Une IA qui fait un travail.
Des modèles et fonctionnalités intelligentes livrés dans de vrais produits, avec une vraie évaluation.
Une démo n'est pas un produit. Partir de l'évaluation, pas du modèle.
Le problème
Tout paraît impressionnant sur cinq entrées triées sur le volet. La question est ce qui se passe à la millième, si vous pouvez savoir quand c'est faux, et ce que ça coûte par requête. La plupart des projets d'IA calent exactement là.
Notre approche
Nous définissons à quoi ressemble une bonne réponse avant de construire, afin que la qualité soit mesurée plutôt que discutée. Nous livrons ensuite la plus petite version qui fait le travail et l'améliorons selon cette mesure.
- 01Un jeu d'évaluation tiré de vos entrées réelles, avant la construction
- 02Conception de la recherche et du contexte avant le choix du modèle
- 03Budgets de coût et de latence traités comme des exigences produit
- 04Des chemins de révision humaine pour tout ce qui est conséquent
Ce que cela comprend
- Assistants et copilotes produit
- Systèmes augmentés par recherche sur votre propre contenu
- Classification, extraction et traitement de documents
- Automatisation de workflow avec révision humaine
- Harnais d'évaluation et tests de régression
- Sélection de modèle, prompting et fine-tuning
- Optimisation du coût d'inférence et de la latence
- Fonctionnalités IA dans des produits existants
Comment cela se déroule.
- 01
Penser
La décision ou tâche automatisée, et comment l'échec est détecté.
- 02
Concevoir
Interaction, chemins de révision, et ce qui se passe quand le modèle est incertain.
- 03
Construire
Pipeline, recherche, harnais d'évaluation et la surface produit.
- 04
Lancer
Déploiement progressif avec qualité et coût surveillés dès la première requête.
- 05
Garder en vie
Réévaluation à mesure que les entrées dérivent et que les modèles changent.