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.
Vi driftsätter en tjänst som upprätthåller gränser för tokens och anrop per användare, team och plan, med kontrollerad nedgradering och tydlig återkoppling om kvoter. Den skyddar er budget och förhindrar att en enskild klient tränger undan de övriga.
Vi bygger och driftsätter en modereringsklassificerare anpassad efter er policy som flaggar toxiskt, osäkert eller policystridigt innehåll i text eller bilder i stor skala. Den levereras med en granskningskö och löpande omträning utifrån moderatorernas beslut.
Vi driftsätter ett ASR-flöde med talaruppdelning, tidsstämplar och anpassning av fackordförråd som transkriberar samtal och möten som spelats in med deltagarnas kännedom med hög noggrannhet. Det körs på din infrastruktur så att inspelningarna aldrig lämnar din kontroll.
För webbutiker och innehållssajter som visar alla samma sak. Vi bygger en rekommendationsmotor som lär sig av surfande och köp för att föreslå rätt produkter till varje besökare, med dina affärsregler överst.
För företag som vill veta när något märkligt händer, som en försäljningsnedgång, en betalningstopp eller en våg av systemfel. Vi driftsätter en modell som lär sig hur normalt ser ut och varnar dig för verkliga avvikelser, inte brus.
Vi bygger en adversariell testsvit som automatiskt testar er AI för jailbreaks, dataläckage, bias och policyöverträdelser, och som körs om vid varje release. Fynden levereras med allvarlighetsgrad, reproduktioner och vägledning för åtgärder.
För företag vars frågor kräver att fakta länkas över många poster. Vi kombinerar en karta över hur dina personer, företag, produkter och dokument hänger ihop med dokumentsökning, så att AI:n svarar på frågor i flera steg.
Vi bygger sökning och generering över både bilder och text så att användare kan ställa frågor över diagram, skärmbilder, produktfoton och dokument samtidigt. Bilder bäddas in, hämtas och analyseras tillsammans med den omgivande texten.
För företag som erbjuder skräddarsydd AI per kund eller uppgift. Vi sätter upp en körning där en basmodell växlar mellan många små anpassade tillägg, så att varje kund får sin egen finjusterade version utan en dedikerad server.
Vi krymper er modell genom pruning, kvantisering och strukturerad komprimering så att den ryms inom snävare minnes- och kostnadsbudgetar, och mäter kvalitetsavvägningen i varje steg. Ni får den minsta modellen som fortfarande uppfyller er kvalitetsnivå.
För platser som måste hålla data helt offline, som fabriker, laboratorier och privata arkiv. Vi levererar ett komplett AI-system som körs helt utan internet: modellen, dokumentsökning och en chattskärm, uppdaterat endast via signerade offlinepaket.
För mjukvaruteam som kopplar flera appar till sin AI-backend. Vi bygger ett typat kodbibliotek med omförsök, streaming, inloggning och felhantering inbyggt, plus dokumentation och exempel på de språk ditt team använder.
För företag vars AI-sökning vuxit ur sin demouppsättning. Vi flyttar din sökdatabas till en produktionsuppsättning som klarar tillväxt och fel, och byter över utan driftstopp.
Vi bygger en testmiljö som programmatiskt söker efter och optimerar promptar mot er utvärderingsmängd, och behandlar promptutveckling som ett mätbart optimeringsproblem. Den konvergerar mot promptar som presterar bättre än handskrivna.
För team som behöver betygsätta AI-utdata i stor skala. Vi bygger en AI-domare som poängsätter svar enligt din bedömningsmall och kontrollerar den mot mänskliga betyg så att du kan lita på dess poäng.
För företag vars chattbot frustrerar kunder när den kör fast. Vi bygger en chattbot som svarar utifrån ditt innehåll och lämnar över samtalet, med full kontext, till en person när den är osäker eller kunden ber om det.
Vi sammanställer en noggrant kurerad gyllene testmängd för er AI-uppgift med balanserad täckning, expertetiketter och avgjorda gränsfall. Den blir facit som varje utvärdering och regressionskontroll körs mot.
För företag vars AI-sökning blir inaktuell eller kostar en förmögenhet att bygga om varje natt. Vi bygger en pipeline som bara uppdaterar det som ändrats, med kontroller att sökningen förblir konsekvent.
Vi instrumenterar er AI-infrastruktur för att fördela GPU- och tokenkostnader på team, funktioner och kunder, och synliggör slöseri som outnyttjade GPU:er och överdimensionerade modeller. Ni får en aktuell kostnadsbild och konkreta besparingsåtgärder.
För tekniska team som redan kör sin programvara på Kubernetes och nu har egna AI-modeller att leverera. Vi sätter upp modellkörning som skalar upp när trafiken ökar, skalar ned när det är lugnt och rullar ut nya modellversioner säkert.
Vi bygger ett lager som begränsar modellens utdata till ett strikt JSON-schema eller en grammatik så att nedströms kod aldrig fastnar på felformaterade svar. Ogiltiga utdata begränsas redan vid genereringen eller repareras och valideras på nytt.
Vi bygger en pipeline som hittar och tar bort nästan identiskt innehåll utifrån betydelse, inte bara exakt text, och rensar träningsmängder och kunskapsbaser från redundans. Den klustrar liknande objekt och behåller den bästa representanten för varje kluster.
Vi tränar en anpassad cross-encoder-reranker på era klick- och relevansdata så att rangordningen speglar vad era användare faktiskt finner användbart. Vi mäter NDCG-förbättringen jämfört med generiska rerankers innan leverans.
Vi driftsätter en gateway som samlar flera modellleverantörer bakom ett API med automatisk failover, lastbalansering och leverantörsoberoende nycklar. Om en leverantör försämras eller begränsar er anropstakt flyttas trafiken sömlöst.