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.
Implementamos um serviço que impõe limites de tokens e de pedidos por utilizador, por equipa e por plano, com degradação gradual e feedback claro sobre as quotas. Protege o seu orçamento e impede que um único cliente prive os restantes de recursos.
Construímos e implementamos um classificador de moderação ajustado à sua política que sinaliza, em grande escala, conteúdo tóxico, inseguro ou fora da política em texto ou imagens. Inclui uma fila de revisão e retreino contínuo a partir das decisões dos moderadores.
Implementamos um pipeline de ASR com diarização de oradores, marcação temporal e ajuste ao vocabulário do setor que transcreve com exatidão chamadas e reuniões gravadas com aviso aos participantes. Corre na sua infraestrutura para que as gravações nunca saiam do seu controlo.
Para lojas online e sites de conteúdo que mostram a todos os mesmos artigos. Criamos um motor de recomendações que aprende com a navegação e as compras para sugerir os produtos certos a cada visitante, com as suas regras de negócio por cima.
Para negócios que querem saber quando acontece algo estranho: uma quebra de vendas, um pico de pagamentos, uma onda de erros do sistema. Implementamos um modelo que aprende como é o normal e avisa-o de anomalias reais, não de ruído.
Construímos um conjunto de testes adversariais que sonda automaticamente a sua IA em busca de jailbreaks, fugas de dados, enviesamentos e violações de políticas, e que volta a ser executado em cada nova versão. As conclusões incluem gravidade, reproduções e orientações de correção.
Para negócios cujas perguntas exigem ligar factos entre muitos registos. Combinamos um mapa de como as suas pessoas, empresas, produtos e documentos se ligam com a pesquisa de documentos, para que a IA responda a perguntas de vários passos.
Construímos recuperação e geração sobre imagens e texto, para que os utilizadores possam consultar diagramas, capturas de ecrã, fotografias de produtos e documentos em conjunto. As imagens são convertidas em embeddings, recuperadas e analisadas juntamente com o texto que as rodeia.
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 o seu modelo através de pruning, quantização e compressão estruturada, para caber em orçamentos de memória e de custo mais apertados, medindo o compromisso de qualidade em cada passo. Recebe o modelo mais pequeno que ainda cumpre o seu nível de qualidade.
Para locais que precisam de manter os dados totalmente offline: fábricas, laboratórios, arquivos privados. Entregamos um sistema de IA completo que funciona sem qualquer internet: o modelo, a pesquisa de documentos e um ecrã de chat, atualizado apenas por pacotes assinados offline.
Para equipas de software que ligam várias aplicações ao back-end de IA. Criamos uma biblioteca de código tipada com novas tentativas, streaming, inícios de sessão e tratamento de erros incorporados, além de documentação e exemplos nas linguagens que a sua equipa usa.
Para negócios cuja pesquisa com IA superou a configuração de demonstração. Movemos a sua base de dados de pesquisa para uma configuração de produção que suporta o crescimento e as falhas, com a mudança feita sem tempo de inatividade.
Construímos um sistema que pesquisa e otimiza prompts de forma programática face ao seu conjunto de avaliação, tratando a engenharia de prompts como um problema de otimização mensurável. Converge para prompts que superam os escritos à mão.
Para equipas que precisam de avaliar em escala os resultados de uma IA. Criamos um juiz de IA que pontua as respostas segundo a sua grelha e confrontamo-lo com avaliações humanas para que possa confiar nas pontuações dele.
Para negócios cujo chatbot frustra os clientes quando fica bloqueado. 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, etiquetas de especialistas e casos-limite arbitrados. Torna-se a referência face à qual correm todas as avaliações e verificações de regressão.
Para negócios cuja pesquisa com IA fica desatualizada ou custa uma fortuna para ser reconstruída todas as noites. Criamos um pipeline que atualiza apenas o que mudou, com verificações de que a pesquisa continua consistente.
Instrumentamos a sua infraestrutura de IA para atribuir os gastos com GPU e tokens a equipas, funcionalidades e clientes, e evidenciar desperdício como GPUs inativas e modelos sobredimensionados. Obtém uma visão atualizada dos custos e ações de poupança concretas.
Para equipas técnicas que já executam o software no Kubernetes e agora têm modelos de IA próprios para disponibilizar. Montamos um serviço de modelos que aumenta a capacidade quando o tráfego sobe, reduz quando está calmo e lança novas versões do modelo com segurança.
Construímos uma camada que restringe a saída do modelo a um esquema JSON ou gramática estritos, para que o código a jusante nunca falhe com respostas mal formadas. As saídas inválidas são restringidas no momento da geração ou reparadas e revalidadas.
Construímos um pipeline que encontra e remove conteúdo quase duplicado pelo significado, e não apenas pelo texto exato, limpando redundâncias de conjuntos de treino e bases de conhecimento. Agrupa itens semelhantes e mantém o melhor representante de cada grupo.
Treinamos um reranker cross-encoder personalizado com os seus dados de cliques e relevância, para que a ordenação reflita o que os seus utilizadores realmente consideram útil. Medimos os ganhos de NDCG face a rerankers genéricos antes da entrega.
Implementamos um gateway que unifica vários fornecedores de modelos por trás de uma única API, com failover automático, balanceamento de carga e chaves independentes do fornecedor. Se um fornecedor se degradar ou lhe impuser limites de pedidos, o tráfego é transferido sem interrupções.