A sua própria IA privada, configurada e gerida para si, para que os seus dados permaneçam consigo.
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 cloud privada, para que a equipa use a IA para redigir, resumir e esclarecer dúvidas sem que nada saia da sua rede.
Para empresas cuja IA tem de escrever ou classificar à sua maneira. Criamos um processo repetível que transforma os seus dados de exemplo num modelo treinado à medida, testado com exemplos reservados antes de cada nova versão entrar em funcionamento.
Para empresas com muitos documentos onde a equipa ou os clientes pesquisam. Criamos uma IA que lê os seus documentos e responde a perguntas citando a fonte exata, testada com as suas próprias perguntas reais.
Construímos um conjunto de avaliação versionado que pontua cada alteração de modelo ou de prompt face a um conjunto de dados de referência antes de entrar em produção, detetando regressões automaticamente. Os resultados são acompanhados ao longo do tempo para que possa ver a evolução da qualidade entre versões.
Construímos uma camada em linha que deteta e oculta nomes, e-mails, números de cartão, identificadores de saúde e entidades personalizadas antes de o texto chegar a qualquer modelo ou registo. As ocultações são reversíveis através de um cofre seguro, mediante autorização, para que os sistemas a jusante continuem a funcionar.
Para empresas com funcionalidades de IA que querem provas de que uma versão é melhor do que outra. Criamos experiências que dividem o tráfego real entre versões de prompt ou de modelo e medem resultados reais do negócio.
Para criadores de aplicações cuja IA tem de funcionar depressa, sem ligação ou de forma privada. Reduzimos um modelo e instalamo-lo dentro da sua aplicação de telemóvel, aplicação web ou dispositivo, para que funcione sem servidor.
Para equipas cuja IA tem poucos exemplos de casos raros. Criamos um pipeline que gera exemplos fictícios realistas, os compara com os seus dados reais e regista o que foi gerado e porquê.
Construímos uma camada de validação que impõe o esquema, bloqueia conteúdo inseguro ou fora da política e verifica a fundamentação factual de cada resposta do modelo antes de chegar a um utilizador. As respostas que falham são corrigidas automaticamente ou repetidas em vez de serem entregues.
Construímos um ciclo de feedback que capta os polegares, correções e escolhas dos utilizadores e os transforma em sinal de treino DPO/RLHF para alinhar progressivamente o modelo com os seus utilizadores. Cada ciclo é medido face a um conjunto reservado para confirmar uma melhoria real.
Configuramos infraestrutura de GPU com escalamento automático que aumenta a capacidade sob carga e a reduz quando está inativa, com filas e classes de prioridade. Os trabalhos e a inferência partilham o conjunto de forma eficiente para que deixe de pagar por aceleradores inativos.
Para empresas que executam os seus próprios modelos de IA em servidores dispendiosos. Afinamos a forma como os seus modelos são servidos para que o mesmo hardware trate mais pedidos e mais depressa, e medimos o antes e o depois.
Implementamos um verificador de fundamentação que confronta cada afirmação gerada com as passagens de origem e sinaliza ou bloqueia afirmações sem suporte. Pontua a fidelidade em tempo real e pode forçar uma nova geração quando a resposta se desvia.
Destilamos o comportamento de um modelo grande para um modelo pequeno e barato que funciona a uma fração do custo, mantendo a maior parte da qualidade na sua tarefa. Geramos as saídas do professor, treinamos o aluno e demonstramos que a diferença de qualidade é aceitável.
Integramos uma funcionalidade de IA — resumo, redação, pesquisa ou classificação — diretamente na sua aplicação existente, com autenticação adequada, limites de pedidos, estados de erro e analítica. É entregue como código de produção na sua stack, e não como uma demonstração.
Construímos uma camada de defesa que deteta e neutraliza tentativas de prompt injection e de jailbreak escondidas nas entradas dos utilizadores ou em documentos recuperados. Isola o conteúdo não fidedigno, remove instruções e bloqueia a utilização indevida de ferramentas antes de ocorrerem danos.
Para empresas que lançam ou ampliam funcionalidades de IA. Simulamos muitos utilizadores em simultâneo na sua IA e mostramos a rapidez de resposta, onde falha e que capacidade precisa para crescer.
Implementamos monitorização que acompanha a distribuição das entradas e a qualidade das saídas ao longo do tempo e alerta quando o modelo começa a desviar-se da sua base de treino. Distingue o desvio de dados do desvio de conceito para que saiba se deve voltar a treinar ou repensar.
Para equipas que treinam e executam os seus próprios modelos. Criamos um feature store para que as mesmas definições de dados alimentem o treino e as previsões em produção, acabando com as discrepâncias que estragam os modelos sem ninguém dar por isso.
Construímos um pipeline que executa modelos sobre milhões de registos de forma eficiente, com checkpoints, novas tentativas e controlo de custos. Os grandes trabalhos de pontuação correm durante a noite e retomam sem problemas se forem interrompidos.
Configuramos implementações progressivas de modelos que enviam uma pequena parte do tráfego para uma nova versão, acompanham as métricas de qualidade e de erro, e promovem ou revertem automaticamente com base nos números. Os modelos defeituosos nunca chegam a todos os seus utilizadores.
Para empresas cuja pesquisa com IA falha por causa de termos especializados. Treinamos o modelo de pesquisa com os seus termos e exemplos para que encontre os documentos certos, e medimos a melhoria face ao modelo padrão.
Construímos uma camada de memória que armazena, resume e recupera o histórico das conversas para que o seu assistente se lembre dos utilizadores entre sessões sem esgotar a janela de contexto. Equilibra a capacidade de recordação com o custo através de resumos por níveis.
Para empresas de software que acrescentam funcionalidades de IA para muitos clientes empresariais. Criamos um único backend que mantém os dados de cada cliente rigorosamente separados, mede a sua utilização e permite definir limites e modelos por plano.