማስፈጸም Lambda ወይም ECS ይጠቀሙ፣ ለባለብዙ-ደረጃ የስራ ፍሰቶች ደረጃ ተግባራት፣ ለአምሳያዎች እና ጥበቃዎች Bedrock እና ለምስክርነቶች ሚስጥሮች አስተዳዳሪ። ይህ ቁልል AI ወኪሎችን በGlean እና AWS ለመገንባት የተረጋገጠ መሠረት ነው።
Q4:ትክክለኛነትን እንዴት መገምገም እና hallucinationsን መቀነስ እችላለሁ?
የጥያቄዎችን የወርቅ ስብስብ ይፍጠሩ፣ ጥቅሶችን ይፈልጉ እና መልሶ ማግኛን ያዳበረ ትውልድን ይጠቀሙ። በGlean እና AWS፣ ፍቃድን የሚያውቅ መልሶ ማግኘትን ፕላስ ጠባቂዎች hallucinationsን በእጅጉ ይቀንሳል።
Q5:AI ወኪሎች እንደ ቲኬቶችን መፍጠር ወይም በSlack ውስጥ መለጠፍ ያሉ እርምጃዎችን በደህና መውሰድ ይችላሉ?
አዎ—በንድፍ-የተረጋገጡ መሳሪያዎች፣ ለከፍተኛ-ተጽዕኖ እርምጃዎች ማጽደቆች እና ሙሉ የኦዲት ምዝግብ ማስታወሻ። AI ወኪሎችን በGlean እና AWS ሲገነቡ ይህ ዋና ንድፍ ነው።
