IA que hace un trabajo.
Modelos y funciones inteligentes lanzados dentro de productos reales, con evaluación real.
Una demo no es un producto. Empieza por la evaluación, no por el modelo.
El problema
Cualquier cosa parece impresionante con cinco entradas seleccionadas a mano. La pregunta es qué pasa en la número mil, si puedes saber cuándo se equivoca y cuánto cuesta por solicitud. La mayoría de los proyectos de IA se estancan justo ahí.
Nuestro enfoque
Definimos cómo es una respuesta correcta antes de construir, para que la calidad se mida en lugar de discutirse. Luego lanzamos la versión más pequeña que hace el trabajo y la mejoramos según esa medición.
- 01Un conjunto de evaluación extraído de tus entradas reales, antes de construir
- 02Diseño de recuperación y contexto antes de elegir el modelo
- 03Presupuestos de coste y latencia tratados como requisitos del producto
- 04Rutas de revisión humana para todo lo que tenga consecuencias
Qué incluye esto
- Asistentes y copilotos de producto
- Sistemas de recuperación aumentada sobre tu propio contenido
- Clasificación, extracción y procesamiento de documentos
- Automatización de flujos de trabajo con revisión humana
- Arneses de evaluación y pruebas de regresión
- Selección de modelo, prompting y fine-tuning
- Optimización de coste de inferencia y latencia
- Funciones de IA dentro de productos existentes
Cómo funciona esto.
- 01
Pensar
La decisión o tarea que se automatiza, y cómo se detecta el fallo.
- 02
Diseñar
Interacción, rutas de revisión y qué pasa cuando el modelo no está seguro.
- 03
Construir
Pipeline, recuperación, arnés de evaluación y la superficie del producto.
- 04
Lanzar
Despliegue por fases con calidad y coste monitoreados desde la primera solicitud.
- 05
Mantener vivo
Reevaluación a medida que las entradas cambian y los modelos evolucionan.