Sua própria IA privada, configurada e operada para você, para que seus dados permaneçam com você.
Para empresas que não podem enviar documentos a serviços de IA externos. Instalamos um modelo de IA aberto nos seus próprios servidores ou na sua nuvem privada, para que a equipe use IA para redigir, resumir e tirar dúvidas sem que nada saia da sua rede.
Para empresas cuja IA precisa escrever ou classificar do seu próprio jeito. Criamos um processo repetível que transforma seus dados de exemplo em um modelo treinado sob medida, testado com exemplos reservados antes de cada nova versão entrar no ar.
Para empresas com muitos documentos em que a equipe ou os clientes fazem buscas. Criamos uma IA que lê seus documentos e responde perguntas citando a fonte exata, testada com as suas próprias perguntas reais.
Construímos uma suíte de avaliação versionada que pontua cada mudança de modelo ou de prompt em relação a um dataset de referência antes de ir para produção, detectando regressões automaticamente. Os resultados são acompanhados ao longo do tempo para que você veja a tendência de qualidade entre as versões.
Construímos uma camada inline que detecta e mascara nomes, e-mails, números de cartão, identificadores de saúde e entidades personalizadas antes que o texto chegue a qualquer modelo ou log. As mascarações são reversíveis por meio de um cofre seguro, mediante autorização, para que os sistemas downstream continuem funcionando.
Para empresas com recursos de IA que querem provas de que uma versão é melhor que outra. Criamos experimentos que dividem o tráfego real entre versões de prompt ou de modelo e medem resultados reais de negócio.
Para criadores de apps cuja IA precisa funcionar rápido, offline ou com privacidade. Reduzimos um modelo e o instalamos dentro do seu app de celular, app web ou dispositivo, para que rode sem servidor.
Para equipes cuja IA tem poucos exemplos de casos raros. Criamos um pipeline que gera exemplos fictícios realistas, os compara com seus dados reais e registra o que foi gerado e por quê.
Construímos uma camada de validação que impõe o schema, bloqueia conteúdo inseguro ou fora da política e verifica o embasamento factual de cada resposta do modelo antes que ela chegue a um usuário. Saídas reprovadas são corrigidas automaticamente ou geradas novamente em vez de serem entregues.
Construímos um ciclo de feedback que captura as avaliações positivas/negativas, as correções e as escolhas dos usuários e as transforma em sinal de treinamento DPO/RLHF para alinhar o modelo de forma contínua aos seus usuários. Cada ciclo é medido em relação a um conjunto reservado para confirmar uma melhoria real.
Configuramos uma infraestrutura de GPU com autoescalonamento que aumenta a capacidade sob carga e a reduz quando ociosa, com filas e classes de prioridade. Jobs e inferência compartilham o pool de forma eficiente para que você deixe de pagar por aceleradores ociosos.
Para empresas que rodam os próprios modelos de IA em servidores caros. Ajustamos a forma como seus modelos são servidos para que o mesmo hardware atenda mais solicitações com mais rapidez, e medimos o antes e o depois.
Implantamos um verificador de fundamentação que confere cada afirmação gerada em relação aos trechos de origem e sinaliza ou bloqueia declarações sem suporte. Ele pontua a fidelidade em tempo real e pode forçar uma nova geração quando a resposta se desvia.
Destilamos o comportamento de um modelo grande em um modelo pequeno e barato que roda por uma fração do custo, mantendo a maior parte da qualidade na sua tarefa. Geramos as saídas do professor, treinamos o aluno e comprovamos que a diferença de qualidade é aceitável.
Incorporamos um recurso de IA — sumarização, redação, busca ou classificação — diretamente no seu app existente, com autenticação adequada, limites de taxa, estados de erro e analytics. Ele é entregue como código de produção na sua stack, não como uma demonstração.
Construímos uma camada de defesa que detecta e neutraliza tentativas de prompt injection e jailbreak ocultas na entrada do usuário ou em documentos recuperados. Ela isola conteúdo não confiável, remove instruções e bloqueia o uso indevido de ferramentas antes que ocorra dano.
Para empresas que lançam ou ampliam recursos de IA. Simulamos muitos usuários ao mesmo tempo na sua IA e mostramos a velocidade de resposta, onde ela falha e que capacidade você precisa para crescer.
Implantamos um monitoramento que acompanha a distribuição das entradas e a qualidade das saídas ao longo do tempo e alerta quando o modelo começa a se desviar da sua linha de base de treinamento. Ele separa o data drift do concept drift para que você saiba se deve retreinar ou repensar.
Para equipes que treinam e rodam os próprios modelos. Criamos um feature store para que as mesmas definições de dados alimentem tanto o treinamento quanto as previsões em produção, acabando com divergências que estragam os modelos sem ninguém perceber.
Construímos um pipeline que executa modelos sobre milhões de registros de forma eficiente, com checkpoints, novas tentativas e controles de custo. Grandes jobs de pontuação rodam durante a noite e são retomados sem problemas se forem interrompidos.
Configuramos rollouts progressivos de modelos que enviam uma pequena parcela do tráfego para uma nova versão, acompanham as métricas de qualidade e de erro e promovem ou revertem automaticamente com base nos números. Modelos ruins nunca chegam a todos os seus usuários.
Para empresas cuja busca com IA erra por causa de termos especializados. Treinamos o modelo de busca com seus termos e exemplos para que ele encontre os documentos certos, e medimos a melhora em relação ao modelo padrão.
Construímos uma camada de memória que armazena, resume e recupera o histórico de conversas para que o seu assistente se lembre dos usuários entre sessões sem estourar a janela de contexto. Ela equilibra a recuperação de informações com o custo por meio de sumarização em níveis.
Para empresas de software que adicionam recursos de IA para muitos clientes empresariais. Criamos um backend único que mantém os dados de cada cliente rigorosamente separados, mede o uso e permite definir limites e modelos por plano.