Yapay Zeka Ürün Keşfi ve Prototipleme · Yanlışlanabilir deney
Yapay Zeka PoC Geliştirme
Faydalı bir PoC tek bir yanlışlanabilir hipotezi ayırıyor, yalnızca deneyin gerektirdiği parçaları kuruyor ve temsili hatalara karar verirken iyi koşu kadar ağırlık veriyor.
Çalışmanın merkezine yanlışlanabilir tek hipotezi koyuyoruz. Onu destekleyebilecek ya da çürütebilecek en küçük güvenilir deneyi kuruyor, ardından kanıtı ekleyerek ilerletme, değiştirme veya durdurma önerisi sunuyoruz.
Karar sorumlunuz, deneyi production hazırlığı sanmadan ilerletme, değiştirme veya durdurma kararı verebileceği sınırlı gösterimi ve izlenebilir bulguları birlikte teslim alıyor.
Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı
Tüm referansları gör
Adımlar, kapılar ve kararı verenler
Çalışma şeklimiz
Burada teslim ettiğimiz şey öğrenmedir. Tasarım ve geliştirme kararlarını, yalnızca kritik belirsizliği gidermeye yaradığı ölçüde kapsamda tutuyoruz.
Başarısız olabilecek bir hipotez yazıyoruz
Uygulamaya geçmeden önce yanlışlanabilir tek hipotezi, baseline'ı, temsili örnekleri, teknik kısıtları ve karar sorumlusunun bakacağı kanıtı netleştiriyoruz.
- Yapay zeka desteği
- Belirtilen fikirden yanlışlanabilir ilk hipotez taslağını model çıkarıyor. Karar sorumlusu taslağı keskinleştiriyor ya da reddediyor.
- İnsan onayı
- Net bir başarısızlık sonraki yatırım kararını gerçekten değiştirir mi? Hipotezin başarısız olabilecek kadar somut olduğunu karar sorumlunuz onaylar.
Gösterimi yalnızca test için gereken parçalarla kuruyoruz
Asgari mimariyi seçip kritik bilinmeyeni açığa çıkaracak davranışı geliştiriyoruz. Hayal edilen nihai ürüne ait özellikleri deneyin dışında bırakıyoruz.
- Yapay zeka desteği
- Taslak tasarımda hipotez testinin ihtiyaç duymadığı bileşenleri model işaretliyor. Teknik sorumlu her öneriyi inceleyip asgari mimariyi onaylıyor.
- İnsan onayı
- Her bileşen deneye mi hizmet ediyor, yoksa hayal edilen nihai ürüne mi? Geliştirme başlamadan önce asgari mimariyi teknik sorumlunuz onaylar.
Rahatsız edici sonuçları yeniden üretiyoruz
Temsili, sınır ve olumsuz vakaları kararlaştırdığımız baseline ve rubrikle çalıştırıyoruz. Kalite, maliyet, latency ve işletme kısıtlarını karşılaştırıp hipotez açısından önemli hataları ayırıyoruz.
- Yapay zeka desteği
- Hipotezin en olası başarısızlık biçimlerini hedefleyen olumsuz test vakalarını model üretiyor. Alan uzmanı vakaları sete girmeden önce inceliyor.
- İnsan onayı
- Önemli hatalar yeniden üretilebiliyor ve açıklanabiliyor mu? Hangi hataların temsili, hangilerinin uç gürültü olduğunu alan uzmanı doğrular.
Kanıtın taşıdığı sonucu açıkça yazıyoruz
Gösterilen davranışı production açıklarından ve çözülmemiş varsayımlardan ayırıyoruz. Son kayıt, sınırları görünür tutarak ilerletme, değiştirme ya da durdurma önerisini destekliyor.
- Yapay zeka desteği
- Gösterilen sonuçları production açıklarından ayıran ilk kanıt özetini model hazırlıyor. Deney lideri özeti düzelterek karar sorumlusuna sunuyor.
- İnsan onayı
- Sorumlu kişi sonucu ve sonraki deneyi ya da durma noktasını kabul ediyor mu? İlerlet, değiştir veya durdur kararını karar sorumlunuz verir.
Adı konmuş, sizde kalan çıktılar
Elinize geçenler
Gösterim, kanıt ve sınırlar aynı deney kaydında duruyor. Böylece çalışan bir demo zamanla production iddiasına dönüşmüyor.
Karar kaydı
PoC hipotezi ve başarı ölçütleri dosyası
Yanlışlanabilir hipotezi, baseline'ı, temsili vakaları, teknik kısıtları, başarı ölçütlerini ve karar sorumlusunu tek test kaydında topluyoruz.
Mimari dokümanı
Asgari davranışı gösteren uygulama dosyası
Kritik davranışı görünür kılmak için gereken asgari uygulama.
Test kanıtı
Temsili vaka kalite ve latency karnesi
Normal, sınır ve olumsuz vakalarla kalite, maliyet, latency ve işletme kontrollerini bir araya getiriyor.
Rapor
İlerlet-değiştir-durdur bulguları ve production özeti
Gözlenen sonuçları, production açıklarını, çözülmemiş varsayımları ve deneyin destekleyebildiği öneriyi kayda alıyor.
Kapsam ve dürüst sınırlar
Bu çalışmanın size uyduğu durumlar
Tek bir teknik ve iş sorusunun cevabı sonraki yatırım kararını değiştirecekse PoC doğru ölçekte bir çalışma olur.
Şu durumlarda iyi bir seçim
- Fikir umut verici görünüyor, ama kötü bir sonucun ekibi vazgeçireceği yanlışlanabilir hipotez henüz yazılı olarak bulunmuyor.
- Temsili örnekler elinizde, ancak mevcut ya da AI kullanılmayan baseline kritik davranışın iyileşip iyileşmediğini göstermiyor.
- Sonraki yatırım kararı yaklaşıyor, ama karar sorumlusu ilerletme, değiştirme ya da durdurma için ortak kanıta henüz sahip değil.
- Geliştirme konuşulmaya başlanıyor, ama başarı ölçütleriyle temsili test baseline'a karşı henüz birlikte belirlenmiyor.
- Kritik davranış deneyde ayrılabiliyor, ancak önerilen mimaride hipotezi sınamaya yaramayan bileşenler de tutuluyor.
- Gösterimin iyi koşusu ikna edici görünüyor, ama kalite, maliyet, latency ve işletme kısıtlarındaki hatalar açıklanamıyor.
- Gözlenen sonuçlar var, ancak ilerletme, değiştirme veya durdurma kararından önce gösterilen davranış production açıklarından ayrılmıyor.
Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru
- Production sağlamlaştırması, workflow entegrasyonu, destek hazırlığı ya da genel yayın gerekiyor, ama bu sınırlı deney o işler başlamadan bitiyor.
- Kolay örneklerle güçlü görünen bir demo istiyorsunuz, ancak temsili ve olumsuz vakalar hipotezi çürütebiliyor.
- Gösterimin production hizmeti sayılması bekleniyor, oysa güvenilirlik, güvenlik ve gerçek hacimde işletme maliyeti kanıtlanmıyor.
Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: Uygulama geliştirme hizmetlerini inceleyin
AI'ı production'a taşıyan mühendisler
Zeo'nun kod yazıp teslim eden tarafı burası. Kıdemli mühendislerimiz agent, chatbot ve RAG sistemleri geliştiriyor, çevrelerindeki otomasyon ve veri işlerini üstleniyor, sistemler canlıya çıktıktan sonra da işletmeyi sürdürüyor. 2011'den beri 500'den fazla markayla çalıştık.
Kullandığımız araçlar
Bu işin arkasındaki araçlar
OpenAIHipotezi sınayan en küçük güvenilir deneyi OpenAI modeli üzerinde sabitleyerek yürütüyoruz
BraintrustHer deney çalıştırmasını girdileri, çıktıları ve puanlarıyla Braintrust'ta kayıt altına alıyoruz
LangfuseBaşarısız deneylerin tam çağrı trace'ini Langfuse ile kaydedip yeniden çalıştırılmasını mümkün kılıyoruz
JupyterYanlışlanabilir hipotezi ve test kodunu Jupyter notebook içinde birlikte yürütüyoruz
Komşu çalışmalar
Buradan nereye gidilir
Geliştirme
Yapay Zeka Pilot ve MVP Geliştirme
Başarılı bir algoritmik kanıt, kurumsal sistemlerle ve gerçek iş akışlarıyla entegre çok kullanıcılı bir pilota geçişi meşrulaştırır.
Danışmanlık
Yapay Zeka Ürün Keşfi ve Deneyim Tasarımı
Teknik fizibilite bulguları kullanıcı deneyimi tasarımcılarını model kısıtları, yanıt gecikmesi ve hata durumu sunumu hakkında bilgilendirir.
Geliştirme
Özel Üretken Yapay Zeka Uygulaması Geliştirme
İzole mimari deneyleri, üretim yazılımı mühendisliğine bağlanmadan önce prompt zincirlerini ve model seçimini doğrular.
Geliştirme
Kurumsal Yapay Zeka Copilot Geliştirme
Hedefli yetenek deneyleri, kapsamlı bir çalışan asistanı oluşturmadan önce sektörel mantık yürütmenin geçerliliğini kanıtlar.
Sonraki adım
En riskli varsayımı deneyin karşısına koyun
Karar vermeden önce