01
人工智能驱动的应用程序
围绕语言和多模式模型构建有用的产品体验，具有清晰的边界和优雅的后备。
机会
模型只是产品的一部分。
令人印象深刻的演示仍然可能因不熟悉的问题、受限数据或真实流量而失败。我们一起设计应用程序、信息流和评估流程，以便您可以决定准备交付什么。
我们建造什么
具有实际目的的能力。
02
知识与检索
将批准的文档和结构化数据与具有权限、来源参考和新鲜度规则的答案连接起来。
03
文档智能
在将文档中的信息传递到业务工作流程之前，对其进行提取、分类和验证。
04
评价体系
创建代表性测试集并在模型更改之前和之后检查质量、成本和延迟。
05
模型整合
通过具有后备行为的可维护应用程序层选择并连接模型提供者。
06
生产运营
仪器请求、保护敏感输入并跟踪故障，以便团队可以改进实时系统。
如何连接
工作中的清晰路径。
- 01业务知识
- 02检索和上下文
- 03模型与评估
- 04有用的应用程序
说明性工作流程 · 最终范围是在发现期间定义的。
您的承诺
清晰的输出。实际的交接。
- 商定的用例和成功标准
- 具有连接数据的工作应用程序
- 评估集和操作仪表板
- 部署指导和技术交接
常见问题
在我们开始之前。
您可以使用我们现有的软件吗？
是的。发现识别应用程序接口、数据权限和部署约束。然后，我们定义适合您当前平台的有界集成。
如何衡量人工智能的质量？
我们在需要时使用代表性任务、预期结果和人工审查。质量、延迟和成本一起评估；针对用例商定可接受的阈值。
我们需要自己训练的模型吗？
未必。我们首先评估已建立的模型、检索和传统软件。仅当问题和数据证明合理时才考虑定制培训。
构建下一步