您自己的私有 AI 助手,部署在公司内部
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 2–5 天适合不能把文档发给外部 AI 服务的公司。我们在您自己的服务器或私有云上安装开源 AI 模型,让员工用 AI 起草、总结和提问,而任何内容都不会离开您的网络。
为您配置并运行专属的私有化 AI,确保您的数据留存在本地。
适合不能把文档发给外部 AI 服务的公司。我们在您自己的服务器或私有云上安装开源 AI 模型,让员工用 AI 起草、总结和提问,而任何内容都不会离开您的网络。
适合 AI 需要按自己的方式写作或分类的企业。我们构建一套可重复的流程,把您的示例数据转化为定制训练的模型,每个新版本上线前都用留出的示例进行测试。
适合员工或客户要在大量文档中查找信息的企业。我们构建一个 AI,读取您的文档并回答问题,同时给出确切来源的引用,并用您自己的真实问题进行测试。
我们构建一套版本化的评估套件,在每次模型或提示词变更上线前,根据标准数据集为其打分,自动发现回归问题。结果会被长期跟踪,让您能看到各版本之间的质量趋势。
我们构建一个内联处理层,在文本到达任何模型或日志之前,检测并脱敏姓名、电子邮件、卡号、健康标识符和自定义实体。经授权后,可通过安全保险库还原脱敏内容,使下游系统仍能正常工作。
适合拥有 AI 功能、想要证据证明一个版本优于另一个版本的企业。我们构建实验,在提示词或模型版本之间分配真实流量,并衡量真实的业务结果。
适合 AI 必须快速、离线或保护隐私地运行的应用开发者。我们把模型缩小并安装到您的手机应用、浏览器应用或设备中,让它无需服务器就能运行。
适合 AI 缺少罕见情况示例的团队。我们构建一条流水线,生成逼真的虚构示例,与您的真实数据对照检查,并记录生成了什么以及原因。
我们构建一个验证层,在每条模型响应到达用户之前强制执行模式约束、拦截不安全或违反政策的内容,并检查事实依据。未通过的输出会被自动修正或重试,而不是直接发出。
我们构建一个反馈闭环,收集用户的点赞/点踩、修正和选择,并将其转化为 DPO/RLHF 训练信号,使模型逐步与您的用户对齐。每个周期都会在预留数据集上进行测量,以确认确有改进。
我们搭建可自动扩缩容的 GPU 基础设施,在负载增加时扩容、在空闲时缩容,并提供排队和优先级类别。训练任务和推理高效共享资源池,让您不再为闲置的加速器付费。
适合在昂贵的服务器上运行自有 AI 模型的企业。我们优化您的模型服务,让同样的硬件能更快地处理更多请求,并在前后进行测量。
我们部署一个依据核验器,将每条生成的陈述与其来源段落进行核对,并标记或拦截没有依据的内容。它实时为忠实度打分,并可在回答偏离时强制重新生成。
我们将大模型的行为蒸馏到一个小巧、廉价的模型中,使其以一小部分成本运行,同时在您的任务上保留大部分质量。我们生成教师模型输出、训练学生模型,并证明质量差距在可接受范围内。
我们将一项 AI 功能(摘要、起草、搜索或分类)直接嵌入到您现有的应用中,并配备完善的身份验证、速率限制、错误状态和分析。它以生产代码的形式交付到您的技术栈中,而不是一个演示。
我们构建一个防御层,检测并化解隐藏在用户输入或检索文档中的提示词注入和越狱尝试。它会隔离不可信内容、剥离其中的指令,并在造成危害之前阻止工具滥用。
适合正在上线或扩展 AI 功能的企业。我们同时模拟大量用户访问您的 AI,显示它响应有多快、在哪里出问题,以及增长所需的容量。
我们部署监控系统,长期观察输入分布和输出质量,并在模型开始偏离其训练基线时发出警报。它会区分数据漂移和概念漂移,让您知道应该重新训练还是重新考虑方案。
适合自己训练和运行模型的团队。我们构建特征库,让同样的数据定义同时用于训练和实时预测,消除悄悄破坏模型的不一致。
我们构建一个流程,通过检查点、重试和成本控制,高效地在数百万条记录上运行模型。大型评分任务在夜间运行,如被中断可顺利恢复。
我们设置渐进式的模型发布:将一小部分流量发送到新版本,观察质量和错误指标,并根据数据自动推广或自动回滚。质量差的模型绝不会到达您的全部用户。
适合 AI 搜索因专业术语而查不准的企业。我们用您的术语和示例训练搜索模型,让它找到正确的文档,并与标准模型对比衡量改进幅度。
我们构建一个记忆层,用于存储、摘要和检索对话历史,让您的助手能够跨会话记住用户,而不会撑爆上下文窗口。它通过分层摘要在召回效果与成本之间取得平衡。
适合为众多企业客户添加 AI 功能的软件公司。我们构建一个后端,严格隔离每位客户的数据,计量其使用量,并让您按套餐设定限额和模型。