Teenused / AI

Tehisintellekt, mis jõuab tootmisse.

Ehitame LLM-rakendusi, otsingusüsteeme ja ML-torustikke, mis peavad päris liiklusele vastu — mõõdetud, hinnatud ja opereeritud. Demosid on lihtne teha; meie tarnime versiooni, mis peab vastu.

Kuidas me läheneme

Hindamine enne funktsioone.

Enamik tehisintellekti projekte takerdub, sest keegi ei oska öelda, kas tulemus paranes. Alustame mõõdetavast tulemusest, ehitame esmalt hindamisraamistiku ja tarnime funktsioonid alles selle vastu. Otsing, agendid ja peenhäälestus on vahendid — hindamine on leping.

  1. 01Tulemus ja hindamine paigas enne esimest rida mudelikoodi
  2. 02Otsing ja allikapõhisus toore genereerimise asemel
  3. 03Inimene kaasatud seal, kus panused on suured
  4. 04Kulu- ja latentsuseelarved on esmatähtsad

Võimekused

Mida me ehitame.

  • LLM- ja agendirakendused

    Assistendid ja agendid eelarvete, lubatud nimekirjade ja inimesega seal, kus see loeb.

  • Otsinguga täiendatud genereerimine

    Teie dokumentidel põhinevad vastused, kus iga väide viib viidatud allikani.

  • Semantiline ja hübriidotsing

    Hübriidotsing rerankeriga, mis toob esile hinnatud lõigud enne, kui sõnagi genereeritakse.

  • Dokumendianalüütika

    Iga välja usaldusskoor igal ekstraktsioonil, madala skooriga read peatatakse ülevaatuseks, ülejäänud lähevad otse läbi.

  • Masinnägemine

    Mudelid, mis loevad pilte ja videot — klassifitseerimisest ja tuvastamisest skannitud dokumentide OCR-ini.

  • ML-torustikud ja treenimine

    Treeningud andmete sissevõtust kanaari-juurutuseni, mida kontrollib hindamisvärav: see tuleb enne edasiminekut läbida.

  • MLOps ja hindamisraamistikud

    Etalonkomplektid, regressiooniväravad CI-s ja iga päev valimina võetud veebihindamised.

  • Mudelite serveerimine ja järeldamine

    Tootmisjäreldus, mille kulu, latentsust ja kvaliteeti mõõdetakse algusest peale.

Praktikas

Veel neli ekraani tööst.

Päris tooteliides, näidatud demoandmetega.

Otsing enne genereerimist — hübriidotsing 12,408 lepingulõigul, neli viidatud lõiku ja vastus, kus kõik viis väidet viivad allikateni.
Öine treeningkäivitus #412 — seitse etappi, hindamisvärav, mis peab enne kanaari läbima 8/8, ning kulu-, latentsus- ja kõnekuluelarve igaüks 70% juures.
Haldamise etapp — triiv püsib allpool 0.40 häirelävendit, €0.0042 kõne kohta €0.0060 eelarve vastu ja 240 valimina võetud veebihindamist päevas.
Inimene kaasatud seal, kus see loeb — kõik alla 0.85 usaldusega peatub siin; ülejäänud 92% läheb otse läbi.

Kuidas me töötame

Promptist opereeritud mudelini.

  1. 01

    Piiritlemine

    Määratleme tulemuse, seda mõõtva hindamise ja väikseima tarnimist väärt osa.

  2. 02

    Alus

    Otsing, andmetorustikud ja kaitsepiirded — et mudel vastaks teie tegelikkusest lähtuvalt.

  3. 03

    Väljastus

    Tootmisjäreldus, mille kulu, latentsust ja kvaliteeti mõõdetakse algusest peale.

  4. 04

    Käitus

    Jälgime hindamisi tootmises ja kindlustame triivi vastu, seejärel anname üle või opereerime koos teiega.

Tulemused

Mida töö tagasi toob.

Arvud tehisintellektisüsteemidest, mida täna tootmises opereerime.

1M+

Töödeldud dokumenti

92%

Otsetöötlus

8

Hindamiskomplekte CI-s

24/7

Opereeritud järeldamine

Kas teil on tehisintellektisüsteem ehitada?

Öelge, millist tulemust soovite liigutada. Tuleme tagasi hindamise, arhitektuuri ja plaaniga.