Usługi / AI

Sztuczna inteligencja, która trafia na produkcję.

Budujemy aplikacje LLM, systemy wyszukiwania i pipeline'y ML, które wytrzymują zderzenie z realnym ruchem — z instrumentacją, ewaluacją i utrzymaniem. Demo jest łatwe; my dostarczamy wersję, która się sprawdza.

Nasze podejście

Najpierw ewaluacja, potem funkcje.

Większość projektów AI grzęźnie, bo nikt nie umie powiedzieć, czy jest lepiej. Zaczynamy od mierzalnego rezultatu, najpierw budujemy środowisko ewaluacyjne i dopiero wtedy dostarczamy funkcje. Retrieval, agenci i fine-tuning to środki — kontraktem jest ewaluacja.

  1. 01Rezultat i ewaluacja zdefiniowane, zanim powstanie linijka kodu modelu
  2. 02Retrieval i grounding zamiast surowej generacji
  3. 03Człowiek w pętli tam, gdzie stawka jest wysoka
  4. 04Budżety kosztów i opóźnień traktowane priorytetowo

Możliwości

Co budujemy.

  • Aplikacje LLM i agenci

    Asystenci i agenci z budżetami, allowlistami i człowiekiem w pętli tam, gdzie to ważne.

  • Retrieval-augmented generation

    Odpowiedzi oparte na Twoich dokumentach, a każde twierdzenie prowadzi do cytowanego źródła.

  • Wyszukiwanie semantyczne i hybrydowe

    Wyszukiwanie hybrydowe z rerankerem, pokazujące ocenione fragmenty, zanim padnie pierwsze wygenerowane słowo.

  • Inteligentne przetwarzanie dokumentów

    Pewność dla każdego pola w każdej ekstrakcji: niskie wyniki idą do weryfikacji, reszta przechodzi od razu.

  • Widzenie komputerowe

    Modele rozumiejące obraz i wideo — od klasyfikacji i detekcji po OCR zeskanowanych dokumentów.

  • Pipeline'y ML i trenowanie

    Trenowanie od ingestu po wdrożenie canary, z bramką ewaluacyjną, którą trzeba przejść przed promocją.

  • MLOps i środowiska ewaluacyjne

    Zestawy złote, bramki regresji w CI i codziennie próbkowane ewaluacje online.

  • Serwowanie modeli i inferencja

    Inferencja produkcyjna z pomiarem kosztu, opóźnień i jakości od pierwszego dnia.

W praktyce

Jeszcze cztery ekrany z naszej pracy.

Prawdziwy interfejs produktu, pokazany na danych demo.

Retrieval przed generacją — wyszukiwanie hybrydowe w 12 408 fragmentach umów, cztery cytowane fragmenty i odpowiedź, w której wszystkie pięć twierdzeń prowadzi do źródeł.
Nocne trenowanie #412 — siedem etapów, bramka ewaluacji wymagająca 8/8 przed canary oraz budżety kosztu, opóźnień i wywołania, każdy na poziomie 70%.
Etap utrzymania — dryf poniżej progu alarmowego 0,40, 0,0042 € za wywołanie przy budżecie 0,0060 € i 240 próbkowanych ewaluacji online dziennie.
Człowiek w pętli tam, gdzie to ważne — wszystko poniżej 0,85 pewności zatrzymuje się tutaj; pozostałe 92% przechodzi od razu.

Jak pracujemy

Od promptu do utrzymywanego modelu.

  1. 01

    Ramy

    Określamy rezultat, ewaluację, która go mierzy, i najmniejszy kawałek wart wdrożenia.

  2. 02

    Fundament

    Retrieval, pipeline'y danych i guardrails — żeby model odpowiadał na podstawie Twojej rzeczywistości.

  3. 03

    Wdrożenie

    Inferencja produkcyjna z pomiarem kosztu, opóźnień i jakości od pierwszego dnia.

  4. 04

    Utrzymanie

    Obserwujemy ewaluacje na produkcji i zabezpieczamy się przed dryfem, a potem przekazujemy system lub prowadzimy go razem z Tobą.

Dowody

Co daje ta praca.

Liczby z systemów AI, które dziś utrzymujemy na produkcji.

1M+

Przetworzonych dokumentów

92%

Przetwarzanie straight-through

8

Zestawy ewaluacyjne w CI

24/7

Obsługiwana inferencja

Masz system AI do zbudowania?

Powiedz, jaki rezultat chcesz poprawić. Wrócimy z ewaluacją, architekturą i planem.