Ваш собственный закрытый ИИ, настроенный и запущенный для вас, чтобы ваши данные оставались у вас.
Для компаний, которые не могут отправлять документы во внешние ИИ-сервисы. Мы устанавливаем открытую модель ИИ на ваших серверах или в частном облаке, чтобы сотрудники пользовались ИИ для составления текстов, резюме и вопросов, а ничего не покидало вашу сеть.
Для компаний, чей ИИ должен писать или классифицировать по-своему. Мы строим повторяемый процесс, превращающий ваши примеры в обученную под вас модель, проверяемую на отложенных примерах перед запуском каждой новой версии.
Для компаний с большим количеством документов, в которых ищут сотрудники или клиенты. Мы строим ИИ, который читает ваши документы и отвечает на вопросы со ссылками на точный источник, проверенный на ваших собственных реальных вопросах.
Мы создаем версионированный набор оценок, который проверяет каждое изменение модели или промпта на эталонном наборе данных до выпуска, автоматически выявляя регрессии. Результаты отслеживаются во времени, чтобы вы видели динамику качества от релиза к релизу.
Мы создаем встроенный слой, который обнаруживает и скрывает имена, адреса электронной почты, номера карт, медицинские идентификаторы и пользовательские сущности до того, как текст попадет в какую-либо модель или журнал. Скрытые данные можно восстановить через защищенное хранилище при наличии разрешения, поэтому последующие системы продолжают работать.
Для компаний с ИИ-функциями, которые хотят доказательств, что одна версия лучше другой. Мы строим эксперименты, делящие живой трафик между версиями промптов или моделей и измеряющие реальные бизнес-результаты.
Для разработчиков приложений, чей ИИ должен работать быстро, офлайн или приватно. Мы уменьшаем модель и устанавливаем её внутрь вашего мобильного или браузерного приложения либо устройства, так что она работает без сервера.
Для команд, у чьего ИИ не хватает примеров редких случаев. Мы строим конвейер, который генерирует реалистичные искусственные примеры, сверяет их с вашими реальными данными и записывает, что и почему было сгенерировано.
Мы создаем слой валидации, который проверяет соответствие схеме, блокирует небезопасный или нарушающий политику контент и проверяет фактическую обоснованность каждого ответа модели до того, как он попадет к пользователю. Непрошедшие проверку ответы автоматически исправляются или генерируются повторно, а не отправляются.
Мы создаем цикл обратной связи, который собирает оценки пользователей, исправления и выбор и превращает их в обучающий сигнал для DPO/RLHF, чтобы постепенно согласовывать модель с вашими пользователями. Каждый цикл измеряется на отложенной выборке, чтобы подтвердить реальное улучшение.
Мы настраиваем автомасштабируемую GPU-инфраструктуру, которая наращивает мощности под нагрузкой и сокращает их при простое, с очередями и классами приоритетов. Задачи и инференс эффективно используют общий пул, поэтому вы перестаете платить за простаивающие ускорители.
Для компаний, которые запускают собственные модели ИИ на дорогих серверах. Мы настраиваем обслуживание вашей модели так, чтобы то же оборудование обрабатывало больше запросов быстрее, и измеряем результат до и после.
Мы разворачиваем верификатор обоснованности, который проверяет каждое сгенерированное утверждение по исходным фрагментам и помечает или блокирует неподтвержденные утверждения. Он оценивает достоверность в реальном времени и может принудительно запустить повторную генерацию, когда ответ отклоняется от источников.
Мы переносим поведение большой модели в небольшую и недорогую, которая работает за долю стоимости, сохраняя большую часть качества на вашей задаче. Мы генерируем ответы модели-учителя, обучаем модель-ученика и доказываем, что разница в качестве приемлема.
Мы встраиваем ИИ-функцию — суммаризацию, составление черновиков, поиск или классификацию — непосредственно в ваше существующее приложение с полноценной аутентификацией, ограничениями частоты запросов, обработкой ошибок и аналитикой. Она поставляется как production-код в вашем стеке, а не как демо.
Мы создаем защитный слой, который обнаруживает и нейтрализует попытки prompt injection и джейлбрейка, скрытые во вводе пользователя или в найденных документах. Он изолирует недоверенный контент, удаляет инструкции и блокирует неправомерное использование инструментов до причинения вреда.
Для компаний, которые запускают или расширяют ИИ-функции. Мы имитируем множество одновременных пользователей вашего ИИ и показываем, как быстро он отвечает, где ломается и какая мощность нужна для роста.
Мы разворачиваем мониторинг, который отслеживает распределение входных данных и качество ответов во времени и оповещает, когда модель начинает отклоняться от базового уровня обучения. Он отделяет дрейф данных от дрейфа концепций, чтобы вы знали, нужно ли переобучать модель или пересматривать подход.
Для команд, которые обучают и запускают собственные модели. Мы строим хранилище признаков, чтобы одни и те же определения данных питали и обучение, и живые прогнозы, устраняя несоответствия, незаметно ломающие модели.
Мы создаем конвейер, который эффективно прогоняет модели по миллионам записей с контрольными точками, повторными попытками и контролем затрат. Крупные задачи скоринга выполняются ночью и корректно возобновляются при прерывании.
Мы настраиваем поэтапное развертывание моделей, при котором небольшая доля трафика направляется на новую версию, отслеживаются метрики качества и ошибок, а затем по этим показателям выполняется автоматическое продвижение или автоматический откат. Плохие модели никогда не доходят до всех ваших пользователей.
Для компаний, у которых ИИ-поиск промахивается из-за специальных терминов. Мы обучаем поисковую модель на ваших терминах и примерах, чтобы она находила нужные документы, и измеряем улучшение по сравнению со стандартной моделью.
Мы создаем слой памяти, который сохраняет, суммирует и извлекает историю диалогов, чтобы ваш ассистент помнил пользователей между сессиями, не переполняя контекстное окно. Он балансирует полноту воспоминаний и затраты за счет многоуровневой суммаризации.
Для софтверных компаний, добавляющих ИИ-функции для множества бизнес-клиентов. Мы строим один бэкенд, который строго разделяет данные каждого клиента, учитывает их использование и позволяет задавать лимиты и модели для каждого тарифа.