Protocore
Hubungi kami

Layanan / AI

Kecerdasan buatan yang sampai ke produksi.

Kami membangun aplikasi LLM, sistem retrieval, dan pipeline ML yang tahan menghadapi lalu lintas nyata — terinstrumentasi, dievaluasi, dan dioperasikan. Demo itu mudah; kami merilis versi yang tangguh.

Hubungi kamiJelajahi produk

Pendekatan kami

Eval dulu, baru fitur.

Sebagian besar proyek AI macet karena tak seorang pun bisa memastikan hasilnya membaik. Kami mulai dari hasil yang terukur, membangun evaluation harness lebih dulu, baru kemudian merilis fitur dengan acuan itu. Retrieval, agen, dan fine-tuning hanyalah sarana — eval adalah kontraknya.

  1. 01Hasil dan eval ditetapkan sebelum satu baris kode model
  2. 02Retrieval dan grounding, bukan generasi mentah
  3. 03Human-in-the-loop saat taruhannya tinggi
  4. 04Anggaran biaya dan latensi diperlakukan sebagai prioritas utama

Kapabilitas

Yang kami bangun.

  • Aplikasi LLM & agen

    Asisten dan agen dengan anggaran, allowlist, dan manusia dalam alur di titik yang penting.

  • Retrieval-augmented generation

    Jawaban yang berpijak pada dokumen Anda, setiap klaim merujuk ke sumber yang dikutip.

  • Pencarian semantik & hybrid

    Retrieval hybrid dengan reranker, menampilkan passage berskor sebelum satu kata pun dihasilkan.

  • Document intelligence

    Skor keyakinan per kolom pada setiap ekstraksi, skor rendah dihentikan untuk ditinjau, sisanya langsung diproses.

  • Computer vision

    Model yang membaca gambar dan video, dari klasifikasi dan deteksi hingga OCR pada dokumen pindaian.

  • Pipeline ML & pelatihan

    Proses pelatihan dari ingest hingga canary deploy, dengan gerbang eval yang harus lolos sebelum promosi.

  • MLOps & evaluation harness

    Golden set, regression gate di CI, dan eval online yang disampel setiap hari.

  • Model serving & inferensi

    Inferensi produksi yang diinstrumentasi untuk biaya, latensi, dan kualitas sejak hari pertama.

Di lapangan

Empat layar lagi dari karya kami.

UI produk asli, ditampilkan dengan data demo.

Retrieval sebelum generasi — pencarian hybrid atas 12.408 chunk kontrak, empat passage yang dikutip, dan jawaban dengan kelima klaim merujuk ke sumber.
Run pelatihan malam #412 — tujuh tahap, eval gate yang harus lolos 8/8 sebelum canary, dan anggaran biaya, latensi, serta per panggilan masing-masing di 70%.
Langkah Operate — drift tertahan di bawah ambang page 0,40, €0,0042 per panggilan dengan anggaran €0,0060, dan 240 eval online tersampel per hari.
Human-in-the-loop di titik yang penting — apa pun di bawah keyakinan 0,85 berhenti di sini; 92% lainnya langsung diproses.

Cara kami bekerja

Dari prompt hingga model yang dioperasikan.

  1. 01

    Frame

    Kami menetapkan hasil, eval yang mengukurnya, dan potongan terkecil yang layak dirilis.

  2. 02

    Ground

    Retrieval, pipeline data, dan guardrail — agar model menjawab sesuai realitas Anda.

  3. 03

    Ship

    Inferensi produksi, diinstrumentasi untuk biaya, latensi, dan kualitas sejak hari pertama.

  4. 04

    Operate

    Kami memantau eval di produksi dan memperkuat sistem terhadap drift, lalu menyerahkannya atau menjalankannya bersama Anda.

Bukti

Hasil dari pekerjaan kami.

Angka dari sistem AI yang kami jalankan di produksi saat ini.

1M+

Dokumen diproses

92%

Straight-through processing

8

Eval suite di CI

24/7

Inferensi yang dioperasikan

Produk

AI, dalam bentuk produk.

Pembayaran AI

Biarkan AI membelanjakan uang — di dalam batas yang Anda tentukan

Anggaran, allowlist merchant, ambang persetujuan, dan kill-switch — pembayaran agentic di bawah kebijakan manusia.

Setiap tindakan diaudit

Lihat kasusOperasional

Back office di balik setiap front end

Customer 360, antrean operasional, dan kedua jalur dana dalam satu antarmuka — setiap tindakan istimewa wajib disertai alasan dan diaudit.

Satu konsol, seluruh operasional

Lihat kasus

Punya sistem AI yang ingin dibangun?

Ceritakan hasil yang ingin Anda capai. Kami akan kembali dengan eval, arsitektur, dan rencana.

Hubungi kamicontact@protocore.io