我們的做法
先有評測，再有功能。
多數 AI 專案停滯，是因為沒人說得清楚有沒有變好。我們從可衡量的成果出發，先建立評測框架，再依此交付功能。檢索、Agent 與微調都只是手段——評測才是契約。
- 01在寫下第一行模型程式碼前，先定義成果與評測
- 02以檢索與依據為先，而非純粹生成
- 03高風險環節由人工把關
- 04成本與延遲預算視為首要條件
能力
我們打造什麼。
LLM 與 Agent 應用
具備預算、允許清單的助理與 Agent，並在關鍵環節由人工把關。
檢索增強生成
答案以您的文件為依據，每項論述都能追溯到引用來源。
語意與混合搜尋
結合重排序器的混合檢索，在生成任何文字前先呈現已評分的段落。
文件智慧
每次擷取都附逐欄位信心分數，低分者攔截覆核，其餘直接通過。
電腦視覺
能讀取圖像與影片的模型，從分類、偵測到掃描文件的 OCR。
ML 管線與訓練
訓練流程從資料匯入到 canary 部署，升級前必須通過評測關卡。
MLOps 與評測框架
黃金測試集、CI 中的回歸關卡，以及每日抽樣的線上評測。
模型服務與推論
正式環境推論從第一天起就監測成本、延遲與品質。
實戰現場
再看四個工作畫面。
真實的產品介面，搭配示範資料。
我們的工作方式
從提示詞到營運中的模型。
- 01
定義
我們定義成果、衡量成果的評測，以及最小且值得交付的範圍。
- 02
落地
檢索、資料管線與護欄——讓模型依您的實際情況作答。
- 03
交付
正式環境推論，從第一天起就監測成本、延遲與品質。
- 04
營運
我們在正式環境中監看評測、防範漂移，再移交給您，或與您共同營運。
成果
這項工作帶來的回報。
來自我們目前在正式環境中營運的 AI 系統的數據。
1M+
已處理文件
92%
直通處理率
8
CI 中的評測套件
24/7
已營運的推論量