AI pribadi Anda, disiapkan dan dijalankan untuk Anda, sehingga data Anda tetap terjaga.
Untuk perusahaan yang tidak bisa mengirim dokumen ke layanan AI luar. Kami memasang model AI terbuka di server Anda sendiri atau cloud privat, sehingga staf memakai AI untuk menyusun, merangkum, dan bertanya sementara tidak ada yang keluar dari jaringan Anda.
Untuk bisnis yang AI-nya perlu menulis atau mengklasifikasi dengan cara mereka sendiri. Kami membangun proses berulang yang mengubah data contoh Anda menjadi model terlatih khusus, diuji terhadap contoh yang disisihkan sebelum setiap versi baru tayang.
Untuk bisnis dengan banyak dokumen yang dicari oleh staf atau pelanggan. Kami membangun AI yang membaca dokumen Anda dan menjawab pertanyaan dengan kutipan ke sumber yang tepat, diuji terhadap pertanyaan nyata Anda sendiri.
Kami membangun rangkaian evaluasi berversi yang menilai setiap perubahan model atau prompt terhadap golden dataset sebelum dirilis, sehingga regresi terdeteksi secara otomatis. Hasilnya dilacak dari waktu ke waktu sehingga Anda dapat melihat tren kualitas di setiap rilis.
Kami membangun lapisan inline yang mendeteksi dan menyamarkan nama, email, nomor kartu, pengenal kesehatan, dan entitas khusus sebelum teks mencapai model atau log mana pun. Penyamaran dapat dibalik melalui vault yang aman bila diotorisasi, sehingga sistem hilir tetap berfungsi.
Untuk bisnis dengan fitur AI yang menginginkan bukti bahwa satu versi mengalahkan yang lain. Kami membangun eksperimen yang membagi lalu lintas langsung di antara versi prompt atau model dan mengukur hasil bisnis nyata.
Untuk pembuat aplikasi yang AI-nya harus bekerja cepat, offline, atau privat. Kami memperkecil model dan memasangnya di dalam aplikasi ponsel, aplikasi peramban, atau perangkat Anda, sehingga berjalan tanpa server.
Untuk tim yang AI-nya kekurangan contoh kasus langka. Kami membangun pipeline yang menghasilkan contoh rekaan yang realistis, memeriksanya terhadap data nyata Anda, dan mencatat apa yang dihasilkan serta alasannya.
Kami membangun lapisan validasi yang menegakkan skema, memblokir konten yang tidak aman atau melanggar kebijakan, dan memeriksa landasan faktual pada setiap respons model sebelum mencapai pengguna. Keluaran yang gagal dikoreksi otomatis atau dicoba ulang alih-alih dikirimkan.
Kami membangun loop umpan balik yang menangkap jempol, koreksi, dan pilihan pengguna lalu mengubahnya menjadi sinyal pelatihan DPO/RLHF untuk menyelaraskan model secara bertahap dengan pengguna Anda. Setiap siklus diukur terhadap set data yang disisihkan untuk mengonfirmasi peningkatan yang nyata.
Kami menyiapkan infrastruktur GPU dengan autoscaling yang menambah kapasitas saat beban tinggi dan menguranginya saat menganggur, dengan antrean dan kelas prioritas. Pekerjaan dan inferensi berbagi pool secara efisien sehingga Anda berhenti membayar akselerator yang menganggur.
Untuk bisnis yang menjalankan model AI sendiri di server mahal. Kami menyetel penyajian model Anda agar perangkat keras yang sama menangani lebih banyak permintaan lebih cepat, dan kami mengukur sebelum dan sesudahnya.
Kami menerapkan verifikator landasan yang memeriksa setiap klaim yang dihasilkan terhadap bagian sumbernya dan menandai atau memblokir pernyataan yang tidak didukung. Verifikator ini menilai kesetiaan secara real-time dan dapat memaksa pembuatan ulang ketika jawaban menyimpang.
Kami menyuling perilaku model besar ke dalam model kecil dan murah yang berjalan dengan sebagian kecil biaya sambil mempertahankan sebagian besar kualitas pada tugas Anda. Kami menghasilkan keluaran teacher, melatih student, dan membuktikan bahwa selisih kualitasnya dapat diterima.
Kami menyematkan fitur AI — peringkasan, penyusunan draf, pencarian, atau klasifikasi — langsung ke aplikasi Anda yang sudah ada dengan autentikasi, batas laju, status kesalahan, dan analitik yang tepat. Fitur ini dikirimkan sebagai kode produksi di stack Anda, bukan demo.
Kami membangun lapisan pertahanan yang mendeteksi dan menetralkan upaya prompt injection dan jailbreak yang tersembunyi dalam input pengguna atau dokumen yang diambil. Lapisan ini mengisolasi konten yang tidak tepercaya, menghapus instruksi, dan memblokir penyalahgunaan tool sebelum kerugian terjadi.
Untuk bisnis yang meluncurkan atau mengembangkan fitur AI. Kami mensimulasikan banyak pengguna sekaligus terhadap AI Anda dan menunjukkan seberapa cepat responsnya, di mana ia rusak, dan kapasitas apa yang Anda butuhkan untuk bertumbuh.
Kami menerapkan pemantauan yang mengamati distribusi input dan kualitas keluaran dari waktu ke waktu serta memberi peringatan ketika model mulai menyimpang dari baseline pelatihannya. Pemantauan ini memisahkan data drift dari concept drift sehingga Anda tahu apakah perlu melatih ulang atau memikirkan ulang pendekatannya.
Untuk tim yang melatih dan menjalankan model sendiri. Kami membangun feature store agar definisi data yang sama menopang baik pelatihan maupun prediksi langsung, mengakhiri ketidakcocokan yang diam-diam merusak model.
Kami membangun pipeline yang menjalankan model pada jutaan catatan secara efisien dengan checkpointing, percobaan ulang, dan kontrol biaya. Pekerjaan penilaian berskala besar berjalan semalaman dan dilanjutkan dengan rapi jika terputus.
Kami menyiapkan peluncuran model secara bertahap yang mengirimkan sebagian kecil lalu lintas ke versi baru, memantau metrik kualitas dan kesalahan, lalu mempromosikan atau membatalkan secara otomatis berdasarkan angka-angka tersebut. Model yang buruk tidak pernah menjangkau seluruh pengguna Anda.
Untuk bisnis yang pencarian AI-nya meleset karena istilah khusus. Kami melatih model pencarian pada istilah dan contoh Anda agar menemukan dokumen yang tepat, dan mengukur peningkatannya dibanding model standar.
Kami membangun lapisan memori yang menyimpan, meringkas, dan mengambil riwayat percakapan sehingga asisten Anda mengingat pengguna lintas sesi tanpa melampaui batas jendela konteks. Lapisan ini menyeimbangkan daya ingat dengan biaya melalui peringkasan bertingkat.
Untuk perusahaan perangkat lunak yang menambahkan fitur AI untuk banyak pelanggan bisnis. Kami membangun satu back end yang menjaga data tiap pelanggan benar-benar terpisah, mengukur penggunaannya, dan memungkinkan Anda menetapkan batas serta model per paket.