YiENTi

Enterprise Information & Graph-Native Intelligence

จัดโครงสร้างระบบเข้าใจความสัมพันธ์สร้างซอฟต์แวร์จริง

YiENTi แสดงกระบวนการ ความสัมพันธ์ ความเกี่ยวข้องพึ่งพากัน และโครงสร้างซอฟต์แวร์อย่างชัดเจน แทนที่จะพึ่งพาบริบทที่อิงภาษาเพียงอย่างเดียว

YiENTi Enterprise
Intelligent Enterprise Information
YiENTi Intelligence
Graph-Native Intelligence Engine

YiENTi ผสานแพลตฟอร์ม Intelligent Enterprise Information เข้ากับ Graph-Native Intelligence Engine โดยสามารถใช้โมเดลภาษาได้ในจุดที่เป็นประโยชน์ แต่โมเดลการให้เหตุผลหลักเป็นเชิงโครงสร้าง รับรู้กระบวนการ และไม่ขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการ LLM รายใดรายหนึ่ง

หนึ่งวิสัยทัศน์ สองเทคโนโลยีหลัก จากโมเดลสู่ซอฟต์แวร์
เหตุการณ์บริบทความรู้กระบวนการกฎเอนทิตีระบบGatewayการตัดสินใจ

เหตุการณ์หนึ่งทริกเกอร์กระบวนการ บริบทและกฎเกณฑ์เริ่มมีความเกี่ยวข้อง และเกตเวย์ตัดสินไปสู่การตัดสินใจ

ตั้งแต่ปี 2010
พัฒนาต่อเนื่องจาก Logical Board สู่ YiENTi
สองเสาหลัก
Enterprise Information + Intelligence Engine
LLM เป็นทางเลือก
ผู้ให้บริการเป็นส่วนประกอบที่เปลี่ยนทดแทนได้
ใช้งานจริง
เทคโนโลยีหลักในงานวิศวกรรมของ ACCENTSYS

แพลตฟอร์ม YiENTi

หนึ่งวิสัยทัศน์ สองเทคโนโลยีหลัก

YiENTi เป็นเทคโนโลยีครอบคลุมที่ประกอบด้วยสองเสาหลักที่แตกต่างกันแต่เชื่อมโยงถึงกัน เสาหนึ่งแสดงถึงความเป็นจริงในการดำเนินงานขององค์กร อีกเสาหนึ่งให้เหตุผลบนบริบทที่มีโครงสร้าง ทั้งภายใน YiENTi Enterprise และนอกเหนือจากนั้น

YiENTi Enterprise

Intelligent Enterprise Information

เชื่อมโยงผู้คน กระบวนการ ระบบ งาน ความรู้ และบริบทการดำเนินงานในสภาพแวดล้อมองค์กรที่มีโครงสร้าง

สำรวจ YiENTi Enterprise

YiENTi Intelligence

Graph-Native Intelligence Engine

ให้เหตุผลข้ามความสัมพันธ์ กระบวนการ สถานะ บริบท โครงสร้างซอฟต์แวร์ และข้อมูลหลายรูปแบบ (multimodal)

สำรวจ YiENTi Intelligence

YiENTi เป็นศูนย์กลาง

YiENTi คือศูนย์กลาง ส่วนอื่นทั้งหมดเชื่อมต่อเข้ากับ YiENTi

YiENTi คือแกนกลางด้านปัญญาเชิงโครงสร้างและงานวิศวกรรม แพลตฟอร์มคลาวด์ โมเดลภาษา Playwright IDE และเครื่องมือ AI ภายในเครื่องเป็นระบบที่เชื่อมต่อรอบ YiENTi โดยแต่ละส่วนมีบทบาทที่แตกต่างกัน และไม่ใช่ตัว YiENTi เอง

YiENTi
โครงสร้างการวัดการให้เหตุผล

  • การสร้างโมเดลเชิงโครงสร้าง

    สิ่งที่ YiENTi ใช้ให้เหตุผล · → YiENTi

    BPMN · Use Case · Activity Diagram · Sequence Diagram · Class Model · โมเดลข้อมูล / เอนทิตี

  • Generative AI

    ภายนอก · เปลี่ยนทดแทนได้ · ↔ YiENTi

    OpenAI · Anthropic · Perplexity · Gemini · Lovable · Zapier · Pickaxe · Grok · Jasper · Abacus.AI · Relevance AI · Notion AI · และอีกในเร็ว ๆ นี้ · โมเดลภายในเครื่อง / โมเดลทางเลือก

  • เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา

    สภาพแวดล้อมการพัฒนา · ↔ YiENTi

    VS Code · OpenCode

  • โครงสร้างพื้นฐานโมเดล / ภายในเครื่อง

    การรันโมเดลภายในเครื่อง · ↔ YiENTi

    Ollama · Lemonade · เวิร์กโฟลว์โมเดลภายในเครื่องอื่นที่เข้ากันได้

  • การทดสอบ

    การตรวจสอบพฤติกรรมจริง · ↔ YiENTi

    Playwright · Abacus.AI · ChatGPT Work · การตรวจสอบด้วยภาพ · การตรวจสอบเชิงฟังก์ชัน

  • การปรับใช้

    ที่ที่ซอฟต์แวร์ซึ่งสร้างขึ้นทำงาน · YiENTi →

    AWS · Microsoft Azure · Google Cloud · โครงสร้างพื้นฐานส่วนตัว (ในอนาคต)

  • ซอฟต์แวร์จริง

    สร้างด้วย YiENTi · YiENTi →

    ทุกผลิตภัณฑ์ของ ACCENTSYS

ป้อนเข้าสู่ YiENTiแลกเปลี่ยนกับ YiENTiสร้างหรือส่งมอบโดยงานวิศวกรรมที่ YiENTi สนับสนุนภายนอกและเปลี่ยนทดแทนได้ทิศทางในอนาคต

แกนกลางเชิงโครงสร้าง

ภาษาคืออินเทอร์เฟซ
กราฟคือโมเดล

โครงสร้างเหล่านี้ไม่ใช่แผนภาพเพื่อการตกแต่ง แต่แทนสถานะของระบบและกระบวนการที่เครื่องสามารถทำความเข้าใจได้ ซึ่งเป็นโมเดลที่ YiENTi ใช้ในการให้เหตุผล

  • BPMN
  • โมเดลกระบวนการ
  • Activity Diagram
  • Use Case
  • แผนภาพการทำงานร่วมกัน
  • Sequence Diagram
  • Class Model
  • โมเดลเอนทิตี / ข้อมูล
  • กฎ
  • การพึ่งพา
  • สถานะ
  • ข้อกำหนด
  • User story

การวัดผล · ฟังก์ชันหลักของ YiENTi

จัดโครงสร้าง วัดผล และเรียนรู้จากผลนั้น

การวัดผลไม่ใช่เพียงฟีเจอร์แดชบอร์ด YiENTi เชื่อมการดำเนินการของกระบวนการเข้ากับสิ่งที่การดำเนินการนั้นสร้างขึ้นจริง และแปลงให้เป็นความรู้ที่เครื่องเข้าใจได้ว่างานทำงานได้จริงอย่างไร

01 · YiENTi Enterprise

การดำเนินการของกระบวนการ

  1. งาน Aสูง
  2. งาน Bปกติ
  3. งาน Cปกติ

ลำดับความสำคัญและน้ำหนักเป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้าง

02 · การวัดผล

สิ่งที่เกิดขึ้นจริง

งานและความพยายาม

  • ลำดับความสำคัญ
  • งาน
  • เวลา / ความพยายาม
  • น้ำหนัก / ปริมาณของงาน
  • เวลาเทียบกับน้ำหนักของงาน
  • ประสิทธิภาพเชิงปริมาณ

ผลลัพธ์และผลที่ตามมา

  • คุณภาพ
  • การแก้ไขซ้ำ / งานต่อเนื่องใหม่
  • เนื้อหาที่ไปถึงผลิตภัณฑ์สุดท้าย
  • การนำกลับมาใช้ซ้ำ
  • ประสิทธิผล

บุคลากรและความสามารถ

  • บทบาท
  • สมรรถนะ
  • ทักษะ
  • ศักยภาพที่ยังไม่ได้ใช้

03 · YiENTi AI

ให้เหตุผลบนความเป็นจริงที่วัดได้

เรียนรู้ · ปรับปรุง · นำกลับมาใช้ซ้ำ

YiENTi ไม่ได้วัดเพียงว่าใครทำงานนานเท่าใด YiENTi สามารถเชื่อมโยงความพยายามเข้ากับโครงสร้าง น้ำหนัก ผลลัพธ์ คุณภาพ และการนำงานกลับมาใช้ซ้ำได้

วงจรการเรียนรู้จัดโครงสร้างดำเนินการวัดผลเรียนรู้ปรับปรุงนำกลับมาใช้ซ้ำ

  1. โครงสร้าง

    YiENTi Enterprise

    จัดเตรียมบริบทเชิงปฏิบัติการและกระบวนการที่มีโครงสร้าง ได้แก่ กระบวนการ งาน บทบาท ลำดับความสำคัญ และน้ำหนักของงาน

  2. ความเป็นจริง

    การวัดผล

    บันทึกสิ่งที่เกิดขึ้นจริงภายในโครงสร้างนั้น ได้แก่ ความพยายาม ผลลัพธ์ คุณภาพ การแก้ไขซ้ำ และการนำกลับมาใช้ซ้ำ

  3. การให้เหตุผล

    YiENTi AI

    ให้เหตุผลบนความเป็นจริงที่วัดได้นั้น ไม่ใช่เพียงบนคำอธิบายว่างานควรเกิดขึ้นอย่างไร

YiENTi ไม่ได้เรียนรู้จากคำอธิบายของงานเพียงอย่างเดียว แต่สามารถให้เหตุผลบนกระบวนการที่มีโครงสร้างและผลลัพธ์ที่วัดได้ซึ่งเกิดจากกระบวนการเหล่านั้น

การเชื่อมโยงนี้เป็นส่วนหนึ่งของสถาปัตยกรรม YiENTi ที่นำเสนอในปี 2016 อยู่แล้ว คือกระบวนการเชิงปฏิบัติการที่เชื่อมกับผลลัพธ์ที่วัดได้ และกับ YiENTi AI

เสาหลัก A · Intelligent Enterprise Information

YiENTi Enterprise

YiENTi Enterprise เชื่อมโยงผู้คน กระบวนการ ระบบ และองค์ความรู้เข้าด้วยกันในสภาพแวดล้อมการปฏิบัติงานเชิงโครงสร้างเดียว

แพลตฟอร์มข้อมูลองค์กรอัจฉริยะสำหรับสร้างโมเดลและดำเนินงานตามความสัมพันธ์ระหว่างผู้คน งาน กระบวนการ ระบบ และข้อมูล การบูรณาการเป็นหนึ่งในความสามารถของแพลตฟอร์ม ไม่ใช่นิยามของแพลตฟอร์ม

  • ผู้คน
  • บทบาท
  • สมรรถนะ
  • ทีม
  • งาน
  • โครงการ
  • กิจกรรม
  • กระบวนการ
  • ทรัพยากร
  • ระบบ
  • เอกสาร
  • การสื่อสาร
  • เหตุการณ์
  • กฎ
  • ข้อมูล
  • องค์ความรู้
  • การวัดผล
  • การตัดสินใจ
  • ความเชื่อมโยงพึ่งพา
  • เวิร์กโฟลว์องค์กร

แผนภาพ A · YiENTi Enterprise Information

องค์กรการทำงานข้อมูลและระบบบุคลากรบทบาททีมโครงการกระบวนการงานเหตุการณ์ระบบข้อมูลทรัพยากรเอกสารความรู้
องค์กร งาน และข้อมูลดำรงอยู่เป็นโมเดลเดียวที่เชื่อมโยงกัน ไม่ใช่รายการ ไฟล์ และเครื่องมือที่แยกจากกัน

เสาหลัก B · Graph-Native Intelligence Engine

YiENTi Intelligence

YiENTi Intelligence เป็น graph-native intelligence engine ที่ออกแบบมาเพื่อให้เหตุผลข้ามเอนทิตี ความสัมพันธ์ กระบวนการ บริบท โครงสร้างซอฟต์แวร์ และข้อมูลเชิงภาพ

บทบาทของ YiENTi Intelligence ขยายออกไปไกลกว่าแพลตฟอร์ม YiENTi Enterprise เทคโนโลยีปัญญาหลักของ YiENTi ถูกนำมาใช้ภายในเวิร์กโฟลว์วิศวกรรมซอฟต์แวร์ของ ACCENTSYS อยู่แล้ว ส่วนแพลตฟอร์มแบบแยกอิสระยังอยู่ระหว่างการพัฒนา

เส้นทางที่แตกต่างสู่ปัญญาของเครื่องจักรแบบทั่วไป

วิสัยทัศน์ระยะยาวของ YiENTi Intelligence

เหนือกว่า YiENTi Enterprise

YiENTi Intelligence ไม่ได้เป็นเพียงโมดูล AI ภายใน YiENTi Enterprise แต่ถูกออกแบบให้เป็นชั้นปัญญาที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้ และซอฟต์แวร์ที่ออกแบบด้วยชั้นนี้ไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของแพลตฟอร์ม Enterprise โดยอัตโนมัติ:

  • วิศวกรรมซอฟต์แวร์ของ ACCENTSYSใช้งานภายในองค์กร
  • ผลิตภัณฑ์อื่นของ ACCENTSYSทิศทาง
  • ระบบภายนอกในอนาคตทิศทาง
  • กรณีการใช้งานอื่นที่ต้องใช้การให้เหตุผลเชิงโครงสร้าง (structured reasoning)ทิศทาง

แผนภาพ B · กราฟ YiENTi Intelligence

บริบทเชิงโครงสร้าง

  • เอนทิตี
  • ความสัมพันธ์
  • บริบท
  • สถานะ
  • กฎ
  • ความเชื่อมโยงพึ่งพา
  • โครงสร้างเชิงภาพ
  • ความรู้

YiENTi Intelligence Graph

เชื่อมโยงถึงกัน คงอยู่ถาวร และระบุอย่างชัดเจน — คือบริบทของการให้เหตุผลนั่นเอง

ฟังก์ชันการให้เหตุผล

  • เข้าใจ
  • ให้เหตุผล
  • เปรียบเทียบ
  • คาดการณ์
  • แนะนำ
  • วางแผน
  • ประสานงาน
ฟังก์ชันการให้เหตุผลหลัก ทิศทางการพัฒนา

YiENTi ทำงานอย่างไร

จากความเป็นจริงที่มีโครงสร้างสู่การให้เหตุผล — และย้อนกลับมาอีกครั้ง

YiENTi Enterprise แสดงสิ่งที่มีอยู่ ผู้ที่เกี่ยวข้อง สิ่งที่เกิดขึ้น การไหลของงาน สิ่งที่ขึ้นต่อกัน และสถานะปัจจุบันขององค์กร ส่วน YiENTi Intelligence ใช้การให้เหตุผลบนบริบทที่มีโครงสร้างนั้น

  1. 01Enterprise

    แสดงแทน

    ผู้คน ระบบ ข้อมูล งาน กระบวนการ และบริบท กลายเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างและเชื่อมโยงถึงกัน

  2. 02Intelligence

    ทำความเข้าใจ

    YiENTi Intelligence ให้เหตุผลข้ามความสัมพันธ์ ความขึ้นต่อกัน สถานะ และบริบท

  3. 03Intelligence

    ตัดสินใจ

    กฎ ข้อจำกัด บริบทในอดีต และการให้เหตุผล ช่วยสนับสนุนการตัดสินใจ

  4. 04ทั้งสองส่วน

    ประสานงาน

    การดำเนินการ ระบบ และเวิร์กโฟลว์ สามารถถูกประสานงานได้ภายใต้กฎและความรับผิดชอบที่กำหนดไว้

  5. 05Enterprise

    เรียนรู้ / อัปเดต

    สภาพแวดล้อมที่มีโครงสร้างเปลี่ยนแปลงไปตามความคืบหน้าของงานและเมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา

วงจรต่อเนื่อง: สถานะที่อัปเดตแต่ละครั้งจะกลายเป็นบริบทสำหรับการให้เหตุผลรอบถัดไป

ปัญญาเชิงโครงสร้าง · ไม่ได้ยึด LLM เป็นหลัก

ภาษาคืออินเทอร์เฟซ
กราฟคือโมเดล

โมเดลภาษาขนาดใหญ่เป็นองค์ประกอบด้านการสร้างภาษาที่มีประโยชน์ YiENTi สามารถใช้โมเดลเหล่านี้ในจุดที่ช่วยได้ แต่ไม่ได้พึ่งพาข้อความที่สร้างขึ้นเป็นแหล่งความจริงหลัก กระบวนการ ความสัมพันธ์ สถานะ ความสัมพันธ์พึ่งพา และโครงสร้างถูกสร้างแบบจำลองไว้อย่างชัดเจน

YiENTi แสดงโครงสร้างที่อยู่เบื้องหลังข้อมูล

  • กระบวนการถูกแสดงเป็นกระบวนการ
  • ความสัมพันธ์ถูกแสดงเป็นความสัมพันธ์
  • ความสัมพันธ์พึ่งพาถูกแสดงเป็นความสัมพันธ์พึ่งพา
  • สถานะถูกแสดงเป็นสถานะ

ภาษาเป็นวิธีหนึ่งที่มนุษย์ใช้โต้ตอบกับโครงสร้างนั้น

ระบบที่ยึด LLM เป็นหลักได้พฤติกรรมส่วนมากมาจากการอนุมานของโมเดลเชิงความน่าจะเป็น บริบทการให้เหตุผลหลักของ YiENTi คือการแสดงเชิงโครงสร้างที่ชัดเจนของเอนทิตี ความสัมพันธ์ กระบวนการ สถานะ และความสัมพันธ์พึ่งพา

คำถามไม่ได้อยู่ที่ว่าระบบรับอินพุตแบบใดเท่านั้น แต่อยู่ที่ว่าความจริงเชิงปฏิบัติการของระบบดำรงอยู่เป็นตัวแทนที่สร้างขึ้นเชิงความน่าจะเป็น หรือเป็นสถานะเชิงโครงสร้างที่ชัดเจน

ปัญญาเชิงโครงสร้าง เทียบกับการให้เหตุผลที่ยึด LLM เป็นหลัก

พื้นฐานของการให้เหตุผล
ยึด LLM เป็นหลัก: การอนุมานของโมเดลเชิงความน่าจะเป็น
YiENTi: การแสดงเชิงโครงสร้างที่ชัดเจน
บริบท
ยึด LLM เป็นหลัก: มักถูกสร้างขึ้นใหม่แบบไดนามิก
YiENTi: บริบทที่คงอยู่และเชื่อมโยงกัน
เวิร์กโฟลว์
ยึด LLM เป็นหลัก: อาจมีอยู่ในรูปคำอธิบาย
YiENTi: กระบวนการถูกแสดงเชิงโครงสร้าง
สถานะและความสัมพันธ์พึ่งพา
ยึด LLM เป็นหลัก: โดยทั่วไปถูกส่งผ่านในพรอมต์และหน้าต่างบริบท
YiENTi: แสดงอย่างชัดเจนในกราฟ
ภาษา
ยึด LLM เป็นหลัก: สร้างภาษาได้ยอดเยี่ยม
YiENTi: ใช้โมเดลภาษาในจุดที่การสร้างข้อความมีประโยชน์
บทบาทของโมเดล
ยึด LLM เป็นหลัก: โมเดลและผู้ให้บริการเป็นองค์ประกอบสำคัญของปัญญา
YiENTi: ชั้นการสร้างข้อความที่ไม่ผูกกับโมเดลใด ผู้ให้บริการเปลี่ยนทดแทนได้

จุดที่โมเดลภาษาทำได้ดี

  • การสร้างข้อความ
  • การสรุปความ
  • การแปล
  • การโต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติ
  • การสกัดข้อมูล
  • การระดมความคิด
  • การช่วยงานเอกสาร

จุดที่โครงสร้างควรคงความชัดเจน

  • สถานะกระบวนการที่แม่นยำ
  • ความทำซ้ำได้
  • ความตรวจสอบย้อนกลับได้
  • ความสมบูรณ์ของความสัมพันธ์พึ่งพา
  • ความถูกต้องของเวิร์กโฟลว์
  • ความสอดคล้องของสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์
  • หน่วยความจำเชิงโครงสร้างที่คงอยู่

AI เชิงความน่าจะเป็นช่วยกระบวนการได้ แต่ไม่จำเป็นต้องเป็นผู้กำหนดกระบวนการ

ภาษาที่ถูกสร้างขึ้นอาจมีความไม่แน่นอน สถานะของกระบวนการและกราฟที่ชัดเจนไม่จำเป็นต้องถูกสร้างขึ้นใหม่จากข้อความที่สร้างขึ้น YiENTi ถูกออกแบบให้เก็บสถานะกระบวนการที่สำคัญ ความสัมพันธ์พึ่งพา และความจริงเชิงปฏิบัติการไว้นอกการสร้างภาษาเชิงความน่าจะเป็น ซึ่งช่วยลดการพึ่งพาการสร้างภาษาในจุดที่ความถูกต้องเชิงโครงสร้างและความทำซ้ำได้มีความสำคัญ

ชั้นภาษาที่ไม่ผูกกับโมเดลใด

YiENTi สามารถใช้ LLM ได้ แต่ไม่ได้พึ่งพา LLM เพื่อรู้ว่าระบบคืออะไร

ผู้ให้บริการที่เปลี่ยนทดแทนได้

  • โมเดลของ OpenAI
  • โมเดลของ Anthropic
  • โมเดลภายในเครื่อง
  • โมเดลแบบเปิด
  • ผู้ให้บริการในอนาคต

ชั้นภาษา

  • การสร้างข้อความ
  • การสรุปความ
  • การแปล
  • การโต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติ
  • การช่วยงานเนื้อหา

สถาปัตยกรรม YiENTi Intelligence

กราฟ สถานะ กระบวนการ กฎ และความสัมพันธ์พึ่งพา ซึ่งไม่ขึ้นกับผู้ให้บริการโมเดลที่เลือก

โมเดลภาษาเป็นองค์ประกอบเสริมที่เปลี่ยนทดแทนได้ และสามารถเชื่อมเข้ากับ YiENTi ในจุดที่ความสามารถด้านการสร้างข้อความมีประโยชน์ โมเดลภาษาเป็นองค์ประกอบของสถาปัตยกรรม ไม่ใช่โมเดลหลักสำหรับการให้เหตุผลเชิงโครงสร้าง

รากฐานด้านกระบวนการ

จากความเข้าใจกระบวนการสู่การให้เหตุผลของเครื่อง

YiENTi ถูกสร้างขึ้นจากแนวคิดที่ว่า ระบบที่ซับซ้อนไม่อาจถูกทำความเข้าใจได้อย่างน่าเชื่อถือ หากความสัมพันธ์และกระบวนการของระบบมีอยู่เพียงในรูปของเอกสารหรือคำอธิบาย

กระบวนการ กิจกรรม บทบาท เหตุการณ์ และความเชื่อมโยงพึ่งพากัน ควรมีอยู่ในรูปของโครงสร้างที่ชัดเจนและเครื่องสามารถทำความเข้าใจได้

  • กิจกรรม
  • งาน
  • เหตุการณ์
  • Gateway
  • Conversation
  • Choreography
  • การทำงานร่วมกัน
  • Swimlane
  • ข้อมูล
  • บทบาท
  • สมรรถนะ
  • ทรัพยากร
  • โครงการ
  • โครงสร้างกระบวนการ
  • การวัดผล
  • การไหลของข้อมูล
บทบาทระบบใช่ไม่ใช่ประเมินครบถ้วนหรือไม่?อนุมัติดึงข้อมูลระเบียน
ภาพนามธรรมสมัยใหม่ของรากฐานด้านกระบวนการของ YiENTi — เลน เหตุการณ์ กิจกรรม Gateway และข้อมูลในฐานะโครงสร้างที่ชัดเจน เป็นภาพประกอบ ไม่ใช่หน้าจอของผลิตภัณฑ์

การให้เหตุผลเชิงภาพและเชิงโครงสร้าง

YiENTi ไม่ได้เพียงอธิบายกระบวนการ แต่แสดงกระบวนการนั้นเป็นโครงสร้าง

กิจกรรม ความเชื่อมโยงพึ่งพากัน สถานะ ผู้มีส่วนร่วม และการไหลของข้อมูลกลายเป็นส่วนที่ชัดเจนของบริบทการให้เหตุผล โครงสร้างเชิงภาพและเชิงแผนภาพสามารถแสดงได้อย่างชัดเจน และนำไปใช้ให้เหตุผลได้

  • Activity Diagram
  • แผนภาพกระบวนการ
  • แผนภาพการทำงานร่วมกัน
  • สถาปัตยกรรมระบบ
  • กราฟความเชื่อมโยงพึ่งพา
  • บทบาท
  • เหตุการณ์
  • การเปลี่ยนสถานะ
  • การไหลของข้อมูล

วิศวกรรมซอฟต์แวร์

การพัฒนาซอฟต์แวร์โดยไม่ต้องสร้างบริบทใหม่จากพรอมต์ซ้ำแล้วซ้ำเล่า

YiENTi รักษาบริบทเชิงโครงสร้างเกี่ยวกับระบบ กระบวนการ และความสัมพันธ์พึ่งพา เพื่อให้สามารถใช้เหตุผลกับการตัดสินใจทางวิศวกรรมในฐานะส่วนหนึ่งของโมเดลที่เชื่อมโยงกันได้

การพัฒนาโดยใช้ LLM ช่วยตามปกติ

  1. พรอมต์
  2. ผลลัพธ์ที่สร้างขึ้น
  3. การตรวจทาน
  4. พรอมต์ใหม่
  5. บริบทที่สร้างขึ้นใหม่

บริบทถูกสร้างขึ้นใหม่ในทุกรอบการทำซ้ำ

โมเดลทางวิศวกรรมของ YiENTi

  1. ข้อกำหนด
  2. โมเดลเชิงโครงสร้างที่ระบุชัดเจน
  3. ระบบ · กระบวนการ · ความสัมพันธ์พึ่งพา
  4. การให้เหตุผล
  5. การพัฒนาตามข้อกำหนด
  6. การตรวจสอบความถูกต้อง
  7. สถานะเชิงโครงสร้างที่อัปเดตแล้ว

บริบทคงอยู่ในรูปแบบโครงสร้างและพัฒนาไปพร้อมกับระบบ

วิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดล

จากโมเดลสู่ซอฟต์แวร์

YiENTi ไม่เดาซอฟต์แวร์จากพรอมต์ แต่ใช้การแทนระบบเชิงโครงสร้าง เชื่อมโยงหลายมุมมองของระบบเดียวกัน และให้เหตุผลข้ามมุมมองเหล่านั้น อีกทั้งสามารถสนับสนุนหรือดำเนินการสร้างซอฟต์แวร์จากโมเดลเหล่านั้นได้

สร้างด้วย YiENTi
ไม่ต้องพึ่งพา YiENTi

YiENTi สามารถออกแบบและสร้างซอฟต์แวร์จากโมเดลเชิงโครงสร้างได้ แอปพลิเคชันที่ได้จะทำงานได้อย่างอิสระจาก YiENTi

YiENTi เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทางวิศวกรรม — ไม่ใช่ Runtime dependency ที่จำเป็น

โมเดลเชิงโครงสร้างการให้เหตุผลการสร้างและการตรวจสอบความถูกต้องทำงานได้อย่างอิสระ
  1. 01

    ข้อกำหนด

  2. 02

    EPIC / User Story

  3. 03

    Use Case

  4. 04

    โมเดล Activity / กระบวนการ

  5. 05

    โมเดล Collaboration / Sequence

  6. 06

    โมเดล Class / ข้อมูล

  7. 07

    สถาปัตยกรรม / การให้เหตุผล

  8. 08

    การพัฒนาที่สร้างขึ้น

  9. 09

    การตรวจสอบความถูกต้อง

  10. 10

    ซอฟต์แวร์แบบสแตนด์อโลน

ห่วงโซ่เชิงแนวคิด อ่านจากซ้ายไปขวา ทีละแถว

ชั้นของโมเดลที่ YiENTi ใช้ให้เหตุผลข้ามกัน

ไม่ใช่ภาพวาดที่แยกขาดจากกัน แต่เป็นภาพฉายที่เชื่อมโยงกันของโมเดลระบบพื้นฐานเดียวกัน

  • EPIC
  • User Story
  • Use Case
  • Activity Diagram
  • Collaboration Diagram
  • Sequence Diagram
  • Class Diagram
  • โมเดลข้อมูล / เอนทิตี
  • โมเดล BPMN / กระบวนการ
  • กฎ
  • ความสัมพันธ์พึ่งพา
  • สถานะ

YiENTi ระหว่างงานวิศวกรรม

  • ข้อกำหนด
  • โมเดล
  • การให้เหตุผล
  • สถาปัตยกรรม
  • การสร้าง
  • การตรวจสอบความถูกต้อง

แอปพลิเคชันที่ได้

  • ฟรอนต์เอนด์
  • แบ็กเอนด์
  • ฐานข้อมูล
  • API
  • ตรรกะทางธุรกิจ
  • การเชื่อมต่อ

ทำงานได้อย่างอิสระ

แอปพลิเคชันที่สร้างขึ้นไม่จำเป็นต้องมี Runtime ของ YiENTi, คลาวด์, เอเจนต์ หรือการเชื่อมต่อใด ๆ ในระบบจริง เว้นแต่ผลิตภัณฑ์เฉพาะรายการจะตั้งใจใช้บริการเหล่านั้น นอกจากนี้ ซอฟต์แวร์ที่สร้างด้วย YiENTi ก็ไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของแพลตฟอร์ม YiENTi Enterprise โดยอัตโนมัติ

ไดอะแกรมไม่ใช่เอกสารที่ทำย้อนหลัง

ใน YiENTi โมเดลไม่ใช่เพียงภาพที่บันทึกซอฟต์แวร์หลังจากสร้างเสร็จแล้ว แต่เป็นตัวแทนของโครงสร้างที่ใช้ให้เหตุผลเกี่ยวกับซอฟต์แวร์ ตรวจสอบความถูกต้อง และสร้างซอฟต์แวร์ได้

ระบบซอฟต์แวร์สามารถอธิบายได้ผ่านมุมมองที่เสริมกัน ได้แก่ epic, user story, use case, Activity Diagram, Collaboration Diagram, Sequence Diagram, Class Diagram, โมเดลเอนทิตี/ความสัมพันธ์, กระบวนการ, สถานะ, กฎ และความสัมพันธ์พึ่งพา สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่ภาพวาดที่แยกขาดจากกัน แต่เป็นภาพฉายของโมเดลระบบพื้นฐานเดียวกัน และ YiENTi ออกแบบมาเพื่อให้เหตุผลข้ามมุมมองเหล่านี้ เพื่อให้การเปลี่ยนแปลงในมุมมองหนึ่งสามารถนำไปวิเคราะห์เทียบกับมุมมองอื่นได้

ภาพไม่ได้หมายถึงการรู้จำภาพ กล่อง โหนด เส้นเชื่อม เกตเวย์ หรือความสัมพันธ์ ไม่ได้เป็นเพียงพิกเซล แต่มีความหมายที่นิยามไว้ และความหมายนั้นจะกลายเป็นส่วนหนึ่งของโมเดลการให้เหตุผล

YiENTi สร้างการแทนระบบที่เชื่อมโยงกัน เพื่อให้ข้อกำหนด กระบวนการ โครงสร้างซอฟต์แวร์ และข้อมูล ไม่ต้องดำรงอยู่เป็นเอกสารที่แยกขาดจากกัน

หลายมุมมอง หนึ่งโมเดลระบบ

  1. 01User story

    สิ่งที่ผู้ใช้ต้องการ

    “ในฐานะลูกค้า ฉันต้องการเพิ่มสินค้าลงในตะกร้าของฉัน เพื่อที่จะสั่งซื้อในภายหลังได้”

  2. 02Use Case

    สิ่งที่ผู้กระทำต้องการบรรลุ

    ลูกค้าค้นหาสินค้าเพิ่มลงในตะกร้าสั่งซื้อ
  3. 03Activity

    กระบวนการดำเนินไปอย่างไร

    ค้นหาเลือก[มีในสต็อก]เพิ่มลงในตะกร้ายืนยัน
  4. 04การทำงานร่วมกัน

    องค์ประกอบใดโต้ตอบกัน

    :Customer:Article:Cart:Order1.1 show()1.2 add()2 order()
  5. 05Sequence

    การโต้ตอบเกิดขึ้นตามลำดับใด

    :Customer:Article:Cart:Ordersearchshowaddorder
  6. 06Class / ข้อมูล

    มีออบเจกต์และความสัมพันธ์อะไรบ้าง

    Customerid · nameOrderid · dateCartitems · totalArticlesku · price1*11**
  7. 07การพัฒนา

    สร้างขึ้นจากโครงสร้าง

    // generated from the model
class Cart {
  items: Article[]
  add(a: Article): void
  checkout(): Order
}
  8. 08แอปพลิเคชัน

    ทำงานได้อย่างอิสระ

    ตะกร้า (2)Frontend · Backend · ฐานข้อมูล · API

หนึ่งระบบ หลายมุมมอง “ตะกร้า” มีความหมายเดียวกันในทุกมุมมอง ตัวอย่างเพื่อประกอบการอธิบาย

การสร้างโค้ดไม่ใช่การสร้างโค้ดด้วย LLM

YiENTi ไม่จำเป็นต้องเดาแอปพลิเคชันจากพรอมต์ แต่ทำงานจากโมเดลที่ระบุอย่างชัดเจนว่าแอปพลิเคชันคืออะไร

LLM อาจช่วยในเรื่องข้อความ เอกสาร ป้ายชื่อ การตีความภาษาธรรมชาติ และข้อเสนอแนะโค้ดในกรณีที่เป็นประโยชน์ สถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ไม่ได้ขึ้นอยู่กับซอร์สโค้ดที่สร้างขึ้นเชิงความน่าจะเป็นเพียงอย่างเดียว

การสร้างแบบเริ่มจากพรอมต์

YiENTi ที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดล

  • พรอมต์โมเดลเชิงโครงสร้างที่ระบุอย่างชัดเจน
  • AI เขียนโค้ดบางส่วนความสัมพันธ์ของระบบและการให้เหตุผลที่ระบุอย่างชัดเจน
  • สร้างบริบทใหม่ทุกคำขอการสร้างตามกฎในกรณีที่เหมาะสม
  • ซอร์สโค้ดเป็นความจริงเพียงหนึ่งเดียวโมเดลเป็นแหล่งความจริงที่เครื่องอ่านได้

YiENTi ใกล้เคียงกับสภาพแวดล้อมทางวิศวกรรมอัจฉริยะที่ทำงานเหมือนคอมไพเลอร์สำหรับระบบที่ซับซ้อน มากกว่าจะเป็นส่วนพึ่งพา AI ที่ฝังอยู่ในทุกแอปพลิเคชัน

โฟลว์ที่แสดงในที่นี้เป็นเชิงแนวคิด ไปป์ไลน์ภายในที่แท้จริงอาจแตกต่างออกไป และไม่ได้นำเสนอว่าทุกขั้นตอนทำงานอัตโนมัติเต็มรูปแบบ การติดตามย้อนกลับ การตรวจสอบความสอดคล้อง การวิเคราะห์ผลกระทบ และการซิงโครไนซ์ข้ามโมเดล อธิบายทิศทางของแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดล

เครื่องมือด้านโมเดลและการพัฒนา

YiENTi ใช้ปัญญาที่เหมาะสมกับงานที่เหมาะสม

โมเดลเชิงสร้างสรรค์ช่วยเร่งงานที่การสร้างเชิงความน่าจะเป็นมีประสิทธิภาพ ส่วน YiENTi คงไว้ซึ่งโมเดลระบบเชิงโครงสร้าง บริบทของกระบวนการ และสถานะที่วัดได้

มอบหมายให้โมเดลเชิงสร้างสรรค์

  • การปรับปรุง UI ซ้ำ
  • การสร้างข้อความ
  • การเลือกใช้ถ้อยคำ
  • เอกสารประกอบ
  • งานเชิงสร้างสรรค์ที่ต้องทำอย่างรวดเร็ว
  • การช่วยเขียนโค้ดบางส่วนในกรณีที่เหมาะสม

YiENTi เป็นผู้คงไว้

  • โมเดลระบบเชิงโครงสร้าง
  • บริบทของกระบวนการ
  • สถานะที่วัดได้

  • Generative AI

    ภายนอก · เปลี่ยนทดแทนได้

    • OpenAI
    • Anthropic
    • Perplexity
    • Gemini
    • Lovable
    • Zapier
    • Pickaxe
    • Grok
    • Jasper
    • Abacus.AI
    • Relevance AI
    • Notion AI
    • และอีกในเร็ว ๆ นี้
    • โมเดลภายในเครื่อง / โมเดลทางเลือก

  • โครงสร้างพื้นฐานโมเดล / ภายในเครื่อง

    การรันโมเดลภายในเครื่อง

    • Ollama
    • Lemonade
    • เวิร์กโฟลว์โมเดลภายในเครื่องอื่นที่เข้ากันได้

  • เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา

    สภาพแวดล้อมการพัฒนา

    • VS Code
    • OpenCode
ผู้ให้บริการและเครื่องมือเปลี่ยนแปลงได้ แต่โมเดลเชิงโครงสร้างของ YiENTi ยังคงอยู่

ระบบเหล่านี้เป็นระบบที่เชื่อมต่อกันและมีบทบาทแตกต่างกัน ไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของ YiENTi เอง และไม่ได้ให้ความสามารถแบบเดียวกันทั้งหมด ชื่อของบุคคลที่สามเป็นเครื่องหมายการค้าของเจ้าของนั้น ๆ ไม่ได้มีนัยถึงการเป็นพันธมิตรหรือการรับรองแต่อย่างใด

การทดสอบและการตรวจสอบความถูกต้อง

จากโมเดลสู่พฤติกรรมที่ผ่านการตรวจสอบ

โค้ดที่สร้างขึ้นไม่ใช่เป้าหมาย สิ่งสำคัญคือพฤติกรรมที่ถูกต้อง Playwright สามารถใช้ตรวจสอบว่าแอปพลิเคชันจริงทำงานและแสดงผลตามที่คาดหวังหรือไม่ จึงเกิดวงจรป้อนกลับระหว่างโมเดล การพัฒนา ส่วนติดต่อผู้ใช้จริง และการตรวจสอบความถูกต้อง

  1. 01

    YiENTi

    โมเดลและการให้เหตุผล

  2. 02

    แอปพลิเคชันที่สร้างขึ้น / ที่แก้ไข

    การพัฒนา

  3. 03

    Playwright

    ตรวจสอบแอปที่กำลังทำงานอยู่

  4. 04

    การตรวจสอบด้านภาพและฟังก์ชัน

    แสดงผลและทำงานตามที่คาดหวังหรือไม่

  5. 05

    ผลป้อนกลับ

    กลับเข้าสู่รอบการพัฒนาทางวิศวกรรม

ผลป้อนกลับจะส่งกลับไปยัง YiENTi และรอบการพัฒนาทางวิศวกรรม จนกว่าพฤติกรรมที่สังเกตได้จะตรงกับโมเดล

Playwright เป็นเครื่องมือสำหรับการทดสอบและการตรวจสอบความถูกต้อง ไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของชั้น AI

การปรับใช้แบบอัตโนมัติ

สร้างด้วย YiENTi แต่ไม่ต้องพึ่งพา YiENTi

เวิร์กโฟลว์ที่ YiENTi รองรับสามารถปรับใช้ซอฟต์แวร์ไปยัง AWS, Microsoft Azure และ Google Cloud ได้โดยอัตโนมัติ YiENTi ไม่ใช่ผู้ให้บริการโฮสติ้ง และแอปพลิเคชันที่ปรับใช้แล้วไม่ได้ทำงานอยู่ภายใน YiENTi

YiENTi ได้รับการออกแบบให้ไม่ผูกติดกับโครงสร้างพื้นฐานใดโดยเฉพาะ ตัวเลือกการปรับใช้ในอนาคตตั้งใจจะรวมโครงสร้างพื้นฐานส่วนตัวและโครงสร้างพื้นฐานที่ลูกค้าควบคุมเอง นอกเหนือจากแพลตฟอร์มคลาวด์สาธารณะ

สภาพแวดล้อมวิศวกรรมของ YiENTi

ที่ซึ่งซอฟต์แวร์ถูกสร้างโมเดล สร้างโค้ด ตรวจสอบ และเผยแพร่

  1. โมเดลเชิงโครงสร้าง

    BPMN, use case, คลาส, ข้อมูล

  2. YiENTi

    โมเดลเชิงโครงสร้างและการให้เหตุผล

  3. การพัฒนา / การสร้างโค้ด

    ซอร์สโค้ดที่ถูกสร้างหรือแก้ไข

  4. การตรวจสอบด้วย Playwright

    ตรวจสอบด้านภาพและการทำงานของแอปที่กำลังรัน

  5. ไปป์ไลน์การปรับใช้

    การสร้างและการเผยแพร่แบบอัตโนมัติ

ขอบเขตของสภาพแวดล้อม · การส่งมอบแอปพลิเคชันที่พร้อมปรับใช้

สภาพแวดล้อม Runtime ของแอปพลิเคชัน

ที่ซึ่งแอปพลิเคชันที่เสร็จสมบูรณ์ทำงานอยู่

  • AWS
  • Microsoft Azure
  • Google Cloud
  • โครงสร้างพื้นฐานส่วนตัวในอนาคต

แอปพลิเคชันแบบสแตนด์อโลน

ทำงานได้โดยไม่มี YiENTi เป็นส่วนที่ต้องพึ่งพาใน Runtime

แสดงเฉพาะในระดับผู้ให้บริการ โครงสร้างพื้นฐานส่วนตัวและที่ลูกค้าควบคุมเองเป็นทิศทางในอนาคต ไม่ใช่ตัวเลือกที่พร้อมใช้งานจริงในปัจจุบัน

หลักฐานของผลิตภัณฑ์

ไม่ใช่เดโมในห้องปฏิบัติการ แต่เป็นซอฟต์แวร์จริง

พอร์ตโฟลิโอแอปพลิเคชันปัจจุบันของ ACCENTSYS ทั้งหมดถูกสร้างขึ้นด้วยงานวิศวกรรมที่ YiENTi สนับสนุน โดยมี YiENTi เองเป็นแพลตฟอร์มวิศวกรรม

หลักฐานคือพอร์ตโฟลิโอปัจจุบันของ ACCENTSYS ทั้งหมด ไม่ใช่เพียงบางส่วนที่คัดเลือกมา งานวิศวกรรมที่ YiENTi สนับสนุนคือวิธีที่ ACCENTSYS สร้างซอฟต์แวร์ในทุกโดเมนที่ดำเนินงานอยู่

YiENTiแกนกลางด้านวิศวกรรม

แอปพลิเคชันของ ACCENTSYS ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของบริษัท 7 รายการ และโปรเจกต์วิศวกรรมสำหรับลูกค้า 1 โปรเจกต์ ทั้งหมดพัฒนาด้วยงานวิศวกรรมที่ YiENTi สนับสนุน

แอปพลิเคชันของ ACCENTSYS ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของบริษัท

โปรเจกต์วิศวกรรมสำหรับลูกค้า

พัฒนาโดย ACCENTSYS AG สำหรับลูกค้าด้วยงานวิศวกรรมที่ YiENTi สนับสนุน โปรเจกต์ลูกค้าเป็นผลงานอ้างอิงด้านวิศวกรรมภายนอก และไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของพอร์ตโฟลิโอผลิตภัณฑ์ SaaS ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ ACCENTSYS AG

รายการนี้นำมาจากทะเบียนผลิตภัณฑ์ของ ACCENTSYS โดยตรง รวมถึงการจัดประเภทแอปพลิเคชันที่เป็นกรรมสิทธิ์และโปรเจกต์ลูกค้า ดังนั้นรายการใหม่จะปรากฏที่นี่โดยอัตโนมัติ LOXY Time ได้รับการตรวจสอบอย่างละเอียดด้านล่าง เนื่องจากมีการวัดผลงานวิศวกรรมของโปรเจกต์นี้ไว้แล้ว

สำรวจพอร์ตโฟลิโอ

สร้างด้วย YiENTi แต่ไม่ต้องพึ่งพา YiENTi

YiENTi สนับสนุนวิธีการทางวิศวกรรมของผลิตภัณฑ์เหล่านี้ โดยนำทางโดยผู้เชี่ยวชาญ ไม่ใช่การสร้างโค้ดทุกบรรทัดแบบอัตโนมัติ ตัวผลิตภัณฑ์เองทำงานได้อย่างอิสระและไม่ต้องใช้ YiENTi ใน Runtime

กรณีอ้างอิงด้านวิศวกรรมของลูกค้า · LOXY Time

งานวิศวกรรมที่ใช้ YiENTi สนับสนุน แสดงให้เห็นผ่านซอฟต์แวร์องค์กรจริง

LOXY Time เป็นโครงการวิศวกรรมระดับองค์กรในโลกจริง ซึ่งแสดงให้เห็นการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ใช้ YiENTi สนับสนุน ครอบคลุมเวิร์กโฟลว์เชิงปฏิบัติการที่ซับซ้อน ข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ การประมวลผลข้อมูล และการเชื่อมต่อระบบ

LOXY Time เป็นแพลตฟอร์มด้านการขนส่งและการปฏิบัติตามข้อกำกับดูแล ซึ่ง ACCENTSYS AG พัฒนาให้แก่ Loxy International AG โดยเป็นกรณีอ้างอิงด้านวิศวกรรมในโลกจริงที่แสดงขีดความสามารถของการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ใช้ YiENTi สนับสนุน LOXY Time ไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของพอร์ตโฟลิโอผลิตภัณฑ์ SaaS ของ ACCENTSYS AG เอง

สิ่งที่พัฒนาแล้วใน LOXY Time

  • การประมวลผลไฟล์ DDD ของเครื่องบันทึกการขับขี่ดิจิทัล · Gen1, Gen2 V1, Gen2 V2
  • ข้อมูลคนขับและยานพาหนะ
  • การตรวจสอบตามกฎระเบียบและการปฏิบัติตามข้อกำหนด
  • เวิร์กโฟลว์และรายงาน
  • การเชื่อมต่อระบบและการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก
  • การประกันคุณภาพอัตโนมัติและการทดสอบการถดถอย

การใช้งานภายในไม่เท่ากับการพร้อมจำหน่ายเชิงพาณิชย์ แพลตฟอร์ม YiENTi แบบสแตนด์อโลนยังอยู่ระหว่างการพัฒนา

กลยุทธ์ด้านการประมวลผลของ YiENTi

YiENTi ทำงานในที่ที่มีทรัพยากรประมวลผล

YiENTi ไม่ได้ผูกติดกับผู้ให้บริการคลาวด์หรือ GPU รายใดรายหนึ่ง YiENTi สามารถทำงานได้ทุกที่ที่มี CPU, GPU, หน่วยความจำ และทรัพยากรประมวลผลสนับสนุนอย่างเพียงพอ ภาระงานขนาดเล็กสามารถรันในเครื่องได้ ขณะที่การให้เหตุผลเชิงโครงสร้างที่ซับซ้อนอาจต้องใช้ขีดความสามารถในการประมวลผลจากภายนอกหรือแบบเฉพาะจำนวนมาก

ทรัพยากรประมวลผลที่มากขึ้นไม่ได้เพิ่มเพียงความเร็วเท่านั้น แต่ยังช่วยให้ YiENTi ทำงานครอบคลุมบริบทของกระบวนการ กราฟ และระบบที่เชื่อมโยงกันในวงกว้างขึ้นได้พร้อมกัน

ภาระงานของ YiENTi

ความต้องการด้านการประมวลผล

  • CPU
  • GPU
  • หน่วยความจำ
  • พื้นที่จัดเก็บ / I/O

จัดหาโดยแหล่งใดแหล่งหนึ่งต่อไปนี้

  • ในเครื่อง

    • เวิร์กสเตชันสมรรถนะสูง
    • เซิร์ฟเวอร์ภายในองค์กร

  • การประมวลผลภายนอก

    • Alibaba Cloud
    • AWS
    • Microsoft Azure
    • Google Cloud
    • ผู้ให้บริการอื่นที่เหมาะสม

  • ส่วนตัว / เฉพาะ

    • โครงสร้างพื้นฐานส่วนตัว
    • ทรัพยากรประมวลผลเฉพาะ
แหล่งประมวลผลใช้แทนกันได้ โดยทำหน้าที่จัดหาขีดความสามารถ และไม่ใช่ส่วนหนึ่งของ YiENTi

การทำงานในเครื่อง

ภาระงานขนาดเล็กของ YiENTi สามารถรันในเครื่องได้ ส่วนภาระงานที่ซับซ้อนกว่านั้นอาจใช้ทรัพยากร CPU, GPU และหน่วยความจำที่มีอยู่ของระบบวิศวกรรมสมรรถนะสูงจนเต็มที่

การประมวลผลภายนอกในปัจจุบัน

ปัจจุบัน ACCENTSYS เช่าทรัพยากรประมวลผลภายนอกจากผู้ให้บริการ รวมถึงโครงสร้างพื้นฐานของ Alibaba Cloud และ AWS ในสหรัฐอเมริกา ผู้ให้บริการคลาวด์จัดหาขีดความสามารถให้ แต่ไม่ได้เป็นสิ่งที่สถาปัตยกรรมต้องพึ่งพา

  1. ปัจจุบัน

    ปัจจุบัน · การประมวลผลที่ยืดหยุ่น

    • เช่าทรัพยากรประมวลผลภายนอก
    • Alibaba Cloud
    • AWS
    • ผู้ให้บริการอื่นที่เหมาะสม
    • รันในเครื่องสำหรับภาระงานขนาดเล็ก

    YiENTi ทำงานได้ทุกที่ที่มี CPU, GPU, หน่วยความจำ และทรัพยากรสนับสนุนตามที่ต้องการ

  2. ทิศทางการขยายขนาด

    การขยายขนาด · การประมวลผลเฉพาะ

    • ขีดความสามารถที่จองไว้ / เฉพาะ
    • สภาพแวดล้อมประมวลผลส่วนตัว
    • เซิร์ฟเวอร์หรือคลัสเตอร์เฉพาะ
    • โครงสร้างพื้นฐานเฉพาะภาระงาน
    • ควบคุมประสิทธิภาพและต้นทุนได้มากขึ้น

    ยังไม่ได้ดำเนินการ เป็นทิศทางเมื่อภาระงานของ YiENTi เติบโตขึ้น

  3. วิสัยทัศน์ระยะยาว

    ระยะยาว · โครงสร้างพื้นฐานประมวลผลของ ACCENTSYS

    • ทรัพยากรประมวลผลที่ ACCENTSYS ควบคุมเอง
    • โครงสร้างพื้นฐานสมรรถนะสูงเฉพาะ
    • โครงสร้างพื้นฐานดาต้าเซ็นเตอร์ของตนเองที่เป็นไปได้

    ปัจจุบัน ACCENTSYS ไม่ได้ดำเนินการดาต้าเซ็นเตอร์ของตนเอง

Microsoft Azure และ Google Cloud เป็นแหล่งประมวลผลที่เป็นไปได้เพิ่มเติม ไม่ใช่ขั้นตอนในภายหลัง การ์ดทั้งสามใบอธิบายกลยุทธ์โครงสร้างพื้นฐาน ส่วนผู้ให้บริการเป็นแหล่งขีดความสามารถที่ใช้แทนกันได้ภายใต้กลยุทธ์นั้น

ไม่ขึ้นกับผู้ให้บริการ

โดยพื้นฐานแล้ว YiENTi ไม่ได้พึ่งพา Alibaba Cloud, AWS, Microsoft Azure หรือ Google Cloud

ขึ้นกับทรัพยากรประมวลผล

ข้อจำกัดในทางปฏิบัติคือทรัพยากรประมวลผลที่เพียงพอต่อภาระงาน ได้แก่ CPU, GPU, หน่วยความจำของระบบ, VRAM, พื้นที่จัดเก็บ / I/O, ปริมาณงานของเครือข่าย และขีดความสามารถในการประมวลผลแบบขนาน

กลยุทธ์เชิงพาณิชย์ · วิสัยทัศน์

โครงสร้างพื้นฐาน YiENTi เฉพาะในระยะยาวมีเจตนาให้เป็นไปตามการขยายขนาดเชิงพาณิชย์ของพอร์ตโฟลิโอผลิตภัณฑ์ ACCENTSYS โดยมี Merclino เป็นลำดับความสำคัญในการทำให้เป็นเชิงพาณิชย์ในระยะใกล้ การทำให้พอร์ตโฟลิโอเป็นเชิงพาณิชย์ได้สำเร็จมีเจตนาที่จะช่วยสนับสนุนเงินทุนสำหรับขีดความสามารถประมวลผล YiENTi ที่เป็นแบบเฉพาะมากขึ้นเรื่อย ๆ Merclino เป็นลำดับความสำคัญเชิงพาณิชย์ ไม่ใช่กรณีพิเศษทางเทคนิค เพราะผลิตภัณฑ์ ACCENTSYS ในปัจจุบันทุกตัวสร้างขึ้นด้วยวิศวกรรมที่ได้รับการสนับสนุนจาก YiENTi

ข้อจำกัดด้านการประมวลผล

ในภาระงานภายในปัจจุบัน การให้เหตุผลเชิงโครงสร้างของ YiENTi อาจต้องใช้ทรัพยากรประมวลผลมากกว่าเวิร์กโฟลว์แบบ LLM-first ทั่วไปประมาณหนึ่งอันดับขนาด

YiENTi ให้เหตุผลบนโครงสร้างกราฟ กระบวนการ สถานะ ความสัมพันธ์พึ่งพา ค่าที่วัดได้ มุมมองโมเดลหลายมุมมอง และความสัมพันธ์ระหว่างสิ่งเหล่านี้ พร้อมกับประวัติและผลการตรวจสอบความถูกต้อง YiENTi แลกประสิทธิภาพด้านการประมวลผลกับบริบทเชิงโครงสร้างที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น

อ้างอิงจากภาระงานภายในของ ACCENTSYS ไม่ใช่เกณฑ์เปรียบเทียบอิสระ

เหตุใดทรัพยากรประมวลผลที่มากขึ้นจึงสำคัญ

ทรัพยากรประมวลผลที่เพิ่มขึ้นไม่ได้ช่วยลดเวลาประมวลผลเพียงอย่างเดียว แต่ยังช่วยให้ YiENTi ให้เหตุผลครอบคลุมบริบทที่เชื่อมโยงกันในวงกว้างขึ้นได้พร้อมกัน:

  • กระบวนการ
  • ความสัมพันธ์ของกราฟ
  • ความสัมพันธ์พึ่งพา
  • สถานะ
  • ประวัติ
  • การวัด
  • โมเดลซอฟต์แวร์
  • มุมมองโมเดลหลายมุมมอง
  • บริบทการตรวจสอบความถูกต้อง

โครงสร้างน้อยกว่า

  • ใช้ทรัพยากรประมวลผลต่ำกว่า
  • การสร้างบริบทขึ้นใหม่เชิงความน่าจะเป็น

โมเดลเชิงโครงสร้างที่สมบูรณ์

  • ใช้ทรัพยากรประมวลผลสูงกว่า
  • สถานะ กระบวนการ ความสัมพันธ์ และบริบทที่วัดได้อย่างชัดเจน
YiENTi ใช้ทรัพยากรประมวลผลจำนวนมาก เพราะรักษาโครงสร้างของปัญหาไว้ได้มากกว่าและให้เหตุผลบนโครงสร้างนั้นACCENTSYS ใช้สถาปัตยกรรมนี้ เพราะความสอดคล้องและความแม่นยำเชิงโครงสร้างมีความสำคัญในงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์

จุดกำเนิด

YiENTi พัฒนาต่อเนื่องมาตั้งแต่ปี 2010

จุดกำเนิดของ YiENTiย้อนกลับไปถึงปี 2010 เมื่อโครงการเริ่มต้นในชื่อ Logical Board ที่ Grandes Planos S.A. ต่อมาเทคโนโลยีนี้พัฒนาเป็น YiENTi โดยผสานข้อมูลองค์กรที่มีโครงสร้างเข้ากับชั้นปัญญาที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นเรื่อย ๆ

  1. 2010

    Logical Board

    จุดกำเนิดที่ Grandes Planos S.A.

    โครงการเริ่มต้นในชื่อ Logical Board ที่ Grandes Planos S.A. โดยมุ่งเน้นข้อมูลองค์กรที่มีโครงสร้าง กระบวนการ งาน และความสัมพันธ์

  2. 2016

    YiENTi

    การนำเสนอ YiENTi ครั้งแรกที่ Swisscom AG

    YiENTi – Intelligent Enterprise Information สถาปัตยกรรมที่นำเสนอในครั้งนั้นมีองค์ประกอบดังนี้อยู่แล้ว

    • ข้อมูลองค์กร
    • YiENTi AI
    • กระบวนการที่มีโครงสร้าง
    • การวัดผล
    • ปัญญาที่อิงกราฟ / กระบวนการ

  3. ปัจจุบัน

    YiENTi Enterprise + YiENTi Intelligence

    การสืบทอดและวิวัฒนาการทางเทคนิคของสถาปัตยกรรมปี 2016

    รองรับงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์จริงของ ACCENTSYS อยู่แล้ว โดยใช้:

    • โมเดลระบบที่ระบุอย่างชัดเจน
    • กระบวนการที่มีโครงสร้าง
    • การให้เหตุผลบนกราฟ
    • การวัดผล
    • วิศวกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดล (model-driven engineering)
    • การสร้างและการตรวจสอบความถูกต้อง

  4. ถัดไป

    Real Intelligence / AGI

    ทิศทางการพัฒนา

    การพัฒนาต่อไปสู่ปัญญาที่มีความทั่วไปมากขึ้นเรื่อย ๆ บนพื้นฐานของการให้เหตุผลเชิงโครงสร้าง (structured reasoning) ความเป็นจริงที่วัดได้ และโมเดลระบบที่ระบุอย่างชัดเจน

    วิสัยทัศน์ / ทิศทางการวิจัย

    ทิศทางการวิจัยระยะยาว

    ปัญญาของเครื่องจักรระดับทั่วไป และอาจเหนือมนุษย์

“ถัดไป” อธิบายทิศทางของการพัฒนา ไม่ใช่ความสามารถที่บรรลุแล้ว YiENTi ไม่ได้อ้างว่ามี AGI หรือปัญญาประดิษฐ์เหนือมนุษย์ (superintelligence)

จากปัญญาประดิษฐ์สู่ real intelligence

ACCENTSYS ใช้คำว่า Real Intelligence เรียกทิศทางที่ก้าวไปไกลกว่าการสร้างภาษาเชิงความน่าจะเป็น คือปัญญาที่สามารถให้เหตุผลบนกระบวนการ ความสัมพันธ์ สถานะ การวัดผล และผลที่ตามมา ซึ่งระบุไว้อย่างชัดเจน

Real Intelligence เป็นศัพท์เฉพาะของบริษัท ACCENTSYS ไม่ใช่ศัพท์ทางวิทยาศาสตร์ที่ยอมรับกันทั่วไป

มีอยู่แล้วในสถาปัตยกรรมปี 2016

การแยกข้อมูลองค์กรออกจากปัญญาของเครื่องจักรเป็นส่วนหนึ่งของสถาปัตยกรรม YiENTi ที่นำเสนอในปี 2016 อยู่แล้ว

กระบวนการที่เชื่อมโยงกับผลลัพธ์ที่วัดได้ กราฟของข้อมูลองค์กร และชั้น AI ที่ให้เหตุผลบนสิ่งเหล่านั้น สถาปัตยกรรมของ YiENTi ไม่ได้เกิดขึ้นเพื่อตอบสนองต่อการเติบโตของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ในช่วงหลัง

ทำไมจึงเป็นตอนนี้

สถาปัตยกรรมเกิดขึ้นก่อนโครงสร้างพื้นฐาน AI ในปัจจุบัน

ทิศทางพื้นฐานมีอยู่แล้วตั้งแต่ปี 2016 สิ่งที่เปลี่ยนไปคือพลังประมวลผลที่มีให้ใช้เพื่อดำเนินการตามสถาปัตยกรรมนั้นในระดับที่มีนัยสำคัญ ความสามารถในการประมวลผลที่สูงขึ้นมากในปัจจุบันทำให้ดำเนินการตามสถาปัตยกรรมนั้นได้ซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ การพัฒนาในปัจจุบันไม่เหมือนกับการพัฒนาในปี 2016 แต่เป็นวิวัฒนาการทางเทคนิคที่สำคัญจากเดิม

พลังประมวลผลที่มากขึ้นช่วยให้ YiENTi ทำงานครอบคลุมบริบทของกระบวนการ กราฟ และซอฟต์แวร์ที่เชื่อมโยงกันในวงกว้างขึ้นได้พร้อมกัน

ความแตกต่างทางสถาปัตยกรรม

LLM สามารถตีความแผนภาพได้ YiENTi สามารถทำให้โครงสร้างเป็นส่วนหนึ่งของโมเดลได้

กระบวนการ เกตเวย์ กิจกรรม คลาส ลำดับ ความสัมพันธ์ และความเชื่อมโยงพึ่งพากัน สามารถคงอยู่เป็นออบเจ็กต์ที่ระบุอย่างชัดเจนในบริบทของการให้เหตุผลได้

การตีความภาพ

โมเดลภาษาแบบหลายสื่อ (multimodal) สามารถตีความข้อความ ภาพ และแผนภาพได้ โดยโครงสร้างถูกอนุมานจากพรอมต์

ภาพของกระบวนการที่ถูกตีความตามคำขอ

การแทนโครงสร้าง

ใน YiENTi กระบวนการ ความสัมพันธ์ สถานะ และความเชื่อมโยงพึ่งพากัน สามารถดำรงอยู่เป็นโครงสร้างที่เครื่องอ่านได้อย่างชัดเจน แทนที่จะเป็นเพียงข้อมูลที่อนุมานจากพรอมต์

  • กิจกรรม
  • เหตุการณ์
  • เกตเวย์
  • ผู้ดำเนินการ
  • ลำดับ
  • คลาส
  • ความสัมพันธ์
  • สถานะ
  • ความพึ่งพา
  • เอนทิตีข้อมูล
  • เส้นทางกระบวนการ

YiENTi ไม่ได้เพียงมองดูแผนภาพ โครงสร้างที่แผนภาพนั้นแสดงสามารถกลายเป็นส่วนหนึ่งของโมเดลระบบได้

มุมมองโมเดลหลายแบบ

แผนภาพที่ต่างกันกลายเป็นมุมมองที่ต่างกันของโมเดลระบบที่เชื่อมโยงกันหนึ่งเดียว

  • ความต้องการ
  • User Stories
  • Use Case
  • Activity Diagram
  • BPMN
  • การทำงานร่วมกัน
  • Sequence Diagram
  • Class Model
  • โมเดลข้อมูล
  • ความพึ่งพาของระบบ

วิศวกรรมซอฟต์แวร์

ไม่ใช่แค่โค้ดที่สร้างขึ้น แต่เป็นโมเดลของระบบที่อยู่เบื้องหลัง

YiENTi ใช้แนวทางที่แตกต่างจากระบบที่ยึด LLM เป็นหลักอย่างพื้นฐานในงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ แทนที่จะอาศัยภาษาที่สร้างขึ้นเพื่อสร้างบริบทของระบบขึ้นใหม่ซ้ำ ๆ YiENTi คงการแทนโครงสร้างของระบบไว้อย่างชัดเจน

วงจรแบบ LLM-first

  1. พรอมต์
  2. โค้ดที่สร้างขึ้น
  3. การตรวจทาน
  4. พรอมต์ใหม่
  5. บริบทที่สร้างขึ้นใหม่
  6. ↺

บริบทของระบบถูกสร้างขึ้นใหม่จากภาษาในทุกรอบ

วงจรของ YiENTi

  1. ความต้องการที่มีโครงสร้าง
  2. โมเดลกระบวนการ / ระบบที่ระบุอย่างชัดเจน
  3. ความพึ่งพา
  4. การให้เหตุผล
  5. การพัฒนา
  6. การตรวจสอบความถูกต้อง
  7. ผลที่วัดได้
  8. โมเดลที่อัปเดตแล้ว
  9. ↺

โมเดลระบบคงอยู่และได้รับการอัปเดตทุกครั้งที่มีผลที่วัดได้

หลักฐานจากผลิตภัณฑ์

  • Arbeitsmarktvollzug
  • Castovia
  • Kicaly
  • Merclino
  • SchoolApp
  • STV Portal
  • xcess

โครงการวิศวกรรมของลูกค้า

  • LOXY Time · Loxy International AG

พอร์ตโฟลิโอแอปพลิเคชันปัจจุบันทั้งหมดของ ACCENTSYS ถูกสร้างขึ้นโดยใช้วิศวกรรมที่ได้รับการสนับสนุนจาก YiENTi โดยมี YiENTi เองทำหน้าที่เป็นแพลตฟอร์มวิศวกรรม LOXY Time ซึ่งเป็นโครงการของลูกค้าที่ ACCENTSYS AG พัฒนาให้กับ Loxy International AG เป็นโครงการวิศวกรรมระดับองค์กรในโลกจริงที่แสดงให้เห็นการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ได้รับการสนับสนุนจาก YiENTi ครอบคลุมเวิร์กโฟลว์เชิงปฏิบัติการที่ซับซ้อน ข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ การประมวลผลข้อมูล และการเชื่อมต่อระบบ

สถาปัตยกรรม

สองเทคโนโลยี หนึ่งสถาปัตยกรรมที่เชื่อมต่อกัน

ข้อมูลองค์กรจะกลายเป็นกราฟเชิงปฏิบัติการที่มีโครงสร้าง YiENTi Intelligence ใช้การให้เหตุผลบนกราฟนี้ และผลลัพธ์จะไหลกลับเข้าสู่สถานะขององค์กรหรือส่งออกไปยังระบบที่เชื่อมต่ออยู่ ชั้นปัญญาชั้นเดียวกันนี้ยังทำงานนอก YiENTi Enterprise ได้ด้วย

แผนภาพ C · การผสานรวม

การทำงานร่วมกัน

YiENTi Enterprise

แพลตฟอร์มข้อมูลองค์กร

กราฟการปฏิบัติงานเชิงโครงสร้าง

สิ่งที่มีอยู่ · ผู้ที่เกี่ยวข้อง · สิ่งที่ขึ้นต่อกัน

YiENTi Intelligence

Graph-Native Intelligence Engine

การให้เหตุผล · การตัดสินใจ · การประสานงาน

แพลตฟอร์มองค์กร

สถานะองค์กรที่อัปเดตแล้ว

ระบบภายนอก

อินเทอร์เฟซที่เชื่อมต่อ

สถานะที่อัปเดตแล้วจะกลายเป็นบริบทการให้เหตุผลถัดไป

นอกเหนือจาก YiENTi Enterprise

YiENTi Intelligence

เลเยอร์ปัญญาที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้

วิศวกรรมซอฟต์แวร์ของ ACCENTSYS

เทคโนโลยีหลักที่ใช้ภายในองค์กร

ผลิตภัณฑ์อื่นของ ACCENTSYS

ทิศทางการพัฒนา

ระบบภายนอกในอนาคต

ทิศทางการพัฒนา

Use Case อื่นของการให้เหตุผลเชิงโครงสร้าง (structured reasoning)

ทิศทางการพัฒนา

การพัฒนาในปัจจุบัน

โปร่งใสเกี่ยวกับสถานะปัจจุบันของ YiENTi

แพลตฟอร์ม YiENTi

อยู่ระหว่างการพัฒนา

แพลตฟอร์ม YiENTi แบบสแตนด์อโลนอยู่ระหว่างการพัฒนา และยังไม่มีจำหน่ายในเชิงพาณิชย์

YiENTi Intelligence · เทคโนโลยีแกนหลัก

ใช้งานภายในที่ ACCENTSYS

YiENTi สนับสนุนงานวิศวกรรมของ ACCENTSYS อยู่แล้ว ขณะที่แพลตฟอร์มแบบสแตนด์อโลนยังคงพัฒนาต่อไป

Human-in-the-loop · ระดับความพร้อมในปัจจุบัน

ปัจจุบัน YiENTi นำทางโดยผู้เชี่ยวชาญ

ระบบในปัจจุบันให้ประโยชน์ทางวิศวกรรมอย่างมีนัยสำคัญเมื่อใช้งานโดยผู้ที่เข้าใจกระบวนการและโครงสร้างของระบบ พลังของระบบมาจากการผสานโมเดลเชิงโครงสร้าง ความเข้าใจกระบวนการ และการให้เหตุผลที่เครื่องช่วยสนับสนุน

ความรู้ที่ช่วยเพิ่มศักยภาพของ YiENTi ในปัจจุบัน

  • BPMN
  • การสร้างแบบจำลองกระบวนการ
  • สถาปัตยกรรมระบบ
  • วิศวกรรมซอฟต์แวร์
  • เวิร์กโฟลว์ทางธุรกิจ
  • การตีความโมเดลเชิงโครงสร้าง

YiENTi ยังไม่ใช่ผลิตภัณฑ์สำเร็จรูปสำหรับตลาดวงกว้างที่ทุกคนใช้ได้โดยไม่ต้องมีความรู้เฉพาะทาง

ทิศทาง · ไม่ใช่คำมั่นสัญญาที่ระบุวันที่

  1. วันนี้

    วิศวกรรมเชิงโครงสร้างที่นำทางโดยผู้เชี่ยวชาญ

  2. ขั้นถัดไป

    การสร้างแบบจำลอง การให้เหตุผล การทดสอบ และการส่งมอบที่เป็นอัตโนมัติมากขึ้น

  3. ระยะยาว

    วิศวกรรมระบบที่เป็นอิสระมากขึ้นเรื่อย ๆ

ปรัชญาของ YiENTi

จากปัญญาประดิษฐ์ สู่ Real Intelligence

ปัญญามีมากกว่าการสร้างภาษาที่ฟังดูสมเหตุสมผล ปัญญาต้องอาศัยความเข้าใจความสัมพันธ์ บริบท กระบวนการ ผลที่ตามมา และวิธีที่ข้อมูลเปลี่ยนแปลงไปตามเวลา YiENTi คือแนวทางของ ACCENTSYS ต่อปัญหานี้

“Real Intelligence” อธิบายปรัชญาของ YiENTi และ ACCENTSYS — ไม่ใช่หมวดหมู่ทางวิทยาศาสตร์ที่ยอมรับกันโดยทั่วไป

การเติบโตเชิงกลยุทธ์

ขยายขนาดสู่ระยะถัดไป

YiENTi ถูกนำไปใช้สร้างซอฟต์แวร์จริงอยู่แล้ว ระยะถัดไปมุ่งเน้นการขยายการพัฒนาเป็นผลิตภัณฑ์ ขีดความสามารถด้านการประมวลผล และการนำไปสู่เชิงพาณิชย์ YiENTi เป็นส่วนหนึ่งของพอร์ตโฟลิโอเทคโนโลยีที่กว้างขึ้นของ ACCENTSYS

ปัจจัยที่เป็นข้อจำกัดคือเงินทุน การขยายขนาด และการประมวลผล ไม่ใช่ว่า YiENTi ใช้งานได้หรือไม่

ACCENTSYS

พัฒนาโดย ACCENTSYS AG ประเทศสวิตเซอร์แลนด์

YiENTi มีสองบทบาทที่ ACCENTSYS: เป็นเลเยอร์เทคโนโลยีสนับสนุนภายในงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ของ ACCENTSYS และเป็นแพลตฟอร์มแบบสแตนด์อโลนในอนาคต

สนใจกลยุทธ์แพลตฟอร์มในภาพรวมเบื้องหลัง YiENTi หรือไม่ ลองสำรวจ ACCENTSYS พอร์ตโฟลิโอเทคโนโลยี และรอบการเติบโตเชิงกลยุทธ์ในปัจจุบัน

สำหรับความร่วมมือเชิงพันธมิตร การหารือด้านเทคโนโลยี ความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ และการลงทุน

ติดต่อ ACCENTSYS สำรวจ ACCENTSYSดูข้อมูลสำหรับนักลงทุน