Palvelut / Tekoäly

Tekoäly, joka yltää tuotantoon.

Rakennamme LLM-sovelluksia, hakujärjestelmiä ja ML-putkia, jotka kestävät oikean liikenteen — mitattuina, arvioituina ja ylläpidettyinä. Demot ovat helppoja; me toimitamme version, joka kestää.

Lähestymistapamme

Evalit ennen ominaisuuksia.

Useimmat tekoälyprojektit jumiutuvat, koska kukaan ei osaa sanoa, parantuivatko ne. Lähdemme mitattavasta tavoitteesta, rakennamme arviointikehikon ensin ja toimitamme ominaisuudet vasta sitä vasten. Haku, agentit ja hienosäätö ovat keinoja — eval on sopimus.

  1. 01Tavoite ja eval määritellään ennen riviäkään mallikoodia
  2. 02Haku ja pohjaus raakageneroinnin sijaan
  3. 03Ihminen mukana silmukassa, kun panokset ovat suuret
  4. 04Kustannus- ja viivebudjetit ensiluokkaisina vaatimuksina

Osaaminen

Mitä rakennamme.

  • LLM- ja agenttisovellukset

    Avustajat ja agentit budjeteilla, sallittujen listoilla ja ihmisellä silmukassa siellä, missä sillä on merkitystä.

  • Hakuun perustuva generointi (RAG)

    Vastaukset perustuvat dokumentteihisi, ja jokainen väite johtaa siteerattuun lähteeseen.

  • Semanttinen ja hybridihaku

    Hybridihaku rerankerilla, joka nostaa pisteytetyt otteet esiin ennen kuin sanaakaan generoidaan.

  • Dokumenttiäly

    Kenttäkohtainen luottamus jokaiselle poiminnalle: matalat pisteet pysähtyvät tarkistukseen, loput menevät suoraan läpi.

  • Konenäkö

    Mallit, jotka lukevat kuvia ja videota — luokittelusta ja tunnistuksesta skannattujen dokumenttien OCR:ään.

  • ML-putket ja koulutus

    Koulutusajot sisäänotosta canary-julkaisuun, ja eval-portti on läpäistävä ennen promootiota.

  • MLOps ja evaluointikehikot

    Golden setit, regressioportit CI:ssä ja päivittäin otantana ajettavat online-evalit.

  • Mallin palvelu ja inferenssi

    Tuotantoinferenssi, jota mitataan kustannusten, viiveen ja laadun osalta ensimmäisestä päivästä.

Käytännössä

Vielä neljä näkymää työstä.

Oikeaa tuotteen käyttöliittymää demodatalla.

Haku ennen generointia — hybridihaku 12 408 sopimuspalasta, neljä siteerattua otetta ja vastaus, jonka kaikki viisi väitettä johtavat lähteisiin.
Yöllinen koulutusajo #412 — seitsemän vaihetta, eval-portti, jonka on läpäistävä 8/8 ennen canarya, sekä kustannus-, viive- ja kutsukohtaiset budjetit kukin 70 %:ssa.
Operate-vaihe — drift pidetty alle 0,40:n hälytysrajan, 0,0042 € per kutsu 0,0060 €:n budjettia vastaan ja 240 otantana ajettua online-evalia päivässä.
Ihminen silmukassa siellä, missä sillä on väliä — kaikki alle 0,85 luottamuksella pysähtyy tähän; loput 92 % menee suoraan läpi.

Näin työskentelemme

Promptista ylläpidettyyn malliin.

  1. 01

    Rajaus

    Määrittelemme tavoitteen, sitä mittaavan evalin ja pienimmän toimittamisen arvoisen kokonaisuuden.

  2. 02

    Pohjustus

    Haku, datan putket ja suojakaiteet — jotta malli vastaa sinun todellisuudestasi.

  3. 03

    Toimitus

    Tuotantoinferenssi, jota mitataan kustannusten, viiveen ja laadun osalta ensimmäisestä päivästä.

  4. 04

    Ylläpito

    Seuraamme evalien tuloksia tuotannossa ja varaudumme driftiin. Sen jälkeen luovutamme järjestelmän tai ylläpidämme sitä yhdessä kanssasi.

Tulokset

Mitä työ tuottaa.

Lukuja tekoälyjärjestelmistä, joita ylläpidämme tuotannossa tänään.

1 M+

Käsiteltyä dokumenttia

92%

Suoraläpivienti

8

Eval-sarjat CI:ssä

24/7

Ylläpidetty inferenssi

Onko sinulla tekoälyjärjestelmä rakennettavana?

Kerro, minkä tuloksen haluat saada liikkeelle. Palaamme evalilla, arkkitehtuurilla ja suunnitelmalla.