Protocore
Зв’язатися з нами

Послуги / ШІ

Штучний інтелект, що доходить до продакшну.

Ми створюємо LLM-застосунки, системи пошуку й ML-пайплайни, які витримують реальне навантаження: з метриками, оцінкою та підтримкою в експлуатації. Демо зробити легко, а ми випускаємо версію, що працює.

Зв’язатися з намиДивитися продукти

Наш підхід

Спочатку eval, потім функції.

Більшість проєктів зі ШІ зупиняються, бо ніхто не може сказати, чи стало краще. Ми починаємо з вимірюваного результату, спершу будуємо оцінювальну інфраструктуру й лише потім випускаємо функції. Пошук, агенти й fine-tuning — лише засоби, а контракт — це eval.

  1. 01Результат і eval визначені до першого рядка коду моделі
  2. 02Пошук і прив'язка до джерел замість «сирої» генерації
  3. 03Людина в циклі там, де високі ставки
  4. 04Бюджети вартості та затримки — першочергові вимоги

Можливості

Що ми будуємо.

  • LLM-застосунки та агенти

    Асистенти й агенти з бюджетами, списками дозволеного і людиною в циклі там, де це важливо.

  • Генерація з доповненням пошуком (RAG)

    Відповіді на основі ваших документів, кожне твердження веде до цитованого джерела.

  • Семантичний і гібридний пошук

    Гібридний пошук із reranker: оцінені уривки з'являються ще до генерації жодного слова.

  • Інтелектуальна обробка документів

    Впевненість по кожному полю в кожному витягу: низькі оцінки йдуть на перевірку, решта — наскрізно.

  • Комп'ютерний зір

    Моделі, що читають зображення й відео: від класифікації та детекції до OCR на сканованих документах.

  • ML-пайплайни та навчання

    Навчання від збору даних до canary-розгортання, із eval-бар'єром, який потрібно пройти перед просуванням.

  • MLOps і системи оцінювання

    Золоті набори, регресійні бар'єри в CI та онлайн-eval із щоденною вибіркою.

  • Розгортання моделей та інференс

    Інференс у продакшні з метриками вартості, затримки й якості з першого дня.

У бойових умовах

Ще чотири екрани з наших робіт.

Справжній інтерфейс продукту з демонстраційними даними.

Спершу пошук, потім генерація — гібридний пошук по 12 408 фрагментах контрактів, чотири цитовані уривки й відповідь, де всі п'ять тверджень ведуть до джерел.
Нічний запуск навчання №412 — сім етапів, eval-бар'єр, який треба пройти на 8/8 до canary, а бюджети вартості, затримки й виклику — по 70%.
Крок експлуатації — дрейф нижче порога сповіщення 0,40, €0,0042 за виклик при бюджеті €0,0060 і 240 вибіркових онлайн-eval на день.
Людина в циклі там, де це важливо — усе з впевненістю нижче 0,85 зупиняється тут, решта 92% проходить наскрізно.

Як ми працюємо

Від промпту до моделі в експлуатації.

  1. 01

    Рамка

    Визначаємо результат, eval, що його вимірює, і найменший зріз, який варто випускати.

  2. 02

    Основа

    Пошук, конвеєри даних і запобіжники — щоб модель відповідала з опорою на вашу реальність.

  3. 03

    Запуск

    Інференс у продакшні з метриками вартості, затримки й якості з першого дня.

  4. 04

    Експлуатація

    Стежимо за eval у продакшні й захищаємось від дрейфу, а потім передаємо систему або ведемо її разом з вами.

Результати

Що дає ця робота.

Цифри з ШІ-систем, які ми зараз експлуатуємо в продакшні.

1M+

Оброблених документів

92%

Наскрізна обробка

8

Eval-набори в CI

24/7

Інференс в експлуатації

Продукти

ШІ як продукт.

ШІ-платежі

Дозвольте ШІ витрачати гроші — в межах, які визначаєте ви

Бюджети, списки дозволених продавців, пороги погодження та kill-switch — агентні платежі під контролем людської політики.

Кожна дія в аудиті

Переглянути кейсОперації

Бек-офіс за кожним фронтендом

Customer 360, операційні черги та обидва платіжні рейки на одній панелі — кожна привілейована дія потребує вказання причини й фіксується в аудиті.

Одна консоль — уся операційна робота

Переглянути кейс

Маєте ШІ-систему для розробки?

Розкажіть, який результат потрібно зрушити. Ми повернемося з eval, архітектурою та планом.

Зв’язатися з намиcontact@protocore.io