Υπηρεσίες / AI

Τεχνητή νοημοσύνη που φτάνει στην παραγωγή.

Χτίζουμε εφαρμογές LLM, συστήματα retrieval και ML pipelines που αντέχουν την επαφή με πραγματική κίνηση — με instrumentation, αξιολόγηση και λειτουργία. Τα demo είναι εύκολα· εμείς παραδίδουμε την εκδοχή που αντέχει.

Πώς το προσεγγίζουμε

Πρώτα τα evals, μετά τα features.

Τα περισσότερα έργα AI κολλάνε επειδή κανείς δεν μπορεί να πει αν βελτιώθηκαν. Ξεκινάμε από ένα μετρήσιμο αποτέλεσμα, χτίζουμε πρώτα το evaluation harness και μόνο μετά παραδίδουμε features απέναντί του. Retrieval, agents και fine-tuning είναι μέσα — το eval είναι το συμβόλαιο.

  1. 01Αποτέλεσμα και eval ορισμένα πριν από την πρώτη γραμμή κώδικα μοντέλου
  2. 02Retrieval και grounding αντί για ακατέργαστη παραγωγή κειμένου
  3. 03Άνθρωπος στον βρόχο όπου το διακύβευμα είναι υψηλό
  4. 04Προϋπολογισμοί κόστους και latency ως πρώτης τάξης απαίτηση

Δυνατότητες

Τι χτίζουμε.

  • Εφαρμογές LLM & agents

    Βοηθοί και agents με προϋπολογισμούς, allowlists και άνθρωπο στον βρόχο εκεί που μετράει.

  • Retrieval-augmented generation

    Απαντήσεις θεμελιωμένες στα έγγραφά σας, με κάθε ισχυρισμό να παραπέμπει σε τεκμηριωμένη πηγή.

  • Σημασιολογική & υβριδική αναζήτηση

    Υβριδικό retrieval με reranker, που εμφανίζει βαθμολογημένα αποσπάσματα πριν παραχθεί έστω μία λέξη.

  • Document intelligence

    Βαθμός εμπιστοσύνης ανά πεδίο σε κάθε εξαγωγή: τα χαμηλά σκορ σταματούν για έλεγχο, τα υπόλοιπα περνούν απευθείας.

  • Όραση υπολογιστών

    Μοντέλα που διαβάζουν εικόνες και βίντεο, από ταξινόμηση και ανίχνευση έως OCR σε σαρωμένα έγγραφα.

  • ML pipelines & εκπαίδευση

    Εκπαιδεύσεις από το ingest ως το canary deploy, με πύλη eval που πρέπει να περάσει πριν την προαγωγή.

  • MLOps & evaluation harnesses

    Golden sets, regression gates στο CI και online evals με καθημερινό δειγματισμό.

  • Model serving & inference

    Inference παραγωγής με instrumentation για κόστος, latency και ποιότητα από την πρώτη μέρα.

Στην πράξη

Τέσσερις ακόμη οθόνες από το έργο.

Πραγματικό UI προϊόντος, με δεδομένα demo.

Retrieval πριν από τη δημιουργία — υβριδική αναζήτηση σε 12.408 chunks συμβολαίων, τέσσερα αποσπάσματα με παραπομπές και απάντηση όπου και οι πέντε ισχυρισμοί παραπέμπουν σε πηγές.
Νυχτερινή εκπαίδευση #412 — επτά στάδια, eval gate που πρέπει να περάσει 8/8 πριν το canary, και προϋπολογισμοί κόστους, latency και ανά κλήση, ο καθένας στο 70%.
Το βήμα Operate — drift κάτω από το όριο ειδοποίησης 0,40, €0,0042 ανά κλήση έναντι προϋπολογισμού €0,0060 και 240 online evals με δειγματισμό την ημέρα.
Άνθρωπος στον βρόχο εκεί που μετράει — ό,τι έχει εμπιστοσύνη κάτω από 0,85 σταματά εδώ· το υπόλοιπο 92% περνά απευθείας.

Πώς δουλεύουμε

Από το prompt σε μοντέλο υπό λειτουργία.

  1. 01

    Ορισμός

    Ορίζουμε το αποτέλεσμα, το eval που το μετράει και το μικρότερο κομμάτι που αξίζει να παραδοθεί.

  2. 02

    Θεμελίωση

    Retrieval, data pipelines και guardrails — ώστε το μοντέλο να απαντά με βάση τη δική σας πραγματικότητα.

  3. 03

    Παράδοση

    Inference παραγωγής, με instrumentation για κόστος, latency και ποιότητα από την πρώτη μέρα.

  4. 04

    Λειτουργία

    Παρακολουθούμε τα evals στην παραγωγή και θωρακίζουμε απέναντι στο drift, και μετά το παραδίδουμε ή το λειτουργούμε μαζί σας.

Αποδείξεις

Τι αποδίδει η δουλειά.

Αριθμοί από συστήματα AI που λειτουργούμε σήμερα στην παραγωγή.

1M+

Επεξεργασμένα έγγραφα

92%

Straight-through processing

8

Eval suites στο CI

24/7

Inference υπό λειτουργία

Έχετε σύστημα AI να χτίσετε;

Πείτε μας ποιο αποτέλεσμα θέλετε να κινήσετε. Θα επιστρέψουμε με ένα eval, μια αρχιτεκτονική και ένα πλάνο.