ИИ, который выполняет работу.
Модели и интеллектуальные функции, встроенные в реальные продукты, с реальной оценкой.
Демо — это не продукт. Начинайте с оценки, а не с модели.
Проблема
Всё выглядит впечатляюще на пяти отобранных вручную примерах. Вопрос в том, что происходит на тысячном, можно ли понять, когда система ошибается, и сколько стоит каждый запрос. Большинство ИИ-проектов застревают именно на этом.
Наш подход
Мы определяем, как выглядит правильный ответ, ещё до разработки, чтобы качество измерялось, а не обсуждалось. Затем выпускаем минимальную версию, которая выполняет задачу, и улучшаем её на основе этого измерения.
- 01Оценочный набор, составленный из ваших реальных данных, до разработки
- 02Проектирование поиска и контекста до выбора модели
- 03Бюджеты по стоимости и задержке рассматриваются как требования к продукту
- 04Пути для проверки человеком всего значимого
Что это включает
- Продуктовые ассистенты и копилоты
- Системы с дополненным поиском по вашему собственному контенту
- Классификация, извлечение и обработка документов
- Автоматизация процессов с проверкой человеком
- Тестовые стенды для оценки и регрессионное тестирование
- Выбор модели, промптинг и дообучение
- Оптимизация стоимости инференса и задержки
- ИИ-функции внутри существующих продуктов
Как это работает.
- 01
Думать
Автоматизируемое решение или задача и способ обнаружения сбоя.
- 02
Проектировать
Взаимодействие, пути проверки и что происходит, когда модель не уверена.
- 03
Строить
Пайплайн, поиск, тестовый стенд оценки и продуктовая поверхность.
- 04
Запускать
Поэтапный вывод с мониторингом качества и стоимости с первого же запроса.
- 05
Поддерживать жизнь
Повторная оценка по мере дрейфа входных данных и изменения моделей.