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。
我们部署一项服务,按用户、团队和套餐强制执行 token 和请求限额,并提供平稳降级和清晰的配额反馈。它可保护您的预算,并防止任何单个客户端挤占其他客户端的资源。
我们构建并部署一个按您的政策调校的审核分类器,大规模标记文本或图像中的有害、不安全或违反政策的内容。它附带审核队列,并根据审核员的决定持续重新训练。
我们部署一个带说话人分离、时间戳和领域词汇调优的 ASR 流程,准确转写已告知参与者会被录音的通话和会议。它在您的基础设施上运行,录音绝不离开您的掌控。
适合向所有人展示相同商品的网店和内容网站。我们构建一个推荐引擎,从浏览和购买中学习,向每位访客推荐合适的商品,并叠加您的业务规则。
适合想在出现异常时及时知道的企业,如销量下降、支付激增或系统错误激增。我们部署一个模型,学习正常是什么样子,并在出现真正的异常而非噪声时提醒您。
我们构建一套对抗性测试套件,自动探测您的 AI 是否存在越狱、数据泄露、偏见和违反政策的问题,并在每次发布时重新运行。发现的问题附带严重程度、复现步骤和修复指导。
适合问题需要把多条记录中的事实关联起来的企业。我们把描述您的人员、公司、产品和文档如何关联的图谱与文档搜索结合,让 AI 回答多步骤的问题。
我们构建同时覆盖图像和文本的检索与生成系统,让用户可以跨图表、截图、产品照片和文档一起查询。图像会被嵌入、检索,并结合其周围文本进行推理。
适合按客户或任务提供定制 AI 的公司。我们搭建这样的服务环境:一个基础模型换入多个小型定制附加模块,让每位客户获得自己调优的版本,而无需专用服务器。
我们通过剪枝、量化和结构化压缩来缩小您的模型,以适应更紧的内存和成本预算,同时在每一步衡量质量上的取舍。您将得到仍能达到您质量标准的最小模型。
适合必须让数据完全离线的场所,如工厂、实验室和私有档案库。我们交付一套无需互联网即可运行的完整 AI 系统:模型、文档搜索和聊天界面,仅通过签名的离线包进行更新。
适合把多个应用连接到其 AI 后端的软件团队。我们构建一个带类型的代码库,内置重试、流式传输、登录和错误处理,并附带您团队所用语言的文档和示例。
适合 AI 搜索已超出演示环境能力的企业。我们把您的搜索数据库迁移到能应对增长和故障的生产环境,并在不停机的情况下完成切换。
我们构建一套框架,以程序化方式针对您的评估集搜索和优化提示词,把提示工程当作可衡量的优化问题来处理。它会收敛到优于手写提示词的提示词。
适合需要大规模给 AI 输出评分的团队。我们构建一个按您的评分标准给答案打分的 AI 评委,并与人工评分对照,让您可以信赖它的分数。
适合聊天机器人卡住时让客户沮丧的企业。我们构建一个基于您的内容回答的聊天机器人,在不确定或客户要求时,把对话连同完整上下文转交给真人。
我们为您的 AI 任务构建经过严格筛选的黄金测试集,覆盖均衡、由专家标注,并对边缘案例进行裁定。它将成为每一次评估和回归检查所依据的基准真值。
适合 AI 搜索会过时、或每晚重建成本高昂的企业。我们构建一条只更新变化内容的管道,并带有检查来保持搜索的一致性。
我们为您的 AI 基础设施加装监测,把 GPU 和 token 支出归属到团队、功能和客户,并揭示闲置 GPU、过大模型等浪费。您将获得实时的成本全貌和具体的节省措施。
适合已在 Kubernetes 上运行软件、现在有自己的 AI 模型需要提供服务的技术团队。我们搭建的模型服务会在流量上升时扩容,在空闲时缩容,并安全地发布新的模型版本。
我们构建一个层,将模型输出约束为严格的 JSON 模式或语法,使下游代码不会因格式错误的响应而出错。无效输出会在生成时被约束,或被修复后重新验证。
我们构建一条管道,按语义而不仅是完全相同的文本来查找并删除近似重复的内容,清除训练集和知识库中的冗余。它对相似条目进行聚类,并为每一类保留最佳代表。
我们基于您的点击和相关性数据训练定制的交叉编码器重排序模型,使排序反映用户真正认为有用的内容。上线前,我们会衡量其相对通用重排序模型的 NDCG 提升。
我们部署一个网关,把多家模型提供商统一在一个 API 之后,具备自动故障转移、负载均衡和与提供商无关的密钥。如果某家提供商性能下降或对您限流,流量会无缝切换。