अकेले एक संख्या बहुत कुछ नहीं कहती। ग्राहक, साइट, अनुबंध और जिम्मेदार व्यक्ति को जोड़ें, और यह अगले कार्य का आधार बन जाता है। शब्दार्थ विज्ञान उस संदर्भ के बारे में है।
शब्दार्थ विज्ञान सूचना के अर्थ और वस्तुओं के बीच संबंधों से संबंधित है। "तारीख" का मतलब ग्राहक बैठक, डिलीवरी प्रतिबद्धता या अनुबंध समाप्ति हो सकता है। उपयोगी परिणाम तैयार करने के लिए एआई को कामकाजी संदर्भ में उस विशिष्टता की आवश्यकता है।
Isva व्यावसायिक डेटा को भूमिकाओं, मामलों और नियमों से जोड़ता है। यह कोई दावा नहीं है कि AI आपके व्यवसाय को पूरी तरह से समझता है। डेटा गुणवत्ता, स्पष्ट शब्दावली और पेशेवर समीक्षा आवश्यक बनी हुई है।
यह आरेख संबंध की व्याख्या करता है. यह कोई जीवंत दृश्य या भविष्य की सुविधाओं के प्रति प्रतिबद्धता नहीं है।
एक ग्राहक के पास कई साइटें होती हैं. एक साइट एक अनुबंध से जुड़ी होती है. चालान और नियोजित परियोजनाएँ संदर्भ जोड़ती हैं। ये कनेक्शन किसी कार्य के लिए सही दस्तावेज़ों और लोगों को एक साथ लाने में मदद करते हैं।
रिश्तों को डेटा संरचनाओं, कॉन्फ़िगर किए गए मॉड्यूल और असाइनमेंट के माध्यम से दर्शाया जाता है। मौजूदा सॉफ़्टवेयर को उपयुक्त कनेक्शन की आवश्यकता है। मनमानी बाहरी प्रणालियों की स्वचालित, पूर्ण समझ का वादा नहीं किया गया है।
संरचित डेटा सटीक प्रश्नों का उत्तर देता है, जैसे कि कौन सा अनुबंध किस साइट से संबंधित है। सिमेंटिक पुनर्प्राप्ति प्रासंगिक पाठ को खोजने में मदद करती है, तब भी जब कोई प्रश्न दस्तावेज़ से भिन्न शब्दों का उपयोग करता है।
आरएजी आर्किटेक्चर में, प्रासंगिक सामग्री को पुनः प्राप्त किया जाता है और संदर्भ के रूप में भाषा मॉडल में आपूर्ति की जाती है। यह कंपनी डेटा पर अंतर्निहित मॉडल के प्रशिक्षण से भिन्न है। पुनर्प्राप्त सामग्री उपयोगकर्ता की अनुमतियों और कार्य के अनुरूप होनी चाहिए।
समाप्ति तिथि अपने आप में एक अनुस्मारक है। उपयोग डेटा और नियोजित विस्तार के साथ, यह एक उपयोगी प्रश्न पूछ सकता है: क्या दायरा और शर्तें अभी भी आवश्यकता से मेल खाती हैं?
Isva उस समीक्षा के लिए अनुमोदित जानकारी को एक साथ ला सकता है। एक बाहरी सलाहकार इसे उचित ग्राहक प्राधिकरण के तहत ही प्राप्त करता है। यह संदर्भ को दर्शाता है, स्वचालित खरीदारी निर्णय या गारंटीकृत बचत को नहीं।
दो आइटम संबंधित होने का मतलब यह नहीं है कि उन्हें एक साथ एक्सेस किया जा सकता है। एचआर डेटा अपने अधिकृत दायरे में रहता है, भले ही वह किसी अन्य कार्य के लिए उपयोगी प्रतीत हो।
इसलिए अनुमतियाँ और गोपनीयता पुनर्प्राप्ति और इकट्ठे मॉडल संदर्भ पर लागू होनी चाहिए। अधिक वर्तमान खोज अनुक्रमणिका और स्पष्ट उत्तर-स्रोत संदर्भ विकास विषय हैं।
वास्तविक कार्यों के लिए AI समर्थन। आपके नियमों के अंतर्गत. लोगों के जिम्मेदार बने रहने के साथ.