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.
Kami menerapkan layanan yang menegakkan batas token dan permintaan per pengguna, per tim, dan per paket dengan degradasi yang mulus dan umpan balik kuota yang jelas. Layanan ini melindungi anggaran Anda dan mencegah satu klien menghabiskan jatah klien lainnya.
Kami membangun dan menerapkan pengklasifikasi moderasi yang disetel sesuai kebijakan Anda untuk menandai konten yang toksik, tidak aman, atau melanggar kebijakan dalam teks atau gambar dalam skala besar. Pengklasifikasi ini dilengkapi antrean peninjauan dan pelatihan ulang berkelanjutan dari keputusan moderator.
Kami menerapkan pipeline ASR dengan diarisasi pembicara, penanda waktu, dan penyetelan kosakata domain yang mentranskripsikan secara akurat panggilan dan rapat yang direkam dengan pemberitahuan kepada peserta. Pipeline ini berjalan di infrastruktur Anda sehingga rekaman tidak pernah keluar dari kendali Anda.
Untuk toko online dan situs konten yang menampilkan item yang sama kepada semua orang. Kami membangun mesin rekomendasi yang belajar dari penelusuran dan pembelian untuk menyarankan produk yang tepat kepada tiap pengunjung, dengan aturan bisnis Anda di atasnya.
Untuk bisnis yang ingin tahu saat sesuatu yang aneh terjadi, seperti penurunan penjualan, lonjakan pembayaran, atau gelombang kesalahan sistem. Kami menerapkan model yang mempelajari seperti apa kondisi normal dan memperingatkan Anda tentang anomali nyata, bukan gangguan.
Kami membangun rangkaian pengujian adversarial yang secara otomatis menguji AI Anda terhadap jailbreak, kebocoran data, bias, dan pelanggaran kebijakan, serta dijalankan ulang pada setiap rilis. Temuan dilengkapi tingkat keparahan, langkah reproduksi, dan panduan perbaikan.
Untuk bisnis yang pertanyaannya membutuhkan penghubungan fakta dari banyak catatan. Kami menggabungkan peta keterkaitan orang, perusahaan, produk, dan dokumen Anda dengan pencarian dokumen, sehingga AI menjawab pertanyaan bertahap.
Kami membangun retrieval dan generasi atas gambar sekaligus teks sehingga pengguna dapat mengajukan kueri lintas diagram, tangkapan layar, foto produk, dan dokumen secara bersamaan. Gambar di-embed, diambil, dan dianalisis bersama teks di sekitarnya.
Untuk perusahaan yang menawarkan AI khusus per pelanggan atau tugas. Kami menyiapkan penyajian di mana satu model dasar menukar banyak add-on kecil khusus, sehingga setiap pelanggan mendapat versi yang disetel sendiri tanpa server khusus.
Kami memperkecil model Anda melalui pruning, kuantisasi, dan kompresi terstruktur agar sesuai dengan batas memori dan biaya yang lebih ketat, sambil mengukur kompromi kualitas di setiap langkah. Anda mendapatkan model terkecil yang masih memenuhi standar kualitas Anda.
Untuk lokasi yang harus menjaga data sepenuhnya offline, seperti pabrik, laboratorium, dan arsip pribadi. Kami menyerahkan sistem AI lengkap yang berjalan tanpa internet sama sekali: modelnya, pencarian dokumen, dan layar obrolan, diperbarui hanya lewat paket offline bertanda tangan.
Untuk tim perangkat lunak yang menghubungkan beberapa aplikasi ke backend AI mereka. Kami membangun pustaka kode bertipe dengan percobaan ulang, streaming, login, dan penanganan kesalahan bawaan, plus dokumentasi dan contoh dalam bahasa yang digunakan tim Anda.
Untuk bisnis yang pencarian AI-nya sudah melampaui pengaturan demo. Kami memindahkan basis data pencarian Anda ke pengaturan produksi yang mampu menangani pertumbuhan dan kegagalan, beralih tanpa downtime.
Kami membangun harness yang secara terprogram mencari dan mengoptimalkan prompt terhadap set evaluasi Anda, memperlakukan prompt engineering sebagai masalah optimasi yang terukur. Harness ini mengerucut pada prompt yang mengungguli prompt yang ditulis manual.
Untuk tim yang perlu menilai keluaran AI dalam skala besar. Kami membangun juri AI yang menilai jawaban berdasarkan rubrik Anda dan mencocokkannya dengan penilaian manusia sehingga Anda dapat memercayai skornya.
Untuk bisnis yang chatbot-nya membuat pelanggan frustrasi ketika macet. Kami membangun chatbot yang menjawab dari konten Anda dan meneruskan percakapan, dengan konteks lengkap, kepada seseorang ketika ia ragu atau pelanggan memintanya.
Kami menyusun golden test set yang dikurasi secara ketat untuk tugas AI Anda dengan cakupan seimbang, label dari pakar, dan kasus tepi yang telah diputuskan. Set ini menjadi acuan kebenaran (ground truth) bagi setiap evaluasi dan pemeriksaan regresi.
Untuk bisnis yang pencarian AI-nya menjadi usang atau sangat mahal dibangun ulang setiap malam. Kami membangun pipeline yang hanya memperbarui apa yang berubah, dengan pemeriksaan agar pencarian tetap konsisten.
Kami memasang instrumentasi pada infrastruktur AI Anda untuk mengatribusikan pengeluaran GPU dan token ke tim, fitur, dan pelanggan, serta menampilkan pemborosan seperti GPU yang menganggur dan model yang terlalu besar. Anda mendapatkan gambaran biaya secara langsung dan tindakan penghematan yang konkret.
Untuk tim teknologi yang sudah menjalankan perangkat lunaknya di Kubernetes dan kini punya model AI sendiri untuk disajikan. Kami menyiapkan penyajian model yang naik skala saat lalu lintas meningkat, turun skala saat sepi, dan merilis versi model baru dengan aman.
Kami membangun lapisan yang membatasi output model pada skema JSON atau grammar yang ketat sehingga kode hilir tidak pernah gagal karena respons yang cacat. Output yang tidak valid dibatasi saat generasi atau diperbaiki dan divalidasi ulang.
Kami membangun pipeline yang menemukan dan menghapus konten yang hampir duplikat berdasarkan makna, bukan hanya teks yang persis sama, sehingga set pelatihan dan basis pengetahuan bersih dari redundansi. Pipeline ini mengelompokkan item serupa dan mempertahankan perwakilan terbaik dari masing-masing kelompok.
Kami melatih reranker cross-encoder khusus pada data klik dan relevansi Anda sehingga peringkat mencerminkan apa yang benar-benar dianggap berguna oleh pengguna Anda. Kami mengukur peningkatan NDCG dibandingkan reranker generik sebelum dirilis.
Kami menerapkan gateway yang menyatukan beberapa penyedia model di balik satu API dengan failover otomatis, load balancing, dan kunci yang tidak bergantung pada penyedia. Jika satu penyedia menurun kinerjanya atau membatasi laju permintaan Anda, lalu lintas berpindah dengan mulus.