Protocore
Kontakt os

Ydelser / AI

Kunstig intelligens, der når i produktion.

Vi bygger LLM-applikationer, retrieval-systemer og ML-pipelines, der klarer mødet med rigtig trafik — instrumenterede, evaluerede og i drift. Demoer er nemme; vi leverer den version, der holder.

Kontakt osUdforsk produkterne

Sådan griber vi det an

Evals før features.

De fleste AI-projekter går i stå, fordi ingen kan sige, om de er blevet bedre. Vi starter fra et målbart resultat, bygger evalueringsrammen først og leverer først derefter features op mod den. Retrieval, agenter og fine-tuning er midler — eval'en er kontrakten.

  1. 01Resultat og eval defineret før første linje modelkode
  2. 02Retrieval og grounding frem for rå generering
  3. 03Human-in-the-loop, hvor der er meget på spil
  4. 04Budgetter for omkostning og latenstid som førsteprioritet

Kompetencer

Det bygger vi.

  • LLM- og agentapplikationer

    Assistenter og agenter med budgetter, allowlists og et menneske i loopet, hvor det tæller.

  • Retrieval-augmented generation

    Svar forankret i dine dokumenter, hvor hver påstand fører til en citeret kilde.

  • Semantisk og hybrid søgning

    Hybrid retrieval med reranker, der viser scorede passager, før et ord bliver genereret.

  • Dokumentintelligens

    Konfidens pr. felt på hver udtrækning, lave scorer stoppes til gennemsyn, resten går direkte igennem.

  • Computer vision

    Modeller, der læser billeder og video, fra klassificering og detektion til OCR på scannede dokumenter.

  • ML-pipelines og træning

    Træningskørsler fra ingest til canary-udrulning, styret af en eval, der skal bestås før promovering.

  • MLOps og evalueringsrammer

    Golden sets, regressionsgates i CI og online evals, der samples hver dag.

  • Modelserving og inferens

    Inferens i produktion, instrumenteret for omkostning, latenstid og kvalitet fra dag ét.

I felten

Fire skærme mere fra arbejdet.

Rigtigt produkt-UI, vist med demodata.

Retrieval før generering — hybrid søgning over 12.408 kontraktchunks, fire citerede passager og et svar, hvor alle fem påstande fører til kilder.
Natlig træningskørsel nr. 412 — syv trin, en eval-gate der skal bestå 8/8 før canary, og budgetter for omkostning, latenstid og pris pr. kald på hver 70 %.
Driftstrinnet — drift holdt under alarmtærsklen på 0,40, 0,0042 € pr. kald mod et budget på 0,0060 € og 240 samplede online evals om dagen.
Human-in-the-loop, hvor det tæller — alt under 0,85 i konfidens stopper her; de øvrige 92 % går direkte igennem.

Sådan arbejder vi

Fra prompt til model i drift.

  1. 01

    Afgræns

    Vi definerer resultatet, den eval der måler det, og den mindste del, der er værd at levere.

  2. 02

    Forankr

    Retrieval, datapipelines og guardrails — så modellen svarer ud fra din virkelighed.

  3. 03

    Lever

    Inferens i produktion, instrumenteret for omkostning, latenstid og kvalitet fra dag ét.

  4. 04

    Drift

    Vi overvåger evals i produktion og hærder mod drift, og overdrager det derefter eller driver det sammen med dig.

Resultater

Hvad arbejdet giver tilbage.

Tal fra AI-systemer, vi driver i produktion i dag.

1M+

Behandlede dokumenter

92%

Straight-through processing

8

Eval-suiter i CI

24/7

Inferens i drift

Produkter

AI, produktificeret.

AI-betalinger

Lad AI bruge penge — inden for mure, du selv sætter

Budgetter, merchant-allowlists, godkendelsestærskler og en kill-switch — agentbaserede betalinger under menneskelige regler.

Hver handling auditeret

Se casenDrift

Back office bag enhver front end

Customer 360, ops-køer og begge betalingsspor på én flade — hver privilegeret handling kræver en begrundelse og bliver logget.

Én konsol, hele driften

Se casen

Skal du bygge et AI-system?

Fortæl os, hvilket resultat du vil flytte. Vi vender tilbage med en eval, en arkitektur og en plan.

Kontakt oscontact@protocore.io