Інженерія AI-систем
Надійна робота моделей, пошуку в знаннях, агентів, обмежень дій та оцінювання в реальній експлуатації.
Надійна й безпечна AI-система для реальної роботи.
Ми будуємо й виправляємо моделі, пошук у корпоративних знаннях, агентів, обмеження дій, перевірку якості та робочу інфраструктуру AI-продуктів. Ви отримуєте вимірювану якість, керовані дії, зрозумілу обробку збоїв і дані про роботу системи.
Розібрати вашу AI-системуКоли варто звернутися до нас.
Зазвичай ці проблеми означають, що системі бракує тестів, контролю або моніторингу в реальній експлуатації, здатного показати, що змінилося і чи допомогло це.
Відповідає впевнено і неправильно.
Немає надійного пошуку в знаннях, немає безпечної відмови й немає посилання на джерело, за яким відповідь можна перевірити.
На демо все працювало.
Систему не перевірили на достатній кількості типових випадків із реальної роботи.
Ніхто не може сказати, чи допомогла зміна.
Немає еталонного набору задач — і кожен реліз перетворюється на суперечку замість вимірювання.
Щомісяця обходиться дорожче.
Немає маршрутизації запитів, кешування й вартості за типами задач.
Безпека не підписує.
Немає моделі загроз для підміни інструкцій, прав інструментів і меж даних.
Що ми будуємо і що ви отримуєте.
Оберіть напрям, щоб побачити приклад матеріалу, який ми передаємо. Значення умовні, але самі документи, тести, правила контролю та робочі звіти відповідають реальній поставці.
Пошук у знаннях, індексація, поділ документів, права доступу, повторне ранжування, посилання на джерела — і чітка поведінка системи, коли відповіді немає.
Ви отримуєте Набір тестових запитів · ланцюжок джерел · тести на відмову
Ланцюжок пошуку та джерел
«Чи можна повернути шолом, який вдягали один раз?»
- 0.91policy/returns.md#wornЗахисне спорядження зі слідами використання не підлягає перепродажу та поверненню.у цитаті
- 0.74policy/returns.md#windowТридцять днів від моменту доставки, для невикористаних товарів в оригінальній упаковці.
- 0.31faq/shipping.mdЗворотну пересилку бракованого товару оплачує продавець.
Нижче 0.40 не цитується нічого. Система відмовляється відповідати й передає людині, замість того щоб збирати відповідь із третього результату.
Реліз має виходити лише тоді, коли якість, безпека, швидкість і вартість відповідають погодженим порогам.
Як ми оцінюємо, виправляємо й експлуатуємо AI-систему.
Спочатку ми фіксуємо реальні задачі, збої та вимірювані критерії приймання. Після цього можна обґрунтовано вирішити, лагодити систему, перебудовувати її чи залишити без змін.
- 01
Оцінка
Читаємо систему, проганяємо набір атак і збираємо перший набір для оцінки з ваших реальних задач.
Ви отримуєтеНабір для оцінки й карта ризиків
- 02
Ремонт або збірка
Пошук у знаннях, агенти, інструменти, обмеження дій і робоча інфраструктура — спроєктовані під цей набір для оцінки.
Ви отримуєтеСистема з тестами
- 03
Гейт
Гейти релізу, вшиті в CI: регресія блокує деплой, а не спливає в підтримці.
Ви отримуєтеГейти релізу
- 04
Експлуатація
Моніторинг, підтримка при інцидентах, розбір вартості та якості й робоча інструкція для вашої команди.
Ви отримуєтеРобоча інфраструктура у вашій власності
Оберіть послугу під вашу задачу.
Інженерія AI-систем відповідає за поведінку моделей, пошук у знаннях, агентів, оцінювання, безпеку та робочу інфраструктуру. Продуктова розробка відповідає за застосунок, а Бізнес-ШІ та автоматизація — за робочий процес.
Покажіть, де AI-система дає збій.
Надішліть один реальний приклад, очікуваний результат і те, що сталося натомість. Ми визначимо ймовірну область проблеми та запропонуємо мінімальну корисну оцінку або виправлення.