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.
Implantamos um serviço que aplica limites de tokens e de requisições por usuário, por equipe e por plano, com degradação gradual e feedback claro sobre a cota. Ele protege o seu orçamento e impede que um único cliente esgote os recursos dos demais.
Construímos e implantamos um classificador de moderação ajustado à sua política que sinaliza conteúdo tóxico, inseguro ou fora da política em textos ou imagens em escala. Ele vem com uma fila de revisão e retreinamento contínuo a partir das decisões dos moderadores.
Implantamos um pipeline de ASR com diarização de falantes, marcações de tempo e ajuste ao vocabulário do domínio, que transcreve com precisão ligações e reuniões gravadas com aviso aos participantes. Ele funciona na sua infraestrutura, para que as gravações nunca saiam do seu controle.
Para lojas online e sites de conteúdo que mostram os mesmos itens para todos. Criamos um motor de recomendação que aprende com a navegação e as compras para sugerir os produtos certos a cada visitante, respeitando suas regras de negócio.
Para negócios que querem saber quando acontece algo estranho: uma queda de vendas, um pico de pagamentos, uma onda de erros do sistema. Implantamos um modelo que aprende como é o normal e avisa você sobre anomalias reais, não sobre ruído.
Construímos uma suíte de testes adversariais que sonda automaticamente sua IA em busca de jailbreaks, vazamento de dados, viés e violações de política, e é executada novamente a cada release. Os achados vêm com severidade, reproduções e orientações de correção.
Para negócios cujas perguntas exigem ligar fatos entre muitos registros. Combinamos um mapa de como as suas pessoas, empresas, produtos e documentos se conectam com a busca de documentos, para que a IA responda a perguntas de várias etapas.
Construímos recuperação e geração sobre imagens e texto, para que os usuários possam fazer consultas em diagramas, capturas de tela, fotos de produtos e documentos ao mesmo tempo. As imagens são convertidas em embeddings, recuperadas e analisadas junto com o texto ao seu redor.
Para empresas que oferecem IA personalizada por cliente ou tarefa. Montamos um serviço em que um modelo base alterna muitos pequenos complementos personalizados, de modo que cada cliente tenha a sua própria versão ajustada sem um servidor dedicado.
Reduzimos seu modelo por meio de pruning, quantização e compressão estruturada para caber em orçamentos mais apertados de memória e custo, medindo a perda de qualidade em cada etapa. Você recebe o menor modelo que ainda atende ao seu padrão de qualidade.
Para locais que precisam manter os dados totalmente offline: fábricas, laboratórios, arquivos privados. Entregamos um sistema de IA completo que funciona sem nenhuma internet: o modelo, a busca de documentos e uma tela de chat, atualizado apenas por pacotes assinados offline.
Para equipes de software que conectam vários aplicativos ao back-end de IA. Criamos uma biblioteca de código tipada com novas tentativas, streaming, logins e tratamento de erros embutidos, além de documentação e exemplos nas linguagens que a sua equipe usa.
Para negócios cuja busca com IA superou a configuração de demonstração. Movemos o seu banco de dados de busca para uma configuração de produção que suporta o crescimento e as falhas, com a troca feita sem tempo de inatividade.
Construímos um harness que busca e otimiza prompts de forma programática com base no seu conjunto de avaliação, tratando a engenharia de prompts como um problema de otimização mensurável. Ele converge para prompts que superam os escritos à mão.
Para equipes que precisam avaliar em escala os resultados de uma IA. Criamos um juiz de IA que pontua as respostas segundo a sua rubrica e o conferimos com avaliações humanas para que você possa confiar nas notas dele.
Para negócios cujo chatbot frustra os clientes quando trava. Criamos um chatbot que responde com base nos seus conteúdos e passa a conversa, com todo o contexto, a uma pessoa quando está em dúvida ou o cliente pede.
Construímos um conjunto de teste de referência (golden set) rigorosamente curado para a sua tarefa de IA, com cobertura equilibrada, rótulos de especialistas e casos-limite arbitrados. Ele se torna a referência (ground truth) contra a qual toda avaliação e verificação de regressão é executada.
Para negócios cuja busca com IA fica desatualizada ou custa uma fortuna para ser reconstruída toda noite. Criamos um pipeline que atualiza apenas o que mudou, com verificações de que a busca continua consistente.
Instrumentamos sua infraestrutura de IA para atribuir os gastos com GPU e tokens a equipes, funcionalidades e clientes, e revelar desperdícios como GPUs ociosas e modelos superdimensionados. Você obtém uma visão de custos ao vivo e ações concretas de economia.
Para equipes técnicas que já rodam o software no Kubernetes e agora têm modelos de IA próprios para servir. Montamos um serviço de modelos que aumenta a capacidade quando o tráfego sobe, reduz quando está tranquilo e lança novas versões do modelo com segurança.
Construímos uma camada que restringe a saída do modelo a um JSON schema ou gramática estritos, para que o código downstream nunca trave com respostas malformadas. Saídas inválidas são restringidas no momento da geração ou corrigidas e revalidadas.
Construímos um pipeline que encontra e remove conteúdo quase duplicado pelo significado, não apenas pelo texto exato, eliminando redundâncias de conjuntos de treinamento e bases de conhecimento. Ele agrupa itens semelhantes e mantém o melhor representante de cada grupo.
Treinamos um reranker cross-encoder personalizado com seus dados de cliques e relevância, para que o ranking reflita o que seus usuários realmente consideram útil. Medimos os ganhos de NDCG em relação a rerankers genéricos antes de colocar em produção.
Implantamos um gateway que unifica vários provedores de modelos por trás de uma única API, com failover automático, balanceamento de carga e chaves independentes de provedor. Se um provedor degradar ou limitar sua taxa de requisições, o tráfego é redirecionado de forma transparente.