Aplikace AI a znalosti

Vývoj AI na míru

Většina projektů AI selhává jako softwarové projekty, ne jako projekty AI: nejasná odpovědnost, žádná definice správného výsledku, žádný plán na den, kdy se model zmýlí. Stavíme aplikace AI tak jako každý produkční systém, s modelem jako jednou komponentou z mnoha, ne jako celou architekturou.

Proberte svou iniciativu v oblasti AI Služby

Obchodní problém

Prototyp byl těch snadných devadesát procent

Funkční ukázka zabere pár dní. Měsíce zabere všechno, co ukázka přeskočila: ověřování, oddělení nájemců, chování při zátěži, chování při výpadku dodavatele, jak náklady rostou s užíváním, jak zjistíte, že kvalita klesla, a kdo odpovídá, když to před zákazníkem vytvoří něco špatného. Týmy to běžně zjistí, až když byla ukázka předvedena vedení a byl slíben termín.

Čím se zabýváme

Začínáme procesem, ne modelem

Začínáme tím, co má software dokázat a kdo na něm závisí, a pak navrhujeme zpětně až k modelu. To přináší nudná, užitečná rozhodnutí: kde deterministické pravidlo porazí model, kde stačí levnější model, kde odpověď potřebuje člověka, než začne platit. Stavíme s vaším poskytovatelem identity, vašimi datovými hranicemi a vaším nasazovacím procesem a zanecháváme testy, dokumentaci a evaluační sadu, aby systém přežil náš odchod.

Vývoj AI na míru

Kompetence

Aplikace AI na míru
Aplikace generativní AI
Interní nástroje AI
Platformy AI
Produktové inženýrství AI
Produkční systémy AI

Obvyklá využití

Postavit interní nástroj, který odstraní ruční krok stojící tým několik dní měsíčně.
Přidat funkci AI do produktu, který už prodáváte, s izolací nájemců a kontrolou nákladů na zákazníka.
Nahradit křehký systém pravidel, který se rozbije při každé změně formuláře nebo dodavatele.
Proměnit ověřený prototyp v něco, za co provoz převezme odpovědnost.

Jak dodáváme

Vymezení

Převedení požadavku do specifikace: kdo to používá, co je správná odpověď, kdo rozhoduje.
Ukotvení

Napojení na obsah a systémy, které obsahují odpovědi, s respektováním stávajících oprávnění.
Evaluace

Hodnocení na označeném souboru sestaveném z vašich vlastních případů, dřív než to uvidí kdokoli zvenčí.
Nasazení a provoz

Postupné zpřístupnění s monitorováním, kontrolou nákladů a sadou testů, která chrání kvalitu.

Technologie

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Bezpečnost a správa

Bezpečnost a řízení

Odpovědi jsou ukotveny ve vašem vlastním obsahu a nesou odkazy na zdroje, takže si je čtenář může ověřit. Vyhledávání respektuje oprávnění již nastavená na zdroji, což znamená, že uživatel nikdy neuvidí přes aplikaci to, co by nemohl vidět přímo. Dotazy, získaný kontext i odpovědi jsou zaznamenávány pro účely auditu a evaluace běží průběžně, ne jednorázově při spuštění.

Modely spolupráce

Projekt AI

Přebíráme odpovědnost za návrh a dodání vymezeného řešení AI.

Vyhrazený tým AI

Dlouhodobá vyhrazená inženýrská kapacita vybudovaná kolem vašich technologií a modelu dodávek.

Spravovaná AI

Provozujeme, monitorujeme a průběžně zlepšujeme produkční systémy AI.

Proč TeamExtension.ai

Jsme inženýři, kteří používají AI, ne naopak

Zajímavé problémy v aplikaci AI jsou ty obyčejné: stav, oprávnění, zpracování chyb, náklady, pozorovatelnost a změna v čase. Řešíme je roky v produkčních systémech jiných. To je také důvod, proč vám řekneme, kdy je model špatný nástroj, což se stává častěji, než trh zatím připouští.

Vybraní klienti

Časté dotazy

Jak vymezíte něco, co nikdo předtím nestavěl?

Vymezíme první přírůstek, ne celek: jeden proces, jedna skupina uživatelů, ohraničený prototyp měřený na vašich případech. To přinese důkazy o proveditelnosti a nákladech dřív, než se kdokoli zaváže k plné realizaci, a obvykle to trvá čtyři až osm týdnů.

Kdo vlastní kód?

Vy. Leží ve vašich repozitářích, nasazuje se vaším procesem a běží na vaší infrastruktuře. Není tu žádná běhová závislost na nás ani licence, kterou byste museli dál platit.

Co když by stačil levnější model?

Řekneme to. Volba modelu je stejně tak rozhodnutím o nákladech a latenci jako o kvalitě a my navrhujeme s ohledem na přenositelnost, takže zůstává vratná. Mnoho produkčních řešení zvládá většinu provozu menším modelem a eskaluje jen těžké případy.

Jak řešíte, že se model zmýlí?

Předem se rozhodne, jak vypadá chyba a co se pak stane: prahy jistoty, lidský přezkum u výstupů s významnými důsledky, náhradní deterministická cesta a záznamy, které umožní chybu zpětně rekonstruovat. Systém bez definovaného chování při selhání není hotový.

Umíte pracovat po boku našich inženýrů?

Ano a obvykle je to lepší výsledek. Stavět s vaším týmem, ne za něj, znamená, že znalosti zůstanou i po skončení spolupráce.

Související kompetence

Agentní AI a automatizace