ENTERPRISE AI · SOFTWARE ENGINEERING
Vieninga darbo aplinka, kurioje organizacijos žinios, sistemų pirminis kodas, architektūra ir specializuoti dirbtinio intelekto agentai dirba kartu su IT specialistais — nuo reikalavimų analizės ir projektavimo iki kūrimo, testavimo ir priežiūros.
SUPRANTA. MĄSTO. KURIA.
Projekte NEXUS planuojame modernizuoti dokumentų apdorojimo modulį. Išanalizuok esamą architektūrą ir pirminį kodą, nustatyk komponentus, kurie stabdo jo plėtrą, ir pasiūlyk patobulinimų, išlaikant esamas integracijas ir saugumo reikalavimus.
Pradinės analizės rezultatas
NEXUS dokumentų apdorojimo modulio modernizavimui nustatytos trys prioritetinės vertinimo sritys.
Dokumentų būsenų keitimas ir patvirtinimo taisyklės glaudžiai susiję su apdorojimo logika. Reikia įvertinti šių atsakomybių atskyrimą.
Esamos duomenų mainų sąsajos turi išlikti suderinamos. Reikia patikrinti priklausomybes nuo dokumentų būsenų ir duomenų struktūrų.
Reikia išsiaiškinti, ar autorizavimo taisyklės nuosekliai taikomos visuose dokumentų apdorojimo veiksmuose.
document-service/src/workflow/Dokumentų apdorojimo ir būsenų valdymo pirminio kodo komponentas.
docs/architecture/integrations.mdSistemos integracijų ir duomenų mainų architektūros aprašas.
security/access-control.mdPrieigos teisių ir autorizavimo taisyklių dokumentacija.
Ar modernizuojant galima keisti vidinį duomenų modelį, jei išorinės integracijų sąsajos lieka nepakitusios? Tai lemia galimą architektūrinį sprendimą.
Sukurti Initiative „NEXUS dokumentų modulio modernizavimas“, suskaidant analizę į architektūros, integracijų, saugumo ir testavimo papildomas užduotis.
Kodėl DCS Flow?
DCS Flow sujungia dirbtinio intelekto galimybes, organizacijos žinias ir komandinį darbą vienoje programinės įrangos kūrimo aplinkoje.
Užuot kiekvienam specialistui atskirai naudojus dirbtinio intelekto įrankius, DCS Flow padeda organizacijai sistemingai naudoti bendrą projekto kontekstą, išsaugoti darbo rezultatus ir plėtoti informacines sistemas, įtraukiant tiek žmones, tiek specializuotus dirbtinio intelekto agentus.
Sutelkite dėmesį į rezultatą, o ne į sunaudotus žetonus.
Dirbtinio intelekto naudojimo nereikia planuoti pagal kiekvienos užklausos žetonų sąnaudas. Specialistai gali susitelkti į užduoties analizę, sprendimo kokybę ir darbo rezultatą.
Žinios tampa bendru ir ilgalaikiu ištekliu.
Projekto dokumentacija, pirminis kodas, gairės ir patvirtinti sprendimai sudaro organizacijai prieinamą žinių bazę. Informacija nepriklauso vien nuo vieno specialisto asmeninės dirbtinio intelekto pokalbių istorijos.
Nuo individualaus dirbtinio intelekto pokalbio prie bendro darbo proceso.
Moduliuose Chat, Initiatives ir Board kolegos gali kartu analizuoti klausimus, struktūruoti iniciatyvas ir rengti užduotis, naudodami dirbtinio intelekto pagalbą ir bendrą projekto kontekstą.
Ne tik bendros dirbtinio intelekto žinios, bet ir jūsų sistemos pirminis kodas, architektūra ir reikalavimai.
DCS Flow naudoja projekto saugyklas, dokumentaciją, gaires ir kitus prieinamus žinių šaltinius, kad padėtų parengti konkrečiai sistemai tinkamus, šaltiniais pagrįstus rezultatus.
Nuo pirminės idėjos iki sistemos priežiūros.
Analizė, projektavimas, kūrimo palaikymas, testavimas ir priežiūra laikomi tarpusavyje susijusiu inžineriniu darbu, o ne atskiromis dirbtinio intelekto užklausomis skirtinguose įrankiuose.
Dirbtinio intelekto galimybės neprarandant duomenų ir inžinerinių sprendimų kontrolės.
DCS Flow veikia izoliuotoje infrastruktūroje. Projekto taisyklės, reikalavimai ir sprendimai valdomi modulyje Steering, o esminius inžinerinius sprendimus vertina ir priima žmonės.
Nuo naujos idėjos iki esamų informacinių sistemų plėtros, priežiūros ir problemų šalinimo.
Pasirinkite savo organizacijos veiklos modelį ir sužinokite, kaip DCS Flow padeda spręsti konkrečias programinės įrangos kūrimo užduotis.
Išanalizuoti naujo funkcionalumo poreikį, patikslinti reikalavimus, įvertinti poveikį esamoms sistemoms ir parengti įgyvendinimo užduotis.
Struktūruota iniciatyva, reikalavimai, sprendimo alternatyvos ir kūrimui parengtos užduotys.
Naujos funkcijos planuojamos atsižvelgiant į esamas sistemas ir ankstesnius sprendimus, o žinios apie jas lieka organizacijoje.
Gyventojams reikia suteikti galimybę internetu pateikti prašymą paslaugai, kurią iki šiol buvo galima gauti tik atvykus.
Padeda patikslinti reikalavimus, įvertina poveikį esamam klientų registrui ir parengia iniciatyvos struktūrą.
Iniciatyva su poiniciatyvėmis, atvirų klausimų sąrašas ir užduočių projektai peržiūrai Board modulyje.
DCS Flow padeda organizacijoms efektyviau išnaudoti IT specialistų darbą, išsaugoti ir plėtoti technologines žinias bei sumažinti informacinių sistemų kūrimo ir priežiūros sąnaudas.
Mažiau pasikartojančio darbo. Efektyvesnis išteklių naudojimas.
Dirbtinis intelektas padeda automatizuoti ir paspartinti daug darbo reikalaujančias analizės, dokumentavimo ir techninių sprendimų rengimo užduotis. Specialistai mažiau laiko skiria informacijos paieškai ir esamų sistemų tyrinėjimui, o daugiau — vertės kūrimui.
Daugiau atlikto darbo su turimais ištekliais.
Bendra darbo aplinka, organizacijos žinios ir specializuoti dirbtinio intelekto agentai padeda komandai greičiau suprasti užduotis, bendradarbiauti ir rengti kokybiškus inžinerinius rezultatus. Sutrumpėja laikas, reikalingas susipažinti su kontekstu ir perduoti informaciją tarp specialistų.
Žinios lieka organizacijoje — net ir keičiantis žmonėms.
Sistemų architektūra, pirminis kodas, dokumentacija, gairės ir priimti sprendimai sudaro organizacijai prieinamą žinių bazę. Naujų specialistų įtraukimas ir sistemų perėmimas tampa paprastesni, mažinant darbuotojų kaitos ir priklausomybės nuo konkrečių išorės tiekėjų keliamą riziką.
Kiekvienas projektas papildo organizacijos technologinį kapitalą.
DCS Flow padeda kurti ir naudoti bendrą organizacijos žinių biblioteką, kurioje kaupiama informacija apie sistemų architektūrą, pirminį kodą, komponentus, reikalavimus, gaires ir anksčiau priimtus techninius sprendimus.
Pradedant naują projektą arba plėtojant esamą sistemą, dirbtinis intelektas padeda rasti tinkamus ankstesnius sprendimus, įvertinti jų atitiktį naujiems reikalavimams ir parengti pritaikymo pasiūlymus.
Nereikia kaskart pradėti nuo nulio — organizacija gali naudoti tai, ką jau yra sukūrusi.
Nauda aprašoma kaip potenciali vertė. Faktinis poveikis priklauso nuo organizacijos sistemų, turimų žinių ir diegimo apimties.
Nuo pavienių dirbtinio intelekto eksperimentų prie sistemingo dirbtinio intelekto naudojimo IT inžinerijoje.
Kaip įdiegti naują integraciją laikantis esamos sistemos architektūros ir saugumo reikalavimų? Sekite septynis etapus nuo užklausos iki rezultato, kurį gali patikrinti specialistai.
Sistemų architektas užduoda klausimą konkretaus projekto kontekste.
Kaip įdiegti naują integraciją laikantis esamos sistemos architektūros ir saugumo reikalavimų?
Užklausa susiejama su projekto žiniomis ir gairėmis, kurias organizacija jau turi DCS Flow.
Pasirinkite komponentą, kad pamatytumėte jo vaidmenį ir ryšius su kitomis platformos dalimis.
Informacija nėra mechaniškai įterpiama į dirbtinio intelekto užklausą. Konteksto valdymas atrenka tai, kas aktualu konkrečiai užduočiai. Pasirinkite užduotį, kad pamatytumėte atranką.
Integracijų sluoksnis ir autentifikavimo paslauga.
Saugumo reikalavimai ir anksčiau priimtas architektūrinis sprendimas.
Įrankių integracijos — šiai užduočiai nereikalingos.
Iliustracija. Atrankos rezultatas priklauso nuo organizacijoje turimų ir prijungtų šaltinių; jei informacijos nepakanka, dirbtinis intelektas nurodo trūkstamą kontekstą.
Dirbtinio intelekto rezultato kokybė priklauso ne tik nuo modelio, bet ir nuo to, kiek aktualų kontekstą sistema gali panaudoti.
Platforma veikia izoliuotoje duomenų centro infrastruktūroje be išeinančio ryšio su viešuoju internetu. Duomenys saugomi DCS Flow arba kliento infrastruktūroje.
DCS Flow veikia kontroliuojamoje duomenų centro infrastruktūroje.
Iš izoliuotos platformos aplinkos nėra išeinančio ryšio su viešuoju internetu.
Dirbtinio intelekto modeliai veikia DCS Flow infrastruktūroje.
Duomenys saugomi DCS Flow arba kliento infrastruktūroje pagal pasirinktą diegimo modelį.
Esminius inžinerinius sprendimus priima organizacijos specialistai.
Dirbtinio intelekto parengtas išvadas galima įvertinti naudojant šaltinius ir pagrindimą.
Šie klausimai aptariami demonstracijos ir vertinimo metu pagal jūsų organizacijos reikalavimus ir pasirinktą diegimo modelį.
Duomenys saugomi DCS Flow arba kliento infrastruktūroje pagal pasirinktą diegimo modelį. Diegimo modelis įvertinamas kartu su organizacija bendradarbiavimo pradžioje.
Ne. DCS Flow veikia izoliuotoje duomenų centro infrastruktūroje, o iš platformos aplinkos nėra išeinančio ryšio su viešuoju internetu.
Duomenų naudojimo sąlygos aptariamos bendradarbiavimo pradžioje. Išsamią informaciją šiuo klausimu pateikiame demonstracijos ir vertinimo metu.
Esminius inžinerinius sprendimus priima organizacijos specialistai. Dirbtinis intelektas parengia analizę, alternatyvas ir pasiūlymus; dirbtinio intelekto modulyje Steering siūlomos gairės įsigalioja tik žmogui jas patvirtinus.
Dirbtinio intelekto parengtos išvados susiejamos su naudotais šaltiniais — pirminiu kodu, dokumentacija, gairėmis ar sprendimais — ir pagrindimu. Jei informacijos nepakanka, dirbtinis intelektas nurodo trūkstamą kontekstą, o ne sugalvoja išvadas.
DCS Flow naudoja MCP integracijas prieigai prie įrankių, duomenų šaltinių ir išorinių sistemų. Konkrečios integracijos vertinamos pagal jūsų aplinkos reikalavimus.
Autentifikavimo, prieigos teisių ir audito sprendimus aptariame demonstracijos ir vertinimo metu pagal jūsų organizacijos reikalavimus.
Ne. DCS Flow padeda specialistams — greičiau gauti kontekstą, parengti analizę ir dokumentaciją. Sprendimus ir atsakomybę už rezultatą išlaiko žmonės.
Kelias nuo pirmosios pažinties iki kasdienio darbo. Demonstracija yra susipažinimo žingsnis ir neįpareigoja sudaryti sutarties.
Demonstracijoje parodome DCS Flow jūsų užduočių kontekste. Susitarus galimas bandomasis laikotarpis. Demonstracija neįpareigoja sudaryti sutarties.
Demonstracijoje sužinokite, kaip DCS Flow gali padėti suprasti, prižiūrėti ir plėtoti jūsų organizacijos informacines sistemas.