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Für Unternehmen, deren KI auf ihre eigene Art schreiben oder klassifizieren soll. Wir bauen einen wiederholbaren Prozess, der Ihre Beispieldaten in ein individuell trainiertes Modell verwandelt, das vor jeder neuen Version mit zurückgehaltenen Beispielen getestet wird.
Wir bauen eine vorgeschaltete Schicht, die Namen, E-Mail-Adressen, Kartennummern, Gesundheitskennungen und benutzerdefinierte Entitäten erkennt und schwärzt, bevor Text ein Modell oder ein Log erreicht. Schwärzungen lassen sich bei entsprechender Berechtigung über einen sicheren Tresor rückgängig machen, sodass nachgelagerte Systeme weiterhin funktionieren.
Wir destillieren das Verhalten eines großen Modells in ein kleines, günstiges Modell, das zu einem Bruchteil der Kosten läuft und dabei den Großteil der Qualität für Ihre Aufgabe behält. Wir erzeugen Ausgaben des Lehrermodells, trainieren das Schülermodell und weisen nach, dass der Qualitätsunterschied akzeptabel ist.
Wir bauen ein Harness, das Prompts programmatisch gegen Ihr Eval-Set sucht und optimiert und Prompt Engineering als messbares Optimierungsproblem behandelt. Es konvergiert zu Prompts, die handgeschriebene übertreffen.
Für Teams, die KI-Ergebnisse in großem Umfang bewerten müssen. Wir bauen einen KI-Richter, der Antworten nach Ihrem Bewertungsraster beurteilt, und gleichen ihn mit menschlichen Bewertungen ab, damit Sie seinen Noten vertrauen können.
Wir übernehmen Ihre Wissensdatenbank und verbinden sie mit einem Sprachassistenten auf Ihrer Telefon-/IVR-Leitung, der Anrufern mit quellengestützten, vorgelesenen Antworten antwortet. Die Antworten bleiben innerhalb Ihrer dokumentierten Inhalte und werden bei Unsicherheit an einen Mitarbeiter übergeben.
Erkennt automatisch personenbezogene Daten, Kartennummern und Gesundheitskennungen in Audio und Transkripten und überpiept bzw. maskiert sie vor der Speicherung oder Weitergabe. Erstellt ein Schwärzungsprotokoll, das belegt, was wann entfernt wurde.
Für Betriebsteams, deren Fragen von Daten abhängen, die sich minütlich ändern, etwa offene Tickets, Bestellstatus oder Maschinenwerte. Wir bauen einen Assistenten, der laufend aus Ihrem Live-Ereignisstrom aktualisiert wird, damit seine Antworten aktuell sind.
Für Contact Center und Telefondienstanbieter, deren Anrufe unter Echo, Abbrüchen und abgehacktem Ton leiden. Das System bewertet die Qualität jedes laufenden Anrufs, behebt automatisch, was es kann, und benachrichtigt Ihr Team über den Rest.
Für Teams mit KI-Agenten, die Aktionen für Kunden ausführen. Wir zeichnen jeden Schritt Ihrer Agenten auf und spielen diese echten Durchläufe vor jeder Änderung erneut ab, bevor sie live geht, damit Sie genau sehen, was kaputtgegangen ist.
Für Unternehmen, deren KI-Assistent aus ihren Dokumenten antwortet, aber oft danebenliegt. Wir finden heraus, ob er die falschen Dokumente abruft oder die richtigen falsch liest, beheben die Suche und bauen Ihren Index neu auf.
Für Unternehmen, deren KI-Agent E-Mails, Seiten oder Tickets liest und Aktionen ausführen kann. Wir greifen ihn an wie ein echter Eindringling, zeigen jeden Trick, der funktioniert hat, schließen jede Lücke und testen bei jedem Release weiter.
Für Produkte, bei denen Nutzer wiederholt ähnliche Fragen stellen. Wir speichern gute KI-Antworten und verwenden sie wieder, wenn eine neue Frage dasselbe bedeutet, damit Sie nicht erneut für Antworten bezahlen, die Sie bereits haben.
Für Unternehmen mit vielen KI-Nutzungsprotokollen und einer Aufgabe, bei der allgemeine Modelle wiederholt danebenliegen. Wir machen aus Ihren früheren Anfragen und den Korrekturen Ihres Teams einen Trainingsdatensatz, trainieren Ihr eigenes angepasstes Modell und weisen nach, ob es das Standardmodell übertrifft.
Für Unternehmen mit KI-Funktionen und einem Support-Postfach voller früherer Fehler. Wir machen aus abgeschlossenen Tickets und den Korrekturen Ihres Teams Tests, die Ihre KI bestehen muss, führen sie bei jeder Änderung aus und berichten, was fehlschlägt.