נתונים ומודלים

הנדסת נתונים

כל מערכת בינה מלאכותית היא מערכת נתונים עם מודל מחובר אליה. אנחנו בונים את הקליטה, ההמרה, בדיקות האיכות ואחסון הווקטורים שקובעים אם למודל יש בכלל משהו נכון לעבוד ממנו.

האתגר העסקי

הכשל נראה כמו בעיית מודל

כשהתשובות שגויות, תשומת הלב פונה למודל. לעיתים קרובות הסיבה במעלה הזרם: צינור שאיבד רשומות בשקט, שינוי סכימה שאיש לא שם לב אליו, כפילויות מטעינה חלקית, או מערך מסמכים שהפסיק להתרענן לפני שלושה שבועות. בלי בדיקות איכות ומעקב מוצא, אלה בלתי נראים, ולכן צוותים מכווננים הנחיות מול קלט שבור.

מה אנחנו עושים

בנו כך שכשלים יהיו רועשים

אנחנו בונים צינורות עם אימות בכל גבול, כך ששינוי סכימה או חריגת נפח יעצרו את ההרצה במקום להתפשט בשקט. מוצא הנתונים נרשם מקצה לקצה, כלומר תמיד ניתן לענות מהיכן הגיע ערך. במקום שיש אחזור, אנחנו מטפלים בחלוקה לקטעים, בהטמעה ובריענון האינדקס כמרכיבי צינור מהמעלה הראשונה ולא כסקריפט שמישהו מריץ ידנית.

הנדסת נתונים

יכולות

  • צינורות נתונים

  • חילוץ, המרה וטעינה

  • צינורות ידע

  • מסדי נתונים וקטוריים

  • פלטפורמות נתונים

  • הנדסת איכות נתונים

מקרי שימוש נפוצים

מקרי שימוש נפוצים

  • בניית צינור הקליטה והריענון מאחורי עוזר ידע ארגוני.
  • הצבת שערי איכות על הנתונים שמזינים מודל בייצור.
  • איחוד מקורות מפוזרים למשהו שמודל יכול להסיק ממנו בעקביות.
  • אבחון מערכת שהדיוק שלה ירד בלי שום שינוי במודל.

איך אנחנו מספקים

איך אנחנו מספקים

  1. מיפוי

    קביעה אילו נתונים קיימים, מי הבעלים שלהם ובאיזה מצב הם באמת.

  2. צינור נתונים

    בניית הקליטה, ההמרה ובדיקות האיכות שהמודלים תלויים בהן.

  3. השוואה

    השוואת גישות על הנתונים שלכם ולא על טבלת דירוג ציבורית.

  4. הגשה

    פריסה מאחורי ממשק יציב עם ניהול גרסאות, ניטור ומסלול חזרה.

טכנולוגיה

טכנולוגיה

  • Python
  • dbt
  • Apache Airflow
  • Snowflake
  • Databricks
  • PostgreSQL
  • pgvector
  • PyTorch
  • Hugging Face

אבטחה וממשל

אבטחה וממשל

מוצא הנתונים נרשם מקצה לקצה, כך שתמיד ניתן לענות מהיכן הגיע ערך ואיזו גרסת מודל הפיקה תוצאה מסוימת. נתונים אישיים ממוזערים, מסווגים ונשמרים לפי מדיניות מפורשת ולא כברירת מחדל. מערכי האימון וההערכה מנוהלים בגרסאות יחד עם הקוד שמשתמש בהם.

מודלי שיתוף פעולה

מודלי שיתוף פעולה

פרויקט

אנחנו לוקחים אחריות לתכנן ולספק פתרון מוגדר.

צוות ייעודי

קיבולת הנדסית ייעודית לטווח ארוך שנבנית סביב הטכנולוגיה ומודל האספקה שלכם.

שירות מנוהל

אנחנו מפעילים, מנטרים ומשפרים באופן מתמשך מערכות בייצור.

למה TeamExtension.ai

אנחנו מתייחסים לנתונים כאל ייצור, לא כאל הכנה

צינורות שנבנו להוכחת היתכנות הם המקור הנפוץ ביותר לתקלות ייצור, כי איש לא ציפה שהם עדיין רצים. אנחנו בונים אותם כדי שיופעלו: מנוטרים, עם התראות, מנוהלי גרסאות וניתנים לשחזור.

לקוחות נבחרים

שאלות נפוצות

שאלות נפוצות

האם אנחנו צריכים פלטפורמה חדשה?
בדרך כלל לא. רוב זה רץ על מה שכבר יש לכם. אנחנו מוסיפים תשתית חדשה כשהדרישה באמת מצדיקה את תפעולה, וזה קורה פחות ממה שהספקים מרמזים.
איך אתם מטפלים במסמכים שמשתנים?
בריענון מצטבר שמונע מהתראת שינוי או מלוח זמנים, כשהאינדקס מסונכרן מול המקור כך שתוכן שנמחק באמת נעלם. אחזור מיושן הוא כשל נפוץ ושקט.
מה עם נתונים אישיים בצינורות?
מסווגים בקליטה, ממוזערים במקום שהיישום מאפשר, ונשמרים לפי מדיניות מפורשת. מעקב המוצא פירושו שבקשת מחיקה ניתנת למימוש גם במורד הזרם ולא רק במקור.
האם תוכלו לעבוד עם מה שכבר יש לנו?
כן. אנחנו עובדים עם מה שאתם מריצים במקום להעביר אתכם להעדפות שלנו. Airflow, dbt, Snowflake, Databricks ו-PostgreSQL רגיל הם כולם דבר שבשגרה.

בואו נדבר על יוזמת הבינה המלאכותית שלכם

הצינורות, בקרות האיכות ומאגרי הווקטורים שמערכות בינה מלאכותית תלויות בהם כדי להיות נכונות.