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.
Мы разворачиваем сервис, который применяет лимиты токенов и запросов на пользователя, команду и тариф с плавной деградацией и понятной информацией о квотах. Он защищает ваш бюджет и не позволяет одному клиенту лишить ресурсов остальных.
Мы создаем и разворачиваем классификатор модерации, настроенный под вашу политику, который в больших объемах помечает токсичный, небезопасный или нарушающий политику контент в тексте или изображениях. В комплекте — очередь на проверку и постоянное переобучение на решениях модераторов.
Мы разворачиваем конвейер ASR с разделением по говорящим, тайм-кодами и настройкой отраслевого словаря, который точно расшифровывает звонки и встречи, записанные с уведомлением участников. Он работает на вашей инфраструктуре, поэтому записи никогда не выходят из-под вашего контроля.
Для интернет-магазинов и контентных сайтов, которые показывают всем одни и те же позиции. Мы строим рекомендательный движок, который учится на просмотрах и покупках, чтобы предлагать каждому посетителю подходящие товары, с вашими бизнес-правилами сверху.
Для компаний, которые хотят знать, когда происходит что-то странное: падение продаж, всплеск платежей, волна системных ошибок. Мы разворачиваем модель, которая учится, как выглядит норма, и оповещает о реальных аномалиях, а не о шуме.
Мы создаем набор состязательных тестов, который автоматически проверяет ваш ИИ на джейлбрейки, утечки данных, предвзятость и нарушения политик и перезапускается при каждом релизе. Каждая находка сопровождается оценкой серьезности, шагами воспроизведения и рекомендациями по устранению.
Для компаний, чьи вопросы требуют связывать факты из множества записей. Мы объединяем карту связей между вашими людьми, компаниями, продуктами и документами с поиском по документам, чтобы ИИ отвечал на многошаговые вопросы.
Мы создаем поиск и генерацию одновременно по изображениям и тексту, чтобы пользователи могли искать сразу по схемам, скриншотам, фотографиям товаров и документам. Изображения векторизуются, извлекаются и анализируются вместе с окружающим их текстом.
Для компаний, предлагающих индивидуальный ИИ для каждого клиента или задачи. Мы настраиваем обслуживание, в котором одна базовая модель подменяет множество небольших индивидуальных надстроек, и каждый клиент получает свою настроенную версию без отдельного сервера.
Мы уменьшаем вашу модель с помощью прунинга, квантизации и структурного сжатия, чтобы уложиться в более жесткие ограничения по памяти и стоимости, измеряя компромисс по качеству на каждом шаге. Вы получаете самую компактную модель, которая по-прежнему соответствует вашей планке качества.
Для объектов, которые должны хранить данные полностью офлайн: заводов, лабораторий, частных архивов. Мы поставляем полноценную систему ИИ, работающую вообще без интернета: модель, поиск по документам и экран чата, обновляемая только подписанными офлайн-пакетами.
Для команд разработки, подключающих несколько приложений к бэкенду ИИ. Мы создаём типизированную библиотеку кода со встроенными повторными попытками, потоковой передачей, входом и обработкой ошибок, а также документацию и примеры на языках, которыми пользуется ваша команда.
Для компаний, чей ИИ-поиск перерос демонстрационную настройку. Мы переносим вашу поисковую базу в производственную конфигурацию, способную выдерживать рост и сбои, переключаясь без простоя.
Мы создаем систему, которая программно ищет и оптимизирует промпты на вашем наборе для оценки, рассматривая промпт-инжиниринг как измеримую задачу оптимизации. Она сходится к промптам, которые превосходят написанные вручную.
Для команд, которым нужно оценивать результаты ИИ в большом масштабе. Мы создаём ИИ-судью, который оценивает ответы по вашему критерию, и сверяем его с оценками людей, чтобы вы могли доверять его баллам.
Для компаний, чей чат-бот раздражает клиентов, когда заходит в тупик. Мы создаём чат-бота, который отвечает по вашему контенту и передаёт разговор человеку с полным контекстом, когда не уверен или когда клиент просит.
Мы формируем тщательно отобранный эталонный тестовый набор для вашей ИИ-задачи со сбалансированным покрытием, экспертной разметкой и согласованно разобранными пограничными случаями. Он становится эталоном, по которому выполняются все оценки и регрессионные проверки.
Для компаний, чей ИИ-поиск устаревает или стоит целое состояние при ежедневной пересборке. Мы строим конвейер, обновляющий только изменившееся, с проверками, что поиск остаётся согласованным.
Мы оснащаем вашу ИИ-инфраструктуру инструментами, которые распределяют расходы на GPU и токены по командам, функциям и клиентам и выявляют потери, такие как простаивающие GPU и избыточно крупные модели. Вы получаете актуальную картину затрат и конкретные меры по экономии.
Для технических команд, которые уже запускают своё ПО на Kubernetes, а теперь должны обслуживать собственные модели ИИ. Мы настраиваем обслуживание моделей, которое масштабируется вверх при росте трафика, вниз при затишье и безопасно выкатывает новые версии моделей.
Мы создаем слой, который ограничивает вывод модели строгой JSON-схемой или грамматикой, чтобы последующий код никогда не спотыкался о некорректные ответы. Недопустимый вывод ограничивается на этапе генерации либо исправляется и проверяется повторно.
Мы создаем пайплайн, который находит и удаляет почти дублирующийся контент по смыслу, а не только по точному совпадению текста, очищая обучающие наборы и базы знаний от избыточности. Он кластеризует похожие элементы и сохраняет лучший представитель каждого кластера.
Мы обучаем собственный реранкер на основе cross-encoder на ваших данных о кликах и релевантности, чтобы ранжирование отражало то, что ваши пользователи действительно считают полезным. Перед выпуском мы измеряем прирост NDCG по сравнению с универсальными реранкерами.
Мы развертываем шлюз, который объединяет несколько поставщиков моделей за единым API с автоматическим переключением при сбоях, балансировкой нагрузки и ключами, не зависящими от поставщика. Если у одного поставщика ухудшается работа или он ограничивает вам частоту запросов, трафик плавно переключается.