Din egen privata AI, konfigurerad och körd åt dig, så att din data stannar hos dig.
För företag som inte kan skicka dokument till externa AI-tjänster. Vi installerar en öppen AI-modell på dina egna servrar eller i ett privat moln, så att personalen använder AI för att skriva utkast, sammanfatta och ställa frågor medan inget lämnar ditt nätverk.
För företag vars AI behöver skriva eller klassificera på sitt eget sätt. Vi bygger en upprepbar process som gör dina exempeldata till en skräddarsydd tränad modell, testad mot undanhållna exempel innan varje ny version går live.
För företag med många dokument som personal eller kunder söker i. Vi bygger en AI som läser dina dokument och svarar på frågor med hänvisningar till den exakta källan, testad mot dina egna verkliga frågor.
Vi bygger en versionshanterad utvärderingssvit som bedömer varje ändring av modell eller prompt mot en referensdatamängd innan den släpps och fångar försämringar automatiskt. Resultaten följs över tid så att ni kan se hur kvaliteten utvecklas mellan versioner.
Vi bygger ett inbyggt lager som upptäcker och maskerar namn, e-postadresser, kortnummer, hälsoidentifierare och egna entitetstyper innan texten når någon modell eller logg. Maskeringarna kan återställas via ett säkert valv vid behörighet, så att efterföljande system fortfarande fungerar.
För företag med AI-funktioner som vill ha bevis för att en version slår en annan. Vi bygger experiment som delar live-trafik mellan prompt- eller modellversioner och mäter verkliga affärsresultat.
För apptillverkare vars AI måste fungera snabbt, offline eller privat. Vi krymper en modell och installerar den i din mobilapp, webbläsarapp eller enhet, så att den körs utan server.
För team vars AI saknar exempel på sällsynta fall. Vi bygger en pipeline som genererar realistiska påhittade exempel, kontrollerar dem mot dina verkliga data och registrerar vad som genererats och varför.
Vi bygger ett valideringslager som upprätthåller schema, blockerar osäkert innehåll eller innehåll som strider mot policyn och kontrollerar den faktamässiga förankringen i varje modellsvar innan det når en användare. Utdata som inte klarar kontrollen korrigeras eller genereras om automatiskt i stället för att levereras.
Vi bygger en återkopplingsslinga som fångar användarnas tummar, korrigeringar och val och omvandlar dem till träningssignal för DPO/RLHF för att stegvis anpassa modellen till era användare. Varje cykel mäts mot en undanhållen testmängd för att bekräfta verklig förbättring.
Vi sätter upp autoskalande GPU-infrastruktur som ökar kapaciteten vid belastning och minskar den vid inaktivitet, med köhantering och prioritetsklasser. Jobb och inferens delar effektivt på resurserna så att ni slutar betala för outnyttjade acceleratorer.
För företag som kör egna AI-modeller på dyra servrar. Vi trimmar din modellkörning så att samma hårdvara hanterar fler förfrågningar snabbare, och vi mäter före och efter.
Vi driftsätter en förankringsverifierare som kontrollerar varje genererat påstående mot dess källavsnitt och flaggar eller blockerar påståenden som saknar stöd. Den bedömer trohet mot källorna i realtid och kan tvinga fram en omgenerering när svaret glider iväg.
Vi destillerar en stor modells beteende till en liten, billig modell som körs till en bråkdel av kostnaden och behåller det mesta av kvaliteten på er uppgift. Vi genererar lärarmodellens utdata, tränar elevmodellen och visar att kvalitetsskillnaden är acceptabel.
Vi bygger in en AI-funktion – sammanfattning, textutkast, sökning eller klassificering – direkt i er befintliga app med korrekt autentisering, anropsbegränsningar, feltillstånd och analys. Den levereras som produktionskod i er stack, inte som en demo.
Vi bygger ett skyddslager som upptäcker och oskadliggör försök till promptinjektion och jailbreak som döljs i användarinmatning eller hämtade dokument. Det isolerar opålitligt innehåll, tar bort instruktioner och blockerar missbruk av verktyg innan skada uppstår.
För företag som lanserar eller utökar AI-funktioner. Vi simulerar många användare samtidigt mot din AI och visar hur snabbt den svarar, var den går sönder och vilken kapacitet du behöver för tillväxt.
Vi driftsätter övervakning som följer indatas fördelning och utdatas kvalitet över tid och larmar när modellen börjar glida från sin träningsbaslinje. Den skiljer datadrift från konceptdrift så att ni vet om ni ska träna om eller tänka om.
För team som tränar och kör egna modeller. Vi bygger ett feature store så att samma datadefinitioner matar både träning och live-prediktioner, vilket gör slut på avvikelser som tyst förstör modeller.
Vi bygger ett flöde som kör modeller över miljontals poster effektivt med checkpoints, omförsök och kostnadskontroller. Stora bedömningsjobb körs över natten och återupptas utan problem om de avbryts.
Vi sätter upp stegvisa modellutrullningar som skickar en liten del av trafiken till en ny version, bevakar kvalitets- och felmått och automatiskt befordrar eller rullar tillbaka utifrån siffrorna. Dåliga modeller når aldrig alla era användare.
För företag vars AI-sökning missar på grund av facktermer. Vi tränar sökmodellen på dina termer och exempel så att den hittar rätt dokument, och mäter förbättringen mot standardmodellen.
Vi bygger ett minneslager som lagrar, sammanfattar och hämtar samtalshistorik så att er assistent minns användare mellan sessioner utan att spränga kontextfönstret. Det väger minnesförmåga mot kostnad genom sammanfattning i flera nivåer.
För mjukvaruföretag som lägger till AI-funktioner för många företagskunder. Vi bygger en backend som håller varje kunds data strikt åtskild, mäter deras användning och låter dig sätta gränser och modeller per plan.