تۆ له‌ ژووره‌وه‌ نیت. تكایه‌ بچۆژووره‌وه‌ یان خۆت تۆمار بكه‌.

گرنگ!

بەخێربێیت، جگە لەم چەند بەشەی خوارەوە سەرجەم بەشەكانی یانەمان بە مەبەستی چاككاری شاردۆتەوە! لەماوەیەكی نزیكدا یانە بەتەواوی بابەتەكانی خۆی لە 2008ی ساڵی دامەزراندنیەوە تاكو ئێستا دەكەوێتە كار. [2025\09\06]

وه‌ڵامی نوێ بنووسه‌

وه‌ڵامی نوێ بنووسه‌

وه‌ڵامه‌ نوێكه‌ی بنووسه‌ و بینێره‌

ده‌توانیت: BBCode وێنه‌ خه‌نده‌ به‌كار ببه‌یت

هەموو خانە نووسراوەکان بە قەڵەوی پێویستە پڕبکرێنەوە پێش ناردنی فۆرم

زانیارییه‌ مه‌رجه‌كان بۆ میوانان


زانیاریی پێویست / مه‌رج

لێكۆڵینه‌وه‌ی بابه‌ت / نوێترین یه‌كه‌م

1

Hi everyone.

I work with AI Development Services, a software engineering team focused on custom AI systems. We build LLM applications and integrate them into existing products, especially enterprise software.

The difficult part is usually not the first model demo. It is connecting the AI layer to production data, permissions, business rules, monitoring and human review. We outline this engineering approach at AI Development Services.

For teams already running AI in production, which integration or reliability issue required the most work?