Protocore
Kontakta oss

Tjänster / AI

Artificiell intelligens som når produktion.

Vi bygger LLM-applikationer, retrievalsystem och ML-pipelines som klarar mötet med verklig trafik — instrumenterade, utvärderade och driftade. Demos är enkla; vi levererar versionen som håller.

Kontakta ossUtforska produkterna

Så arbetar vi

Evals före features.

De flesta AI-projekt kör fast eftersom ingen kan säga om de blivit bättre. Vi utgår från ett mätbart resultat, bygger utvärderingsramverket först och levererar sedan funktioner mot det. Retrieval, agenter och finjustering är medel — evalen är kontraktet.

  1. 01Resultat och eval definierade innan första raden modellkod
  2. 02Retrieval och grounding framför ren generering
  3. 03Människa i loopen när insatserna är höga
  4. 04Kostnads- och latensbudgetar som förstklassiga krav

Kompetens

Det här bygger vi.

  • LLM- och agentapplikationer

    Assistenter och agenter med budgetar, tillåtelselistor och en människa i loopen där det spelar roll.

  • Retrieval-augmented generation

    Svar förankrade i dina dokument, där varje påstående leder till en citerad källa.

  • Semantisk och hybrid sökning

    Hybrid retrieval med reranker som visar poängsatta stycken innan ett enda ord genereras.

  • Dokumentintelligens

    Konfidens per fält för varje extraktion; låga poäng stoppas för granskning, resten går rakt igenom.

  • Datorseende

    Modeller som läser bilder och video, från klassificering och detektion till OCR på skannade dokument.

  • ML-pipelines och träning

    Träningskörningar från ingest till canary-driftsättning, med en eval som måste passeras före promotion.

  • MLOps och utvärderingsramverk

    Golden sets, regressionsspärrar i CI och online-evals som samplas varje dag.

  • Modellserving och inferens

    Inferens i produktion, instrumenterad för kostnad, latens och kvalitet från dag ett.

Från verkligheten

Ytterligare fyra skärmar från arbetet.

Riktigt produktgränssnitt, visat med demodata.

Retrieval före generering — hybridsökning över 12 408 kontraktsavsnitt, fyra citerade stycken och ett svar där alla fem påståenden leder till källor.
Nattlig träningskörning #412 — sju steg, en eval-gate som måste klara 8/8 före canary, och budgetar för kostnad, latens och anrop som vardera ligger på 70 %.
Steget Drift — drift-index under larmgränsen 0,40, 0,0042 € per anrop mot en budget på 0,0060 € och 240 samplade online-evals per dag.
Människa i loopen där det räknas — allt under 0,85 i konfidens stoppas här; övriga 92 % går rakt igenom.

Så arbetar vi

Från prompt till driftad modell.

  1. 01

    Avgränsa

    Vi definierar resultatet, evalen som mäter det och den minsta del som är värd att leverera.

  2. 02

    Förankra

    Retrieval, datapipelines och skyddsräcken — så att modellen svarar utifrån din verklighet.

  3. 03

    Leverera

    Inferens i produktion, instrumenterad för kostnad, latens och kvalitet från dag ett.

  4. 04

    Drifta

    Vi följer evals i produktion och härdar mot drift, och lämnar sedan över eller driftar tillsammans med dig.

Resultat

Vad arbetet ger tillbaka.

Siffror från AI-system vi driftar i produktion i dag.

1M+

Bearbetade dokument

92%

Straight-through processing

8

Eval-sviter i CI

24/7

Inferens i drift

Produkter

AI som produkt.

AI-betalningar

Låt AI spendera pengar — inom ramar du bestämmer

Budgetar, vitlistor för handlare, godkännandetrösklar och ett nödstopp — agentiska betalningar under mänsklig policy.

Varje åtgärd granskad

Visa caseVerksamhetsstyrning

Back office bakom varje gränssnitt

Kund-360, driftköer och båda betalspåren i en vy — varje privilegierad åtgärd kräver motivering och loggas för revision.

En konsol, hela verksamheten

Visa case

Har du ett AI-system att bygga?

Berätta vilket resultat du vill flytta. Vi återkommer med en eval, en arkitektur och en plan.

Kontakta osscontact@protocore.io