Uw eigen private AI, voor u opgezet en beheerd, zodat uw data bij u blijft.
Voor bedrijven die documenten niet naar externe AI-diensten kunnen sturen. We installeren een open AI-model op uw eigen servers of privécloud, zodat medewerkers AI gebruiken voor opstellen, samenvatten en vragen terwijl er niets uw netwerk verlaat.
Voor bedrijven wier AI op eigen wijze moet schrijven of classificeren. We bouwen een herhaalbaar proces dat uw voorbeeldgegevens omzet in een op maat getraind model, getest op achtergehouden voorbeelden voordat elke nieuwe versie live gaat.
Voor bedrijven met veel documenten waarin medewerkers of klanten zoeken. We bouwen een AI die uw documenten leest en vragen beantwoordt met verwijzingen naar de exacte bron, getest met uw eigen echte vragen.
We bouwen een geversioneerde evaluatiesuite die elke wijziging aan een model of prompt vóór release beoordeelt aan de hand van een gouden dataset en zo regressies automatisch opspoort. Resultaten worden over tijd bijgehouden, zodat u de kwaliteitstrend over releases heen ziet.
We bouwen een inline laag die namen, e-mailadressen, kaartnummers, gezondheidsidentificatoren en aangepaste entiteiten detecteert en afschermt voordat tekst een model of log bereikt. Afschermingen zijn bij autorisatie omkeerbaar via een beveiligde kluis, zodat downstreamsystemen blijven werken.
Voor bedrijven met AI-functies die bewijs willen dat de ene versie beter is dan de andere. We bouwen experimenten die live verkeer verdelen over prompt- of modelversies en echte bedrijfsresultaten meten.
Voor app-makers wier AI snel, offline of privé moet werken. We verkleinen een model en installeren het in uw telefoon-app, browser-app of apparaat, zodat het zonder server draait.
Voor teams wier AI voorbeelden van zeldzame gevallen mist. We bouwen een pijplijn die realistische verzonnen voorbeelden genereert, ze toetst aan uw echte gegevens en vastlegt wat is gegenereerd en waarom.
We bouwen een validatielaag die bij elk modelantwoord het schema afdwingt, onveilige of beleidsstrijdige inhoud blokkeert en de feitelijke onderbouwing controleert voordat het een gebruiker bereikt. Afgekeurde output wordt automatisch gecorrigeerd of opnieuw gegenereerd in plaats van verzonden.
We bouwen een feedbacklus die duimpjes, correcties en keuzes van gebruikers vastlegt en omzet in DPO/RLHF-trainingssignaal om het model stap voor stap af te stemmen op uw gebruikers. Elke cyclus wordt gemeten ten opzichte van een achtergehouden set om te bevestigen dat er werkelijk verbetering is.
We richten automatisch schalende GPU-infrastructuur in die capaciteit opschaalt bij belasting en afschaalt bij inactiviteit, met wachtrijen en prioriteitsklassen. Jobs en inferentie delen de pool efficiënt, zodat u niet langer betaalt voor ongebruikte accelerators.
Voor bedrijven die eigen AI-modellen op dure servers draaien. We stemmen uw modelbediening af zodat dezelfde hardware meer verzoeken sneller afhandelt, en we meten voor en na.
We zetten een verificatiecomponent in die elke gegenereerde bewering toetst aan de bronpassages en onvoldoende onderbouwde uitspraken markeert of blokkeert. Het beoordeelt de getrouwheid in realtime en kan een nieuwe generatie afdwingen wanneer het antwoord afdwaalt.
We distilleren het gedrag van een groot model naar een klein, goedkoop model dat voor een fractie van de kosten draait en het grootste deel van de kwaliteit op uw taak behoudt. We genereren teacher-output, trainen het studentmodel en tonen aan dat het kwaliteitsverschil aanvaardbaar is.
We bouwen een AI-functie (samenvatten, opstellen, zoeken of classificeren) rechtstreeks in uw bestaande app in, met correcte authenticatie, rate limits, foutstatussen en analytics. Het wordt opgeleverd als productiecode in uw stack, niet als demo.
We bouwen een verdedigingslaag die pogingen tot prompt-injectie en jailbreaks in gebruikersinvoer of opgehaalde documenten detecteert en onschadelijk maakt. Het isoleert niet-vertrouwde inhoud, verwijdert instructies en blokkeert misbruik van tools voordat er schade ontstaat.
Voor bedrijven die AI-functies lanceren of uitbreiden. We simuleren veel gebruikers tegelijk op uw AI en tonen hoe snel die reageert, waar die breekt en welke capaciteit u nodig heeft voor groei.
We zetten monitoring in die de verdeling van de invoer en de kwaliteit van de output over tijd volgt en waarschuwt wanneer het model begint af te wijken van zijn trainingsbaseline. Het onderscheidt data drift van concept drift, zodat u weet of u moet hertrainen of de aanpak moet herzien.
Voor teams die eigen modellen trainen en draaien. We bouwen een feature store zodat dezelfde datadefinities zowel training als live voorspellingen voeden, wat een einde maakt aan verschillen die modellen ongemerkt breken.
We bouwen een pipeline die modellen efficiënt over miljoenen records draait, met checkpointing, retries en kostenbeheersing. Grote scoringsjobs draaien 's nachts en worden na een onderbreking netjes hervat.
We richten geleidelijke model-uitrol in die een klein deel van het verkeer naar een nieuwe versie stuurt, kwaliteits- en foutmetrics bewaakt en op basis van de cijfers automatisch promoveert of terugdraait. Slechte modellen bereiken nooit al uw gebruikers.
Voor bedrijven wier AI-zoekfunctie misloopt door vakterminologie. We trainen het zoekmodel op uw termen en voorbeelden zodat het de juiste documenten vindt, en meten de verbetering ten opzichte van het standaardmodel.
We bouwen een geheugenlaag die gespreksgeschiedenis opslaat, samenvat en ophaalt, zodat uw assistent gebruikers over sessies heen onthoudt zonder het contextvenster te overschrijden. Via gelaagde samenvatting houdt het recall en kosten in evenwicht.
Voor softwarebedrijven die AI-functies toevoegen voor veel zakelijke klanten. We bouwen één back-end die de gegevens van elke klant strikt gescheiden houdt, hun gebruik meet en u limieten en modellen per abonnement laat instellen.