Vállalati információ és gráfnatív intelligencia
Rendszerek strukturálása.Kapcsolatok megértése.Valódi szoftverek építése.
A YiENTi explicit módon ábrázolja a folyamatokat, kapcsolatokat, függőségeket és szoftverstruktúrákat, ahelyett, hogy kizárólag nyelvi kontextusra támaszkodna.
- YiENTi Enterprise
- Intelligent Enterprise Information
- YiENTi Intelligence
- Graph-Native Intelligence Engine
A YiENTi egy Intelligent Enterprise Information platformot egyesít egy Graph-Native Intelligence Engine-nel. Ahol hasznos, nyelvi modelleket is használhat, de a központi következtetési modellje strukturális, folyamattudatos, és nem függ egyetlen LLM-szolgáltatótól sem.
Egy esemény elindít egy folyamatot. A kontextus és a szabályok relevánssá válnak. Az átjáró döntéssé oldódik fel.
- 2010 óta
- A Logical Boardtól a YiENTi-ig
- Két pillér
- Enterprise Information + Intelligence Engine
- LLM nem kötelező
- A szolgáltatók cserélhető komponensek
- Használatban
- Alaptechnológia az ACCENTSYS mérnöki munkájában
A YiENTi platform
Egy vízió. Két alaptechnológia.
A YiENTi egy átfogó technológia, két különálló, mégis összekapcsolt pillérrel. Az egyik egy szervezet működési valóságát jeleníti meg. A másik strukturált kontextus alapján végez következtetést – a YiENTi Enterprise-on belül és azon túl is.
- Strukturált vállalati információ
- Folyamatintelligencia
- Gráfnatív következtetés
- Szoftverfejlesztési intelligencia
YiENTi Enterprise
Intelligent Enterprise Information
Összekapcsolja az embereket, folyamatokat, rendszereket, feladatokat, tudást és működési kontextust egy strukturált vállalati környezetben.
A YiENTi Enterprise megismeréseYiENTi Intelligence
Graph-Native Intelligence Engine
Kapcsolatok, folyamatok, állapotok, kontextus, szoftverstruktúrák és multimodális információk alapján végez következtetést.
A YiENTi Intelligence megismeréseYiENTi a középpontban
A YiENTi a központ. Minden más ehhez kapcsolódik.
A YiENTi a strukturális intelligencia és a mérnöki munka magja. A felhőplatformok, a nyelvi modellek, a Playwright, az IDE-k és a helyi AI-eszközök a YiENTi köré kapcsolódó rendszerek – mindegyiknek külön szerepe van. Ezek nem maga a YiENTi.
Strukturált modellezés
Amire a YiENTi következtetése épül · → YiENTi
BPMN · Használati esetek · Tevékenységek · Szekvenciák · Osztályok · Adat- / entitásmodellek
Generatív AI
Külső · cserélhető · ↔ YiENTi
OpenAI · Anthropic · Perplexity · Gemini · Lovable · Zapier · Pickaxe · Grok · Jasper · Abacus.AI · Relevance AI · Notion AI · És hamarosan továbbiak · Helyi / alternatív modellek
Fejlesztői eszközök
Fejlesztői környezet · ↔ YiENTi
Visual Studio Code · OpenCode
Helyi / modellinfrastruktúra
Modellek futtatása helyben · ↔ YiENTi
Ollama · Lemonade · Egyéb kompatibilis helyi modell-munkafolyamatok
Tesztelés
A valós működés ellenőrzése · ↔ YiENTi
Playwright · Abacus.AI · ChatGPT Work · Vizuális validáció · Funkcionális validáció
Telepítés
Ahol a generált szoftver fut · YiENTi →
AWS · Microsoft Azure · Google Cloud · Saját infrastruktúra (jövőbeli)
Valódi szoftver
A YiENTi-vel építve · YiENTi →
Minden ACCENTSYS termék
A strukturális mag
A nyelv egy interfész.
A gráf a modell.
Ezek a struktúrák nem dekoratív ábrák. A rendszer és a folyamatok géppel értelmezhető állapotát jelenítik meg – azt a modellt, amelyen a YiENTi következtet.
- BPMN
- Folyamatmodellek
- Tevékenységdiagramok
- Használati esetek
- Együttműködési diagramok
- Szekvenciadiagramok
- Osztálymodellek
- Entitás- / adatmodellek
- Szabályok
- Függőségek
- Állapot
- Követelmények
- Felhasználói történetek
Mérés · a YiENTi egyik központi funkciója
Strukturáld. Mérd. Tanulj belőle.
A mérés nem egy irányítópult-funkció. A YiENTi összekapcsolja egy folyamat végrehajtását azzal, amit ez a végrehajtás ténylegesen létrehoz – és ezt gépek számára értelmezhető tudássá alakítja arról, hogyan teljesít valójában a munka.
01 · YiENTi Enterprise
Folyamat végrehajtása
- A feladatMagas
- B feladatNormál
- C feladatNormál
A prioritás és a súly a struktúra részei.
02 · Mérés
Ami ténylegesen történt
Munka és ráfordítás
- Prioritás
- Feladat
- Idő / ráfordítás
- Feladatsúly / mennyiség
- Idő a feladatsúlyhoz viszonyítva
- Mennyiségi teljesítmény
Kimenet és eredmény
- Minőség
- Újramunka / új követő munka
- A végterméket elérő tartalom
- Újrafelhasználás
- Hatékonyság
Emberek és képességek
- Szerepkörök
- Kompetenciák
- Készségek
- Kihasználatlan potenciál
03 · YiENTi AI
Mérhető valóságra épülő következtetés
Tanulás · fejlesztés · újrafelhasználás
A YiENTi nem csak azt méri, mennyi ideig dolgozott valaki. A ráfordítást összevetheti a munka struktúrájával, súlyával, eredményével, minőségével és újrafelhasználásával.
Idő a feladatsúlyhoz viszonyítva · vázlat
A feladat
B feladat
Azonos óraszám. Eltérő súly. Más teljesítménykép.
Struktúra
YiENTi Enterprise
Biztosítja a strukturált működési és folyamatkontextust: folyamatokat, feladatokat, szerepköröket, prioritásokat és a munka súlyát.
Valóság
Mérés
Rögzíti, mi történik ténylegesen ezen a struktúrán belül: ráfordítást, eredményt, minőséget, újramunkát és újrafelhasználást.
Következtetés
YiENTi AI
Erre a mérhető valóságra épülően következtet – nem csupán arra, hogy a munkának elvileg hogyan kellene zajlania.
A YiENTi nem csak a munka leírásaiból tanul. Következtetni tud strukturált folyamatokból és az általuk létrehozott mérhető eredményekből.
Ez a kapcsolat már a 2016-ban bemutatott YiENTi architektúra része volt: a működési folyamatok mérhető kimenethez és a YiENTi AI-hoz kapcsolódtak.
A pillér · Intelligent Enterprise Information
YiENTi Enterprise
A YiENTi Enterprise az embereket, folyamatokat, rendszereket és tudást egyetlen strukturált működési környezetben kapcsolja össze.
Intelligens vállalati információs platform az emberek, a munka, a folyamatok, a rendszerek és az információk közötti kapcsolatok modellezésére és működtetésére. Az integráció a képességei közé tartozik, de nem ez határozza meg a lényegét.
- Emberek
- Szerepkörök
- Kompetenciák
- Csapatok
- Feladatok
- Projektek
- Tevékenységek
- Folyamatok
- Erőforrások
- Rendszerek
- Dokumentumok
- Kommunikáció
- Események
- Szabályok
- Adatok
- Tudás
- Mérések
- Döntések
- Függőségek
- Vállalati munkafolyamatok
A diagram · YiENTi Enterprise Information
B pillér · Graph-Native Intelligence Engine
YiENTi Intelligence
A YiENTi Intelligence egy gráfalapú (graph-native) intelligenciamotor, amelyet arra terveztek, hogy entitások, kapcsolatok, folyamatok, kontextus, szoftverstruktúrák és vizuális információk között is képes legyen következtetni.
Szerepe túlmutat a YiENTi Enterprise platformon. A YiENTi intelligencia alapvető technológiáját már belsőleg használják az ACCENTSYS szoftverfejlesztési munkafolyamataiban; az önálló platform fejlesztés alatt áll.
Más út az általános gépi intelligencia felé.
A YiENTi Enterprise-on túl
A YiENTi Intelligence nem csupán a YiENTi Enterprise MI-modulja. Újrafelhasználható intelligenciarétegnek készült – és az vele tervezett szoftver nem válik automatikusan az Enterprise platform részévé:
- ACCENTSYS szoftverfejlesztésBelső használatban
- További ACCENTSYS termékekIrány
- Jövőbeli külső rendszerekIrány
- Egyéb strukturált következtetési használati esetekIrány
B diagram · YiENTi Intelligence gráf
Strukturális kontextus
- Entitások
- Kapcsolatok
- Kontextus
- Állapot
- Szabályok
- Függőségek
- Vizuális struktúrák
- Tudás
YiENTi Intelligence Graph
Összekapcsolt, perzisztens és explicit – maga a következtetési kontextus.
Következtetési funkciók
- Megértés
- Következtetés
- Összehasonlítás
- Előrejelzés
- Ajánlás
- Tervezés
- Orkesztrálás
Hogyan működik a YiENTi
A strukturált valóságtól a következtetésig – és vissza.
A YiENTi Enterprise azt ábrázolja, hogy mi létezik, ki érintett, mi történik, hogyan halad a munka, mi mitől függ, és milyen állapotban van a szervezet. A YiENTi Intelligence ezen a strukturált kontextuson végez következtetést.
- 01Enterprise
Ábrázolás
Az emberek, rendszerek, információk, feladatok, folyamatok és a kontextus strukturált, összekapcsolt információvá válnak.
- 02Intelligence
Megértés
A YiENTi Intelligence a kapcsolatok, függőségek, állapotok és a kontextus mentén végez következtetést.
- 03Intelligence
Döntés
A szabályok, korlátok, a korábbi kontextus és a következtetés támogatják a döntéseket.
- 04Mindkettő
Összehangolás
A műveletek, rendszerek és munkafolyamatok meghatározott szabályok és felelősségi körök keretein belül koordinálhatók.
- 05Enterprise
Tanulás / Frissítés
A strukturált környezet változik, ahogy a munka halad, és új információk válnak elérhetővé.
Folyamatos ciklus: minden frissített állapot a következtetés következő körének kontextusává válik.
Strukturált intelligencia · nem LLM-központú
A nyelv egy interfész.
A gráf maga a modell.
A nagy nyelvi modellek hasznos generatív nyelvi komponensek. A YiENTi használhatja őket ott, ahol segítenek, de nem támaszkodik a generált szövegre mint igazságforrásra. A folyamatokat, kapcsolatokat, állapotokat, függőségeket és struktúrákat explicit módon modellezi.
A YiENTi az információ mögötti struktúrát ábrázolja.
- A folyamatok folyamatként jelennek meg.
- A kapcsolatok kapcsolatként jelennek meg.
- A függőségek függőségként jelennek meg.
- Az állapot állapotként jelenik meg.
A nyelv az egyik módja annak, ahogyan az emberek kapcsolatba lépnek ezzel a struktúrával.
Az LLM-központú rendszerek viselkedésük nagy részét valószínűségi modellkövetkeztetésből vezetik le. A YiENTi alapvető következtetési kontextusa az entitások, kapcsolatok, folyamatok, állapotok és függőségek explicit strukturális ábrázolása.
A kérdés nem csupán az, hogy a rendszer milyen bemeneteket fogad el. Az is számít, hogy az operatív igazsága valószínűségi, generált reprezentációként létezik-e, vagy explicit strukturált állapotként.
Strukturált intelligencia és LLM-központú következtetés
Ahol a nyelvi modellek kiemelkedők
- Szöveggenerálás
- Összegzés
- Fordítás
- Természetesnyelvű interakció
- Információkinyerés
- Ötletelés
- Dokumentumtámogatás
Ahol a struktúrának explicitnek kell maradnia
- Pontos folyamatállapot
- Megismételhetőség
- Nyomonkövethetőség
- Függőségi integritás
- Munkafolyamat-helyesség
- Szoftverarchitektúra konzisztenciája
- Tartós strukturált memória
A valószínűségi mesterséges intelligencia segítheti a folyamatot. Nem kell meghatároznia azt.
A generált nyelv bizonytalan lehet. Az explicit folyamat- és gráfállapotot nem kell generált szövegből újraépíteni. A YiENTi úgy van tervezve, hogy a kritikus folyamatállapotot, a függőségeket és az operatív igazságot a valószínűségi nyelvgenerálástól függetlenül tartsa, csökkentve a rá való támaszkodást ott, ahol a strukturális pontosság és az ismételhetőség számít.
Modellfüggetlen nyelvi réteg
A YiENTi használhat LLM-eket. Nem függ tőlük abban, hogy tudja, mi a rendszer.
Cserélhető szolgáltatók
- OpenAI-modellek
- Anthropic-modellek
- Helyi modellek
- Nyílt modellek
- Jövőbeli szolgáltatók
Nyelvi réteg
- Szöveggenerálás
- Összegzés
- Fordítás
- Természetesnyelvű interakció
- Tartalomtámogatás
YiENTi Intelligence architektúra
Gráf, állapot, folyamatok, szabályok és függőségek – a kiválasztott modellszolgáltatótól függetlenül.
A nyelvi modellek opcionális, cserélhető komponensek, amelyek a YiENTi-be köthetők ott, ahol a generatív képességek hasznosak. Az architektúra részei, de nem a strukturális következtetési alapmodell.
Folyamatok öröksége
A folyamatok megértésétől a gépi következtetésig.
A YiENTi abból a gondolatból indult ki, hogy az összetett rendszerek nem érthetők meg megbízhatóan, ha a kapcsolataik és folyamataik csak dokumentumok vagy leírások formájában léteznek.
A folyamatoknak, tevékenységeknek, szerepköröknek, eseményeknek és függőségeknek explicit, géppel értelmezhető struktúrákként kell létezniük.
- Tevékenységek
- Feladatok
- Események
- Átjárók
- Kommunikációs párbeszédek
- Koreográfiák
- Együttműködés
- Sávok
- Adatok
- Szerepkörök
- Kompetenciák
- Erőforrások
- Projektek
- Folyamatstruktúrák
- Mérés
- Információáramlások
Vizuális és strukturális következtetés
A YiENTi nem pusztán leír egy folyamatot. Reprezentálja a folyamatot.
A tevékenységek, függőségek, állapotok, szereplők és információáramlások a következtetési kontextus explicit részeivé válnak. A vizuális és diagramszerű struktúrák explicit módon ábrázolhatók – és következtetés végezhető rajtuk.
- Tevékenységdiagramok
- Folyamatdiagramok
- Együttműködési diagramok
- Rendszerarchitektúra
- Függőségi gráfok
- Szerepkörök
- Események
- Állapotátmenetek
- Információáramlás
Szoftverfejlesztés
Szoftverfejlesztés anélkül, hogy a kontextust minden alkalommal újra kellene építeni a promptokból.
A YiENTi strukturális kontextust tart fenn a rendszerekről, folyamatokról és függőségekről, így a fejlesztési döntésekről egy összekapcsolt modell részeként lehet következtetni.
Tipikus LLM-támogatott fejlesztés
- Prompt
- Generált kimenet
- Átvizsgálás
- Új prompt
- Újraépített kontextus
A kontextus minden iterációval újra felépül.
A YiENTi fejlesztési modellje
- Követelmények
- Explicit strukturált modell
- Rendszerek · folyamatok · függőségek
- Következtetés
- Megvalósítás
- Validálás
- Frissített strukturális állapot
A kontextus struktúraként marad fenn, és a rendszerrel együtt fejlődik.
Modellvezérelt szoftverfejlesztés (model-driven engineering)
A modelltől a szoftverig.
A YiENTi nem promptokból találgatja a szoftvert. Strukturált rendszerreprezentációkat használ, összekapcsolja ugyanannak a rendszernek több nézetét, és ezek között következtet – továbbá támogathatja vagy elvégezheti a szoftvergenerálást ezekből a modellekből.
A YiENTi-vel építve.
Nem függ a YiENTi-től.
A YiENTi képes szoftvert tervezni és generálni strukturált modellekből. Az elkészült alkalmazás a YiENTi-től függetlenül fut.
A YiENTi a mérnöki folyamat része – nem kötelező runtime-függőség.
- 01
Követelmények
- 02
EPIC-ek /
felhasználói történetek - 03
Használati esetek
- 04
Tevékenység- /
folyamatmodellek - 05
Együttműködési /
szekvenciamodellek - 06
Osztály- /
adatmodellek - 07
Architektúra /
következtetés - 08
Generált implementáció
- 09
Validálás
- 10
Önálló szoftver
Fogalmi lánc. Balról jobbra, soronként olvasandó.
Modellrétegek, amelyek között a YiENTi következtet
Nem különálló rajzok, hanem egyetlen mögöttes rendszermodell összekapcsolt vetületei.
- EPIC-ek
- Felhasználói történetek
- Használati esetek
- Tevékenységdiagramok
- Együttműködési diagramok
- Szekvenciadiagramok
- Osztálydiagramok
- Adat- / entitásmodellek
- BPMN / folyamatmodellek
- Szabályok
- Függőségek
- Állapotok
A YiENTi a fejlesztés során
- Követelmények
- Modellek
- Következtetés
- Architektúra
- Generálás
- Validálás
Az elkészült alkalmazás
- Frontend
- Backend
- Adatbázis
- API-k
- Üzleti logika
- Integrációk
önállóan fut
A generált alkalmazásnak éles környezetben nincs szüksége YiENTi runtime-ra, felhőre, ügynökre vagy kapcsolatra – kivéve, ha egy adott termék szándékosan ilyen szolgáltatásokat használ. A YiENTi-vel készített szoftver emellett nem válik automatikusan a YiENTi Enterprise platform részévé.
A diagramok nem utólagos dokumentáció
A YiENTi-ben a modellek nem pusztán képek, amelyek a szoftvert annak elkészülte után dokumentálják. Azt a struktúrát képviselik, amelyből a szoftverről következtetni lehet, amely validálható, és amelyből a szoftver generálható.
Egy szoftverrendszer kiegészítő nézeteken keresztül írható le – epicek, felhasználói történetek, használati esetek, tevékenység-, együttműködési, szekvencia- és osztálydiagramok, entitás-kapcsolat modellek, folyamatok, állapotok, szabályok és függőségek. Ezek nem különálló rajzok. Egyetlen mögöttes rendszermodell vetületei, és a YiENTi úgy lett tervezve, hogy ezek között következtessen, így az egyik nézetben történt változás elemezhető a többihez képest.
A vizuális nem jelent képfelismerést. Egy doboz, csomópont, él, kapu vagy reláció nem pusztán pixel. Meghatározott jelentése van – és ez a jelentés a következtetési modell részévé válik.
A YiENTi a rendszer összekapcsolt reprezentációját hozza létre, így a követelményeknek, folyamatoknak, szoftverstruktúráknak és adatoknak nem kell egymástól elszigetelt dokumentumokként létezniük.
Több nézet, egy rendszermodell
- 01Felhasználói történet
Amire a felhasználónak szüksége van
„Vásárlóként szeretnék egy cikket a kosaramba tenni, hogy később megrendelhessem.”
- 02Használati eset
Amit az szereplő el szeretne érni
- 03Tevékenység
Hogyan zajlik a folyamat
- 04Együttműködés
Mely komponensek működnek együtt
- 05Szekvencia
Milyen sorrendben zajlanak az interakciók
- 06Osztály / adat
Milyen objektumok és kapcsolatok léteznek
- 07Implementáció
A struktúrából generálva
// generated from the model class Cart { items: Article[] add(a: Article): void checkout(): Order }
- 08Alkalmazás
Önállóan fut
Egy rendszer, sok vetület. A „kosár” minden nézetben ugyanazt jelenti. Szemléltető példa.
A kódgenerálás nem LLM-alapú kódgenerálás
A YiENTi-nek nem kell promptból kitalálnia az alkalmazást. Az alkalmazás explicit modelljéből dolgozik.
Az LLM-ek segíthetnek a szövegezésben, dokumentációban, címkékben, természetes nyelvi értelmezésben és kódjavaslatokban, ahol ez hasznos. A szoftverarchitektúra nem kizárólag valószínűségi alapon generált forráskódra támaszkodik.
Prompt-alapú generálás
YiENTi modellvezérelt
- PromptExplicit strukturált modell
- Az AI megír némi kódotExplicit rendszerkapcsolatok és következtetés
- A kontextus kérésenként újraépülSzabályalapú generálás, ahol megfelelő
- A forráskód mint egyetlen igazságforrásA modell mint géppel olvasható igazságforrás
A YiENTi inkább egy intelligens, a fordítóprogramhoz hasonló mérnöki környezet összetett rendszerekhez, mintsem minden alkalmazásba beágyazott AI-függőség.
Az itt bemutatott folyamat fogalmi jellegű. A pontos belső pipeline eltérhet, és nem minden szakasz szerepel teljesen automatizáltként. A nyomon követhetőség, a konzisztenciaellenőrzések, a hatáselemzés és a modellek közötti szinkronizálás a modellvezérelt megközelítés irányát írja le.
Modell- és fejlesztőeszközök
A YiENTi az adott feladathoz a megfelelő intelligenciát használja.
A generatív modellek ott gyorsítják a feladatokat, ahol a valószínűségi generálás hatékony. A YiENTi megőrzi a strukturált rendszermodellt, a folyamatkontextust és a mérhető állapotot.
Generatív modellekre bízva
- Felület-iteráció
- Szöveggenerálás
- Megfogalmazás
- Dokumentáció
- Gyors generatív munka
- Kiválasztott kódolási segítség, ahol indokolt
A YiENTi megtartja
- Strukturált rendszermodell
- Folyamatkontextus
- Mérhető állapot
Generatív AI
Külső · cserélhető
- OpenAI
- Anthropic
- Perplexity
- Gemini
- Lovable
- Zapier
- Pickaxe
- Grok
- Jasper
- Abacus.AI
- Relevance AI
- Notion AI
- És hamarosan továbbiak
- Helyi / alternatív modellek
Helyi / modellinfrastruktúra
Modellek futtatása helyben
- Ollama
- Lemonade
- Egyéb kompatibilis helyi modell-munkafolyamatok
Fejlesztői eszközök
Fejlesztői környezet
- Visual Studio Code
- OpenCode
Ezek összekapcsolt rendszerek, eltérő szerepekkel – nem részei magának a YiENTi-nek, és nem mindegyikük nyújtja ugyanazt a képességet. A harmadik felek nevei a megfelelő tulajdonosaik védjegyei; partnerség vagy támogatás nem feltételezhető.
Tesztelés és validálás
A modelltől az ellenőrzött viselkedésig.
A generált kód nem cél – a helyes viselkedés az. A Playwright segítségével megvizsgálható, hogy a futó alkalmazás a várt módon viselkedik és jelenik-e meg, így visszacsatolási kör jön létre a modell, a megvalósítás, a tényleges felhasználói felület és a validálás között.
- 01
YiENTi
Modell és következtetés
- 02
Generált /
módosított alkalmazás Megvalósítás
- 03
Playwright
A futó alkalmazást vizsgálja
- 04
Vizuális + funkcionális validálás
A megjelenés és a viselkedés a várt?
- 05
Visszacsatolás
Vissza a mérnöki iterációba
A Playwright tesztelési és validálási eszköz – nem része az AI-rétegnek.
Automatizált telepítés
YiENTi-vel építve. Nem függ a YiENTi-től.
A YiENTi által támogatott munkafolyamatok automatikusan telepíthetnek szoftvert az AWS, a Microsoft Azure és a Google Cloud platformra. A YiENTi nem tárhelyszolgáltató, és a telepített alkalmazás nem a YiENTi-n belül fut.
A YiENTi tervezési célja, hogy infrastruktúra-agnosztikus maradjon. A jövőbeli telepítési lehetőségek a tervek szerint a nyilvános felhőplatformok mellett magukban foglalják a privát és az ügyfél által felügyelt infrastruktúrát is.
YiENTi mérnöki környezet
Itt történik a szoftver modellezése, generálása, validálása és kiadása.
Strukturált modellek
BPMN, használati esetek, osztályok, adatok
YiENTi
Strukturális modell és következtetés
Implementáció / generálás
Előállított vagy módosított forráskód
Playwright validation
A futó alkalmazás vizuális és funkcionális ellenőrzése
Telepítési folyamat
Automatizált build és kiadás
- Tárolja a strukturált modellt
- Generálja vagy módosítja az implementációt
- Valós működést validál
- Elindítja az automatizált telepítést
Az alkalmazás runtime környezete
Itt fut a kész alkalmazás.
- AWS
- Microsoft Azure
- Google Cloud
- Privát infrastruktúraJövőbeli
Önálló alkalmazás
A YiENTi mint runtime-függőség nélkül fut
Itt csak az alkalmazás fut — nincs YiENTi runtime, és nincs kötelező kapcsolat a YiENTi-vel.
Csak szolgáltatói szinten ábrázolva. A privát és az ügyfél által felügyelt infrastruktúra jövőbeli irány, nem ma már éles használatra kész lehetőség.
Termékbizonyíték
Nem laboratóriumi demó. Valódi szoftver.
Az ACCENTSYS teljes jelenlegi alkalmazásportfóliója YiENTi által támogatott fejlesztéssel készült, maga a YiENTi pedig a fejlesztési platform szerepét töltötte be.
A bizonyíték az ACCENTSYS teljes jelenlegi portfóliója, nem pedig egy kiválasztott részhalmaza. Az ACCENTSYS a YiENTi által támogatott fejlesztéssel építi a szoftvereit, minden területen, ahol dolgozik.
7 saját fejlesztésű ACCENTSYS-alkalmazás és 1 ügyfélprojekt, mind YiENTi által támogatott fejlesztéssel készült
Saját fejlesztésű ACCENTSYS-alkalmazások
Közszféra
Arbeitsmarktvollzug
YiENTi-vel készültMegnyitás Arbeitsmarktvollzug (új lapon nyílik meg)Streaming és média
Castovia
YiENTi-vel készültMegnyitás Castovia (új lapon nyílik meg)Családszervezés
Kicaly
YiENTi-vel készültMegnyitás Kicaly (új lapon nyílik meg)Szolgáltató vállalkozások
Merclino
YiENTi-vel készültMegnyitás Merclino (új lapon nyílik meg)Oktatás
SchoolApp
YiENTi-vel készültMegnyitás SchoolApp (új lapon nyílik meg)Sportegyesületek
STV Portal
YiENTi-vel készültMegnyitás STV Portal (új lapon nyílik meg)Szoftverlicencelés
xcess
YiENTi-vel készültMegnyitás xcess (új lapon nyílik meg)
Ügyfélprojekt
Ügyfélprojekt · Loxy International AG
LOXY Time
YiENTi-vel készültMegnyitás LOXY Time (új lapon nyílik meg)
Az ACCENTSYS AG fejlesztette ügyfele számára YiENTi által támogatott fejlesztéssel. Az ügyfélprojektek külső fejlesztési referenciák, és nem képezik részét az ACCENTSYS AG saját SaaS-termékportfóliójának.
Ez a lista közvetlenül az ACCENTSYS termékregiszteréből származik, beleértve a saját fejlesztésű alkalmazások és az ügyfélprojektek besorolását is, így az új bejegyzések automatikusan megjelennek itt. A LOXY Time részletes bemutatása alább olvasható, mert a fejlesztési ráfordítását megmérték.
A portfólió felfedezéseYiENTi-vel készült. Nem függ a YiENTi-től.
A YiENTi azt támogatja, hogyan készülnek ezek a termékek: szakértők által vezérelt módon, nem pedig minden kódsor autonóm generálásával. Maguk a termékek önállóan futnak, és runtime-ban nem igénylik a YiENTi-t.
Ügyfélprojekt mérnöki referenciája · LOXY Time
YiENTi által támogatott szoftverfejlesztés valós vállalati szoftveren bemutatva.
A LOXY Time egy valós, vállalati szintű mérnöki projekt, amely a YiENTi által támogatott szoftverfejlesztést mutatja be összetett működési munkafolyamatok, szabályozási követelmények, adatfeldolgozás és rendszerintegráció területén.
A LOXY Time egy szállítási és szabályozási megfelelőségi platform, amelyet az ACCENTSYS AG fejlesztett a Loxy International AG számára. Valós mérnöki referenciaként mutatja be a YiENTi által támogatott szoftverfejlesztés képességeit. A LOXY Time nem része az ACCENTSYS AG saját SaaS-termékportfóliójának.
A LOXY Time-ban megvalósítva
- Digitális tachográf DDD-feldolgozás · Gen1, Gen2 V1, Gen2 V2
- Járművezetői és járműadatok
- Szabályozási ellenőrzések és megfelelőség
- Munkafolyamatok és jelentések
- Integrációk és tömeges adatfeldolgozás
- Automatizált minőségbiztosítás és regressziós tesztelés
A belső használat nem jelent kereskedelmi elérhetőséget. Az önálló YiENTi platform fejlesztés alatt áll.
YiENTi számítási stratégia
A YiENTi ott fut, ahol a számítási kapacitás van.
A YiENTi nem kötődik egyetlen konkrét felhő- vagy GPU-szolgáltatóhoz. Bárhol működhet, ahol elegendő CPU, GPU, memória és kiegészítő számítási erőforrás áll rendelkezésre. A kisebb terhelések helyben is futtathatók, míg az összetett strukturális következtetés jelentős külső vagy dedikált számítási kapacitást igényelhet.
A több rendelkezésre álló számítási kapacitás nemcsak a sebességet növeli. Lehetővé teszi, hogy a YiENTi egyszerre dolgozzon nagyobb, összekapcsolt folyamat-, gráf- és rendszerkontextusokban.
YiENTi terhelés
Számítási követelmények
- CPU
- GPU
- Memória
- Tárolás / I/O
Biztosíthatja bármelyik az alábbiak közül
Helyi
- Csúcskategóriás munkaállomás
- Helyi szerver
Külső számítási kapacitás
- Alibaba Cloud
- AWS
- Microsoft Azure
- Google Cloud
- Egyéb megfelelő szolgáltatók
Privát / dedikált
- Privát infrastruktúra
- Dedikált számítási kapacitás
Helyi futtatás
A kisebb YiENTi terhelések helyben is futtathatók. Az összetettebb terhelések akár a csúcskategóriás mérnöki rendszerek rendelkezésre álló CPU-, GPU- és memóriaerőforrásait is igénybe vehetik.
Külső számítási kapacitás ma
Az ACCENTSYS jelenleg külső számítási kapacitást bérel olyan szolgáltatóktól, mint az Alibaba Cloud és az AWS az Egyesült Államokban működő infrastruktúrája. A felhőszolgáltatók kapacitást biztosítanak. Nem architekturális függőségek.
- Jelenlegi
Ma · Rugalmas számítási kapacitás
- Bérelt külső számítási kapacitás
- Alibaba Cloud
- AWS
- Egyéb megfelelő szolgáltatók
- Helyi futtatás kisebb terhelésekhez
A YiENTi bárhol fut, ahol a szükséges CPU, GPU, memória és kiegészítő erőforrások rendelkezésre állnak.
- Skálázási irány
Skálázás · Dedikált számítási kapacitás
- Foglalt / dedikált kapacitás
- Privát számítási környezetek
- Dedikált szerverek vagy klaszterek
- Terheléshez igazított infrastruktúra
- Nagyobb kontroll a teljesítmény és a költségek felett
Még nincs megvalósítva. Ez az irány a YiENTi terhelések növekedésével.
- Hosszú távú vízió
Hosszú táv · ACCENTSYS számítási infrastruktúra
- ACCENTSYS által irányított számítási kapacitás
- Dedikált nagy teljesítményű infrastruktúra
- Lehetséges saját adatközponti infrastruktúra
Az ACCENTSYS ma nem üzemeltet saját adatközpontot.
A Microsoft Azure és a Google Cloud további lehetséges számítási források, nem későbbi szakaszok. A három kártya az infrastruktúra-stratégiát írja le; a szolgáltatók ezen belül egymással felcserélhető kapacitásforrások.
Szolgáltatófüggetlen
A YiENTi alapvetően nem függ az Alibaba Cloudtól, az AWS-től, a Microsoft Azure-tól vagy a Google Cloudtól.
Számításfüggő
A gyakorlati korlát a terheléshez elegendő számítási kapacitás: CPU, GPU, rendszermemória, VRAM, tárolás / I/O, hálózati átviteli sebesség és párhuzamos számítási kapacitás.
Kereskedelmi stratégia · Vízió
A hosszú távú, dedikált YiENTi infrastruktúra az ACCENTSYS termékportfólió kereskedelmi skálázódását hivatott követni, ahol a Merclino a rövid távú kereskedelmi hasznosítás prioritása. A portfólió sikeres kereskedelmi hasznosítása hivatott hozzájárulni az egyre inkább dedikált YiENTi számítási kapacitás finanszírozásához. A Merclino kereskedelmi prioritás, nem különleges műszaki eset: minden jelenlegi ACCENTSYS termék YiENTi által támogatott mérnöki munkával készül.
Számítási korlát
A jelenlegi belső terheléseknél a YiENTi strukturális következtetése nagyjából egy nagyságrenddel több számítási kapacitást igényelhet, mint a hagyományos, LLM-központú munkafolyamatok.
A YiENTi gráfstruktúrákon, folyamatokon, állapotokon, függőségeken, mérési adatokon, több modellnézeten és a köztük lévő kapcsolatokon keresztül következtet, az előzményekkel és az validációs eredményekkel együtt. A YiENTi a számítási hatékonyságot gazdagabb strukturális kontextusra cseréli.
Az ACCENTSYS belső terhelésein alapul; nem független teljesítménymérés.
Miért számít a több számítási kapacitás
A további számítási kapacitás nem csupán a feldolgozási időt csökkenti. Lehetővé teszi, hogy a YiENTi egyszerre nagyobb, összekapcsolt kontextusokban következtessen:
- Folyamatok
- Gráfkapcsolatok
- Függőségek
- Állapot
- Előzmények
- Mérés
- Szoftvermodellek
- Több modellnézet
- Validációs kontextus
Kevesebb struktúra
- Alacsonyabb számítási igény
- A kontextus valószínűségi rekonstrukciója
Gazdag strukturális modell
- Magasabb számítási igény
- Explicit állapot, folyamatok, kapcsolatok és mérhető kontextus
Eredet
A YiENTi 2010 óta fejlődik.
A YiENTi gyökerei 2010-ig nyúlnak vissza, amikor a projekt Logical Board néven indult a Grandes Planos S.A.-nál. A technológia később YiENTi-vé fejlődött, egyesítve a strukturált vállalati információt egy egyre kifinomultabb intelligenciaréteggel.
2010
Logical Board
Eredet a Grandes Planos S.A.-nál
A projekt Logical Board néven indul a Grandes Planos S.A.-nál, a strukturált vállalati információra, folyamatokra, feladatokra és kapcsolatokra összpontosítva.
2016
YiENTi
A YiENTi első bemutatása a Swisscom AG-nál
YiENTi – Intelligent Enterprise Information. A bemutatott architektúra már tartalmazta a következőket:
- Vállalati információ
- YiENTi AI
- Strukturált folyamatok
- Mérés
- Gráf- és folyamatalapú intelligencia
Ma
YiENTi Enterprise + YiENTi Intelligence
A 2016-os architektúra folytatása és műszaki fejlődése
Már támogatja a valódi ACCENTSYS szoftverfejlesztést az alábbiak felhasználásával:
- Explicit rendszermodellek
- Strukturált folyamatok
- Gráfalapú következtetés
- Mérés
- Modellvezérelt szoftverfejlesztés (model-driven engineering)
- Generálás és validálás
Következő
Real Intelligence / AGI
A fejlesztés iránya
További fejlesztés az egyre általánosabb intelligencia felé, strukturált következtetésre, mérhető valóságra és explicit rendszermodellekre alapozva.
Vízió / kutatási irányHosszabb távú kutatási irány
Általános és potenciálisan emberfeletti gépi intelligencia.
A „Következő” egy fejlesztési irányt ír le, nem elért képességet. A YiENTi nem állítja, hogy AGI-val vagy szuperintelligenciával rendelkezik.
A mesterséges intelligenciától a valódi intelligencia felé
Az ACCENTSYS a Real Intelligence kifejezést a valószínűségi nyelvgenerálásán túlmutató irányra használja: olyan intelligenciára, amely explicit folyamatokról, kapcsolatokról, állapotról, mérésekről és következményekről képes következtetni.
A Real Intelligence az ACCENTSYS vállalati terminológiája, nem bevett tudományos szakkifejezés.
Már a 2016-os architektúrában
A vállalati információ és a gépi intelligencia szétválasztása már részét képezte a 2016-ban bemutatott YiENTi architektúrának.
Mérhető kimenethez kapcsolt folyamatok, a vállalati információ gráfja és az ezen következtető mesterségesintelligencia-réteg. A YiENTi architektúrája nem a nagy nyelvi modellek közelmúltbeli térnyerésére adott reakcióként jött létre.
Miért most
Az architektúra megelőzte a mai mesterségesintelligencia-infrastruktúrát.
Az alapvető irány már 2016-ban megvolt. Ami változott, az a számítási kapacitás, amely lehetővé teszi a megvalósítását érdemi léptékben. A mai lényegesen nagyobb számítási kapacitás az architektúra egyre összetettebb végrehajtását teszi lehetővé. A jelenlegi implementáció nem azonos a 2016-ossal; annak jelentős műszaki továbbfejlődése.
A nagyobb számítási kapacitás lehetővé teszi, hogy a YiENTi egyszerre dolgozzon nagyobb, összekapcsolt folyamat-, gráf- és szoftverkontextusokban.
Az architekturális különbség
Egy LLM értelmezni tud egy diagramot. A YiENTi a struktúrát a modell részévé teheti.
A folyamatok, kapuk, tevékenységek, osztályok, szekvenciák, kapcsolatok és függőségek explicit objektumok maradhatnak a következtetési kontextusban.
Képértelmezés
A multimodális nyelvi modellek képesek szöveget, képeket és diagramokat értelmezni. A struktúrát a promptból következtetik ki.
Egy folyamat képe, kérésre értelmezve.
Strukturális reprezentáció
A YiENTi-ben a folyamatok, kapcsolatok, állapotok és függőségek explicit, géppel olvasható struktúraként létezhetnek, nem csupán a promptokból kikövetkeztetett információként.
- Tevékenység
- Esemény
- Kapu
- Szereplő
- Szekvencia
- Osztály
- Kapcsolat
- Állapot
- Függőség
- Adatentitás
- Folyamatút
A YiENTi nem pusztán ránéz egy diagramra. A diagram által ábrázolt struktúra a rendszermodell részévé válhat.
Több modellnézet
A különböző diagramok egyetlen összekapcsolt rendszermodell különböző nézeteivé válnak.
- Követelmények
- Felhasználói történetek
- Használati esetek
- Tevékenységdiagramok
- BPMN
- Együttműködés
- Szekvencia
- Osztálymodellek
- Adatmodellek
- Rendszerfüggőségek
Szoftverfejlesztés
Nem csak generált kód. A mögötte álló rendszer modellje.
A YiENTi alapvetően más megközelítést alkalmaz a szoftverfejlesztésben, mint az LLM-központú rendszerek. Ahelyett, hogy generált nyelvre támaszkodna a rendszerkontextus ismételt rekonstruálásához, a YiENTi a rendszer explicit strukturális reprezentációit tartja fenn.
LLM-központú ciklus
- Prompt
- Generált kód
- Felülvizsgálat
- Új prompt
- Rekonstruált kontextus
- ↺
A rendszerkontextust minden ciklusban a nyelvből rekonstruálják.
YiENTi ciklus
- Strukturált követelmények
- Explicit folyamat- / rendszermodell
- Függőségek
- Következtetés
- Implementáció
- Validálás
- Mért eredmény
- Frissített modell
- ↺
A rendszermodell megmarad, és minden mért eredménnyel frissül.
Termékbizonyíték
- Arbeitsmarktvollzug
- Castovia
- Kicaly
- Merclino
- SchoolApp
- STV Portal
- xcess
Ügyfélprojekt (mérnöki munka)
- LOXY Time · Loxy International AG
A teljes jelenlegi ACCENTSYS alkalmazásportfólió YiENTi által támogatott mérnöki módszerrel készült, maga a YiENTi pedig mérnöki platformként szolgált. A LOXY Time, amelyet az ACCENTSYS AG ügyfélprojektként fejlesztett a Loxy International AG számára, valós vállalati mérnöki projekt, amely a YiENTi által támogatott szoftverfejlesztést mutatja be összetett működési munkafolyamatok, szabályozási követelmények, adatfeldolgozás és rendszerintegráció területén.
Architektúra
Két technológia, egy összekapcsolt architektúra.
A vállalati információ strukturált működési gráffá válik. A YiENTi Intelligence ezen a gráfon végez következtetést, az eredmények pedig visszaáramlanak a vállalati állapotba, vagy kapcsolt rendszerekhez jutnak. Ugyanez az intelligenciaréteg a YiENTi Enterprise-on kívül is működik.
C diagram · Integráció
Együttműködés
YiENTi Enterprise
Vállalati információs platform
Strukturált operatív gráf
Mi létezik · ki érintett · mi mitől függ
YiENTi Intelligence
Graph-Native Intelligence Engine
Következtetés · Döntés · Orkesztráció
Vállalati platform
Frissített vállalati állapot
Külső rendszerek
Csatlakoztatott interfészek
A frissített állapot lesz a következő következtetés kontextusa.
A YiENTi Enterprise-on túl
YiENTi Intelligence
Újrafelhasználható intelligenciaréteg
ACCENTSYS szoftverfejlesztés
Belső használatban lévő alaptechnológia
További ACCENTSYS termékek
Fejlesztési irány
Jövőbeli külső rendszerek
Fejlesztési irány
További strukturált következtetési használati esetek
Fejlesztési irány
Jelenlegi fejlesztés
Átláthatóan arról, hol tart a YiENTi.
YiENTi platform
Az önálló YiENTi platform fejlesztés alatt áll, és még nem érhető el kereskedelmi forgalomban.
YiENTi Intelligence · alaptechnológia
A YiENTi már most támogatja az ACCENTSYS mérnöki munkáját, miközben az önálló platform tovább fejlődik.
Human-in-the-loop · jelenlegi érettségi szint
A YiENTi ma szakértők által vezérelt.
A jelenlegi rendszer jelentős mérnöki erőt ad, ha olyan emberek működtetik, akik értik a folyamatokat és a rendszerek felépítését. Az ereje a strukturált modellek, a folyamatok megértése és a gépi támogatású következtetés kombinálásából ered.
Tudás, amely ma felerősíti a YiENTi-t
- BPMN
- Folyamatmodellezés
- Rendszerarchitektúra
- Szoftverfejlesztés
- Üzleti munkafolyamatok
- Strukturált modellek értelmezése
A YiENTi egyelőre nem kész, tömegpiaci termék, amelyet bárki szakterületi tudás nélkül használhatna.
Irány · nem dátumhoz kötött ígéret
Ma
Szakértők által vezérelt strukturális mérnöki munka
Következő
Automatizáltabb modellezés, következtetés, tesztelés és szállítás
Hosszú távon
Egyre önállóbb rendszertervezés
A YiENTi filozófiája
A mesterséges intelligenciától a valódi intelligencia felé.
Az intelligencia több annál, mint hihető nyelvi kimenetet előállítani. Megköveteli a kapcsolatok, a kontextus, a folyamatok, a következmények és az információ időbeli változásának megértését. A YiENTi az ACCENTSYS megközelítése erre a problémára.
A „Real Intelligence” a YiENTi és az ACCENTSYS filozófiáját írja le – nem bevett tudományos kategória.
Stratégiai növekedés
A következő szakasz skálázása.
A YiENTi-t már ma is valódi szoftverek fejlesztésére használják. A következő szakasz a productizáció, a számítási kapacitás és a kereskedelmi hasznosítás skálázásáról szól. A YiENTi a szélesebb ACCENTSYS technológiai portfólió része.
A korlátozó tényezők a tőke, a skálázás és a számítási kapacitás – nem az, hogy a YiENTi működik-e.
Belsőleg bizonyított
Az ACCENTSYS szoftverfejlesztésének központi eleme.
Valódi termékekben használt
A jelenlegi ACCENTSYS termékportfólió mögött áll.
A skála az erőforrásoktól függ
Tőke, számítási kapacitás és folyamatos fejlesztés.
ACCENTSYS
Fejleszti: ACCENTSYS AG, Svájc.
A YiENTi két szerepet tölt be az ACCENTSYS-nél: egyrészt támogató technológiai réteg az ACCENTSYS szoftverfejlesztésében, másrészt egy jövőbeli önálló platform.
Érdekli a YiENTi mögötti tágabb platformstratégia? Ismerje meg az ACCENTSYS-t, technológiai portfólióját és a jelenlegi stratégiai növekedési kört.
Partnerségekhez, technológiai egyeztetésekhez, stratégiai együttműködéshez és befektetéshez.