خدمات / هوش مصنوعی

هوش مصنوعی‌ای که به محیط عملیاتی می‌رسد.

اپلیکیشن‌های LLM، سیستم‌های بازیابی و پایپ‌لاین‌های ML می‌سازیم که در برخورد با ترافیک واقعی دوام می‌آورند — ابزارگذاری‌شده، ارزیابی‌شده و عملیاتی. ساختن دمو آسان است؛ ما نسخه‌ای را تحویل می‌دهیم که پای کار می‌ایستد.

رویکرد ما

اول ارزیابی، بعد قابلیت.

بیشتر پروژه‌های هوش مصنوعی متوقف می‌شوند، چون کسی نمی‌تواند بگوید بهتر شده‌اند یا نه. ما از یک نتیجه قابل‌اندازه‌گیری شروع می‌کنیم، ابتدا زیرساخت ارزیابی را می‌سازیم و بعد قابلیت‌ها را بر پایه آن تحویل می‌دهیم. بازیابی، agent و fine-tuning ابزارند — ارزیابی همان قرارداد است.

  1. 01تعریف نتیجه و ارزیابی پیش از اولین خط کد مدل
  2. 02بازیابی و grounding به‌جای تولید خام
  3. 03انسان در حلقه، آنجا که ریسک بالاست
  4. 04بودجه هزینه و تأخیر به‌عنوان الزام اصلی

قابلیت‌ها

آنچه می‌سازیم.

  • اپلیکیشن‌های LLM و agent

    دستیارها و agentهایی با بودجه، allowlist و انسان در حلقه در جاهایی که اهمیت دارد.

  • تولید مبتنی بر بازیابی (RAG)

    پاسخ‌هایی مبتنی بر اسناد شما، با ارجاع هر ادعا به منبع.

  • جستجوی معنایی و ترکیبی

    بازیابی ترکیبی با reranker که پیش از تولید حتی یک کلمه، بخش‌های امتیازدار را نشان می‌دهد.

  • هوش اسناد

    اطمینان به‌ازای هر فیلد در هر استخراج؛ امتیازهای پایین برای بازبینی متوقف می‌شوند و بقیه مستقیم عبور می‌کنند.

  • بینایی ماشین

    مدل‌هایی که تصویر و ویدیو را می‌خوانند، از طبقه‌بندی و تشخیص تا OCR روی اسناد اسکن‌شده.

  • پایپ‌لاین‌های ML و آموزش

    اجرای آموزش از ingest تا canary deploy، با ارزیابی‌ای که پیش از ارتقا باید پاس شود.

  • MLOps و زیرساخت ارزیابی

    golden setها، گیت رگرسیون در CI و ارزیابی آنلاین با نمونه‌گیری روزانه.

  • سرو مدل و inference

    inference عملیاتی که از روز اول برای هزینه، تأخیر و کیفیت ابزارگذاری شده است.

در میدان عمل

چهار صفحه دیگر از کارها.

رابط کاربری واقعی محصول، با داده‌های دمو.

بازیابی پیش از تولید — جستجوی ترکیبی روی 12,408 chunk قرارداد، چهار بخش ارجاع‌شده و پاسخی که هر پنج ادعایش به منبع می‌رسد.
اجرای آموزش شبانه #412 — هفت مرحله، eval gate که پیش از canary باید 8/8 پاس شود، و بودجه‌های هزینه، تأخیر و هر فراخوانی هرکدام روی 70%.
مرحله Operate — drift زیر آستانه page یعنی 0.40، هزینه €0.0042 به‌ازای هر فراخوانی در برابر بودجه €0.0060، و 240 ارزیابی آنلاین نمونه‌گیری‌شده در روز.
انسان در حلقه، جایی که اهمیت دارد — هر چه اطمینانش زیر 0.85 باشد اینجا متوقف می‌شود؛ 92% بقیه مستقیم عبور می‌کنند.

روش کار ما

از prompt تا مدل عملیاتی.

  1. 01

    چارچوب‌بندی

    نتیجه، ارزیابی‌ای که آن را می‌سنجد و کوچک‌ترین بخشِ ارزشمند برای تحویل را تعریف می‌کنیم.

  2. 02

    زمین‌گذاری

    بازیابی، پایپ‌لاین داده و guardrail — تا مدل از دل واقعیت شما پاسخ دهد.

  3. 03

    عرضه

    inference عملیاتی، از روز اول ابزارگذاری‌شده برای هزینه، تأخیر و کیفیت.

  4. 04

    بهره‌برداری

    ارزیابی‌ها را در محیط عملیاتی زیر نظر داریم، سیستم را در برابر drift مقاوم می‌کنیم و بعد تحویل می‌دهیم یا همراه شما اجرایش می‌کنیم.

نتایج

آنچه کار بازمی‌گرداند.

اعداد سیستم‌های هوش مصنوعی که امروز در محیط عملیاتی اجرا می‌کنیم.

1M+

سند پردازش‌شده

92%

پردازش straight-through

8

suiteهای ارزیابی در CI

24/7

inference اجراشده

سیستم هوش مصنوعی برای ساختن دارید؟

بگویید کدام نتیجه را باید جابه‌جا کنید. با یک ارزیابی، یک معماری و یک برنامه برمی‌گردیم.