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.
We zetten een service in die token- en verzoeklimieten per gebruiker, per team en per abonnement afdwingt, met geleidelijke degradatie en duidelijke terugkoppeling over het quotum. Het beschermt uw budget en voorkomt dat één klant de rest tekortdoet.
We bouwen en implementeren een moderatieclassifier, afgestemd op uw beleid, die toxische, onveilige of beleidsstrijdige inhoud in tekst of afbeeldingen op schaal markeert. Het wordt geleverd met een beoordelingswachtrij en continue hertraining op basis van beslissingen van moderatoren.
Wij implementeren een ASR-pipeline met sprekerherkenning, tijdstempels en afstemming op vakterminologie die gesprekken en vergaderingen die met medeweten van de deelnemers zijn opgenomen nauwkeurig transcribeert. De pipeline draait op uw infrastructuur, zodat opnamen nooit buiten uw beheer komen.
Voor webwinkels en contentsites die iedereen dezelfde items tonen. We bouwen een aanbevelingsengine die leert van browsen en kopen om elke bezoeker de juiste producten voor te stellen, met uw bedrijfsregels erbovenop.
Voor bedrijven die willen weten wanneer er iets vreemds gebeurt, zoals een verkoopdaling, een betalingspiek of een golf systeemfouten. We zetten een model in dat leert hoe normaal eruitziet en u waarschuwt voor echte afwijkingen, niet voor ruis.
We bouwen een adversariële testsuite die uw AI automatisch onderzoekt op jailbreaks, datalekken, bias en beleidsschendingen, en bij elke release opnieuw draait. Bevindingen worden geleverd met ernstniveau, reproducties en herstelrichtlijnen.
Voor bedrijven wier vragen feiten uit veel records moeten koppelen. We combineren een kaart van hoe uw mensen, bedrijven, producten en documenten samenhangen met zoeken in documenten, zodat de AI vragen in meerdere stappen beantwoordt.
We bouwen retrieval en generatie over zowel afbeeldingen als tekst, zodat gebruikers diagrammen, screenshots, productfoto's en documenten samen kunnen doorzoeken. Afbeeldingen worden ge-embed, opgehaald en geïnterpreteerd samen met de omringende tekst.
Voor bedrijven die AI op maat per klant of taak aanbieden. We zetten een bediening op waarin één basismodel veel kleine aangepaste add-ons wisselt, zodat elke klant een eigen afgestemde versie krijgt zonder aparte server.
We verkleinen uw model via pruning, kwantisatie en gestructureerde compressie om binnen krappere geheugen- en kostenbudgetten te passen, terwijl we bij elke stap de afweging in kwaliteit meten. U krijgt het kleinste model dat nog aan uw kwaliteitsnorm voldoet.
Voor locaties die gegevens volledig offline moeten houden, zoals fabrieken, laboratoria en privéarchieven. We leveren een compleet AI-systeem dat helemaal zonder internet draait: het model, documentzoeken en een chatscherm, alleen bijgewerkt via ondertekende offline pakketten.
Voor softwareteams die meerdere apps met hun AI-backend verbinden. We bouwen een getypeerde codebibliotheek met herhaalpogingen, streaming, logins en foutafhandeling ingebouwd, plus documentatie en voorbeelden in de talen die uw team gebruikt.
Voor bedrijven wier AI-zoekfunctie is ontgroeid aan de demo-opzet. We verplaatsen uw zoekdatabase naar een productie-opzet die groei en storingen aankan, en schakelen over zonder downtime.
We bouwen een harness die prompts programmatisch doorzoekt en optimaliseert tegen uw evaluatieset, waarbij prompt engineering wordt behandeld als een meetbaar optimalisatieprobleem. Het convergeert naar prompts die beter presteren dan handgeschreven prompts.
Voor teams die AI-uitvoer op schaal moeten beoordelen. We bouwen een AI-beoordelaar die antwoorden scoort op uw beoordelingsschema en toetsen die aan menselijke beoordelingen, zodat u de scores kunt vertrouwen.
Voor bedrijven wier chatbot klanten frustreert wanneer die vastloopt. We bouwen een chatbot die antwoordt op basis van uw content en het gesprek, met volledige context, doorgeeft aan een persoon wanneer hij het niet zeker weet of de klant erom vraagt.
We stellen een zorgvuldig samengestelde gouden testset op voor uw AI-taak, met gebalanceerde dekking, labels van experts en beoordeelde randgevallen. Deze wordt de ground truth waartegen elke evaluatie en regressiecontrole draait.
Voor bedrijven wier AI-zoekfunctie verouderd raakt of een fortuin kost om elke nacht te herbouwen. We bouwen een pijplijn die alleen bijwerkt wat is gewijzigd, met controles dat zoeken consistent blijft.
We instrumenteren uw AI-infrastructuur om GPU- en tokenuitgaven toe te wijzen aan teams, functies en klanten, en om verspilling zoals inactieve GPU's en te grote modellen zichtbaar te maken. U krijgt een actueel kostenbeeld en concrete besparingsacties.
Voor techteams die hun software al op Kubernetes draaien en nu eigen AI-modellen moeten aanbieden. We zetten modelbediening op die opschaalt wanneer het verkeer stijgt, afschaalt wanneer het rustig is en nieuwe modelversies veilig uitrolt.
We bouwen een laag die de modeloutput beperkt tot een strikt JSON-schema of een strikte grammatica, zodat downstream code nooit vastloopt op misvormde antwoorden. Ongeldige output wordt tijdens het genereren beperkt of gerepareerd en opnieuw gevalideerd.
We bouwen een pipeline die bijna-dubbele content op basis van betekenis vindt en verwijdert, niet alleen op exacte tekst, en zo trainingssets en kennisbanken van redundantie ontdoet. De pipeline clustert vergelijkbare items en behoudt van elk de beste vertegenwoordiger.
We trainen een aangepaste cross-encoder-reranker op uw klik- en relevantiedata, zodat de rangschikking weerspiegelt wat uw gebruikers daadwerkelijk nuttig vinden. We meten de NDCG-winst ten opzichte van generieke rerankers vóór de oplevering.
We implementeren een gateway die meerdere modelproviders achter één API samenbrengt, met automatische failover, load balancing en provider-onafhankelijke sleutels. Als een provider verslechtert of u rate-limits oplegt, verschuift het verkeer naadloos.