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.
Voor bedrijven met vertrouwelijke documenten die AI-hulp willen maar niemand, zelfs de serverhost niet, de gegevens mogen laten lezen. We zetten een AI-model op binnen een afgesloten, versleutelde rekenomgeving en geven u bewijs dat uw gegevens daarbinnen zijn gebleven.
Voor bedrijven die bedolven zijn onder e-mails, documenten en notities met onderdeelnummers, productcodes of andere details die medewerkers met de hand overschrijven. We trainen een AI om die details automatisch eruit te halen en in een spreadsheet of systeem te zetten.
We bouwen een classifier die binnenkomende berichten, tickets of vragen naar de juiste intentie en het juiste team routeert, met betrouwbaarheidsscores en een categorie voor onbekende intenties. De classifier wordt hertraind op basis van correcties, zodat de nauwkeurigheid in de loop van de tijd stijgt.
Voor merken en bureaus die veel product- en campagnebeelden in een consistente stijl nodig hebben. We zetten een privé-beeldgenerator op, getraind op uw producten en uitstraling, zodat uw team beelden in uw huisstijl maakt zonder per afbeelding te betalen.
Wij voegen watermerken en herkomstinformatie toe aan uw door AI gegenereerde tekst of afbeeldingen, zodat outputs kunnen worden gedetecteerd en herleid tot uw systeem. Dit ondersteunt het labelen van AI-content, merkbescherming en onderzoek naar misbruik.
We bouwen een platform voor het vastleggen van feedback in het product en voor labeling, dat gebruikerssignalen en beslissingen van reviewers omzet in gestructureerde trainingsdata. Het sluit de cirkel van productie-output naar de volgende modelverbetering.
Voor teams die een AI-assistent op hun documenten draaien en niet kunnen zien of een wijziging antwoorden beter of slechter maakt. We bouwen een testbank die scoort hoe goed uw systeem de juiste documenten vindt en na elke wijziging opnieuw draait.
Voor bedrijven wier AI-modellen verouderen naarmate klanten en producten veranderen. We bouwen een pijplijn die uw model opnieuw traint wanneer er nieuwe gegevens binnenkomen, het test en het alleen live zet als het minstens zo goed presteert als het oude.
Voor bedrijven die willen dat klanten aan de telefoon of in hun app met een AI praten en een natuurlijk heen-en-weer krijgen. We bouwen de spraakengine die luistert, antwoordt op basis van uw eigen informatie en terugpraat, en bellers laat onderbreken zoals in een echt gesprek.
Voor winkels en boekingssites wier aanbevelingen alleen werken voor vaste klanten. We voegen een laag toe die goede producten voorstelt aan gloednieuwe bezoekers en gloednieuwe producten een eerlijke kans geeft, op basis van hoe items zijn en de context van het bezoek.
Voor softwarebedrijven waarvan de AI antwoorden moet geven die automatisch kunnen worden gecontroleerd, zoals databasequery's of code die tests moet doorstaan. Wij trainen uw model tegen uw eigen controle, zodat het leert van wat werkelijk juist is.
Voor bedrijven wier AI-rekeningen blijven groeien zonder dat ze weten wie wat gebruikt. We plaatsen één gateway voor al uw AI-verkeer die elk verzoek van het team voorziet, kosten naar uw financiële codes stuurt en herhaalde verzoeken cachet om geld te besparen.
Voor softwarebedrijven wier drukste AI-functie traag is door de code rond het model en niet door het model zelf. We herschrijven dat ene trage pad in een snelle systeemtaal en houden dezelfde interface aan, zodat er verder niets in uw product verandert.
Voor bedrijven die een AI-agent als eenvoudig script draaien dat opnieuw begint wanneer er iets misgaat. We verplaatsen het naar een duurzame workflow-engine, zodat elke stap wordt opgeslagen, een crash verdergaat waar het stopte en acties zoals betalingen of e-mails niet twee keer plaatsvinden.
Voor organisaties met een zeer grote bibliotheek eigen documenten, zoals technische handleidingen of onderzoeksarchieven. We trainen een open model verder op die bibliotheek zodat het de woorden van uw vakgebied echt begrijpt, en stemmen het daarna af op uw taken.
Voor bedrijven waarvan de AI beslissingen neemt die klanten later in twijfel kunnen trekken. Wij leggen elke beslissing vast met de invoer, modelversie en uitvoer in een log die niet kan worden bewerkt, zodat u maanden later precies kunt laten zien wat er gebeurde.
Voor bedrijven die AI-modellen op kleine computers op veel locaties draaien, zoals camera's in winkels of sensoren in fabrieken. We zetten centraal beheer op dat modelupdates veilig uitrolt, de gezondheid en nauwkeurigheid van elke locatie bewaakt en terugdraait als er iets misgaat.
Voor fabrieken waar dezelfde pomp of motor in elk monitoringsysteem een ander ID heeft. Wij koppelen ze tot één assetrecord en bouwen een gedeelde gegevensopslag, zodat elk model en elk rapport alle gegevens over elke machine samen ziet.
Voor enzymtechnologieteams die maar een fractie kunnen maken van de ontwerpen die ze bedenken. We stemmen een eiwit-AI af op uw eigen assayresultaten, zodat die duizenden kandidaatsequenties per dag scoort voordat er een naar het lab gaat.
Voor engineeringteams die uren wachten op elke simulatierun. Wij trainen een snelle AI-vervanger op uw eerdere simulaties en echte sensorgegevens, zodat engineers vrijwel directe antwoorden krijgen in hun ontwerptools.
Voor analytisch chemici die uren besteden aan het afleiden van structuren uit NMR- of massaspectra. De AI, afgestemd op uw bevestigde structuren, stelt vanuit uw spectroscopiesoftware gerangschikte kandidaatstructuren voor.
Voor engineers van wie de simulaties afwijken van wat de fabriek of het lab werkelijk meet. Wij vinden de onbekende fysische parameters waarmee uw simulator overeenkomt met echte metingen, en herhalen dat automatisch wanneer nieuwe gegevens binnenkomen.
Voor softwareteams waarvan de tests slagen maar toch bugs missen. Wij vinden de codepaden die uw tests niet echt beschermen, schrijven precies daarvoor nieuwe tests en voegen een controle toe die voorkomt dat zwakkere testdekking wordt gemerged.
Voor bedrijven met een kritiek systeem waarvan de makers allang vertrokken zijn. Wij bekijken wat de code werkelijk doet onder testverkeer, bouwen een doorzoekbare kaart van het gedrag en schrijven tests die dat vastleggen voordat iemand iets wijzigt.
Voor softwareteams wier senior engineers steeds dezelfde reviewopmerkingen schrijven. We trainen een reviewbot op uw eigen eerdere reviews, inclusief welke opmerkingen tot wijzigingen leidden en welke merges later werden teruggedraaid, zodat elke nieuwe pull request een eerste review krijgt in de stijl van uw team.
Voor softwarebedrijven die voor AI betalen bij elk gebruikersverzoek. Wij meten met uw eigen eerdere antwoorden welk AI-model goed genoeg is voor elk soort verzoek en routeren elk verzoek vervolgens naar het goedkoopste model dat slaagt.
Voor bedrijven wier AI-assistent uit hun documenten antwoordt maar het vaak fout heeft. We zoeken uit of hij de verkeerde documenten ophaalt of de juiste verkeerd leest, herstellen het zoeken en bouwen uw index opnieuw op.
Voor producten waarbij gebruikers steeds vergelijkbare vragen stellen. Wij slaan goede AI-antwoorden op en hergebruiken ze wanneer een nieuwe vraag hetzelfde betekent, zodat u niet opnieuw betaalt voor antwoorden die u al hebt.
Voor bedrijven met veel AI-gebruikslogs en een taak die algemene modellen steeds fout doen. Wij maken van uw eerdere verzoeken en de correcties van uw team een trainingsset, trainen uw eigen afgestemde model en tonen aan of het beter presteert dan het standaardmodel.
Voor bedrijven met AI-functies en een supportinbox vol eerdere fouten. Wij maken van gesloten tickets en de correcties van uw team tests waar uw AI voor moet slagen, voeren ze bij elke wijziging uit en rapporteren wat faalt.
Voor bedrijven die meerdere AI-functies draaien en het overzicht verliezen over wat ze kosten en hoe goed ze werken. Elk verzoek wordt van vraag tot uitkomst getraceerd, zodat u uitgaven en kwaliteit naast elkaar per functie ziet.
Voor bedrijven wier cloudrekening maar blijft stijgen. We meten wat uw diensten over een volledige drukke cyclus echt gebruiken, passen ze aan, voegen verstandige automatische schaling en goedkopere reservecapaciteit toe en draaien automatisch terug als er iets vertraagt.
Uw team stelt in de chat vragen zoals 'welke winkels hebben deze maand minder paraplu's verkocht' en krijgt een antwoord uit uw eigen database, met de berekening erbij.
Wij bouwen en implementeren de verbinding waarmee AI-assistenten kunnen inloggen op uw product en het namens uw klanten kunnen gebruiken, binnen de limieten die u instelt.
Wanneer het AI-model dat uw product gebruikt wordt stopgezet, zetten wij u over op een vervanger en testen wij op uw echte verzoeken dat die even goed werkt voordat er wordt overgeschakeld.
Wij nemen het voorspellingsmodel dat iemand in een notebook heeft gebouwd, laten het weer werken en draaien het als een volwaardige dienst die uw systemen kunnen gebruiken, met controles dat het blijft werken.
Elk AI-model of elke dataset die uw team downloadt, wordt automatisch gecontroleerd op verborgen schadelijke code en licentieproblemen voordat het kan worden gebruikt.
Wij verzamelen sensoropnamen van uw apparaat, trainen een klein model dat de gebeurtenissen herkent die voor u belangrijk zijn en passen het op de chip van uw apparaat.
Voordat een AI-model dat op uw privédata is getraind live gaat, testen wij of het ertoe kan worden gebracht die data te herhalen, en houden wij de release tegen als dat zo is.
Wij groeperen alles wat gebruikers aan uw AI-functie vragen in onderwerpen en laten zien welke soorten verzoeken slecht worden afgehandeld, zodat u weet wat u als volgende moet verbeteren.
Voordat elke update van uw chatbot live gaat, worden er honderden realistische oefengesprekken mee gevoerd en ziet u waar de bot faalde.
Wij bouwen een model dat uw records in uw eigen categorieën indeelt, met regels van uw experts in plaats van maandenlang handmatig taggen.
Wij voegen een zekerheidscontrole toe aan uw bestaande AI-model, zodat het alleen automatisch handelt wanneer het betrouwbaar zeker is en de rest naar uw team stuurt.
Wij vinden de specifieke soorten gevallen waarin uw AI-model fouten maakt, geven ze een naam en blijven ze na elke update controleren.
Wij voegen een functie toe aan uw software waarmee elk van uw klanten een eigen versie van uw AI op zijn data kan trainen, getest voordat die live gaat.
Wij verpakken uw AI-product zodat uw klanten het op hun eigen servers of cloudaccounts kunnen installeren en bijwerken, met licentiesleutels.
Wij trainen een model voor codesuggesties op uw eigen codebase en draaien het op uw servers, zodat uw ontwikkelaars suggesties krijgen die bij uw code passen zonder dat die uw bedrijf verlaat.
Wij plaatsen een controlepunt tussen AI-agents en uw bedrijfssystemen, zodat ze alleen kunnen doen wat u toestaat en alles wat riskant is wacht op goedkeuring door een mens.
Wij verkleinen de zoekdatabase achter uw AI-functies, testen op uw echte zoekopdrachten dat de resultaten even goed blijven en waarschuwen u als dat niet zo is.
Wij gebruiken uw eerdere zoek- en klikhistorie om in te schatten hoe een nieuw ranking- of aanbevelingsmodel zou hebben gepresteerd, voordat u het op echte klanten test.
AI-spelers spelen elke nieuwe versie van uw game op zoek naar crashes, plekken waar spelers vastlopen en oneerlijke moeilijkheid, en melden die met replays in uw buglijst.
Uw gebruikers beschrijven de regel, het filter of de formule die ze willen in alledaagse woorden, en uw product schrijft die voor hen — gecontroleerd voordat die wordt gebruikt.
AI-codeertools beweren allemaal de beste te zijn. Wij maken van uw eigen eerdere bugfixes een besloten test, laten de tools die uitvoeren en laten zien welke echt het best werkt op uw code.
Als uw technische of analysesoftware uren nodig heeft, verplaatsen wij de zwaarste berekeningen naar grafische processors en controleren wij of de antwoorden overeenkomen met het origineel.