יישומי בינה מלאכותית וידע

פיתוח ייעודי

רוב הפרויקטים נכשלים כפרויקטי תוכנה, לא כפרויקטי בינה מלאכותית: בעלות לא ברורה, אין הגדרה למה נכון, אין תוכנית ליום שבו המודל טועה. אנחנו בונים יישומים כמו שאנחנו בונים כל מערכת ייצור, כשהמודל הוא רכיב אחד מני רבים ולא כל הארכיטקטורה.

בואו נדבר על יוזמת הבינה המלאכותית שלכם שירותים

האתגר העסקי

אב הטיפוס היה תשעים האחוזים הקלים

הדגמה עובדת לוקחת ימים. מה שלוקח חודשים הוא כל מה שההדגמה דילגה עליו: אימות זהות, הפרדה בין לקוחות, מה קורה תחת עומס, מה קורה כשלספק יש תקלה, איך העלות גדלה עם השימוש, איך תגלו שהאיכות ירדה, ומי אחראי כשהיא מפיקה משהו שגוי מול לקוח. צוותים מגלים זאת שוב ושוב אחרי שההדגמה הוצגה למנהל ונקבע תאריך.

מה אנחנו עושים

התחילו מהתהליך, לא מהמודל

אנחנו מתחילים ממה שהתוכנה צריכה להשיג ומי תלוי בה, ומתכננים אחורה אל המודל. זה מפיק החלטות משעממות ומועילות: היכן כלל דטרמיניסטי עדיף על מודל, היכן מודל זול יותר מספיק, היכן התשובה זקוקה לאדם לפני שהיא נחשבת. אנחנו בונים עם ספק הזהויות שלכם, גבולות הנתונים שלכם וצינור הפריסה שלכם, ומשאירים בדיקות, תיעוד וערכת הערכה כדי שהמערכת תשרוד את עזיבתנו.

פיתוח ייעודי

יכולות

יישומים ייעודיים
יישומי בינה יוצרת
כלים פנימיים
פלטפורמות
הנדסת מוצר
מערכות בייצור

מקרי שימוש נפוצים

בניית כלי פנימי שמסיר שלב ידני שעולה לצוות כמה ימים בחודש.
הוספת יכולת למוצר שאתם כבר מוכרים, עם בידוד בין לקוחות ובקרת עלות לכל לקוח.
החלפת מנוע כללים שביר שנשבר בכל פעם שטופס או ספק משתנים.
הפיכת אב טיפוס מוכח למשהו שהתפעול יסכים לקחת עליו אחריות.

איך אנחנו מספקים

עיצוב

הפיכת הבקשה למפרט: מי משתמש, מהי תשובה נכונה, מי מחליט.
עיגון

חיבור לתוכן ולמערכות שמחזיקות את התשובות, תוך כיבוד ההרשאות הקיימות.
הערכה

ניקוד מול מערך מתויג שנבנה מהמקרים שלכם, לפני שמישהו מבחוץ רואה זאת.
השקה ותפעול

שחרור מדורג עם ניטור, בקרת עלויות וערכת בדיקות רגרסיה ששומרת על האיכות.

טכנולוגיה

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

אבטחה וממשל

התשובות מעוגנות בתוכן שלכם ונושאות ציטוטים, כך שהקורא יכול לבדוק במקום להאמין. האחזור מכבד את ההרשאות שכבר הוגדרו במקור, כלומר משתמש לעולם לא יראה דרך היישום מה שלא היה רואה ישירות. ההנחיות, ההקשר שאוחזר והתשובות נרשמים לביקורת, וההערכה רצה באופן מתמשך ולא פעם אחת בהשקה.

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 מהנדסים שמשתמשים בבינה מלאכותית, לא להפך

הבעיות המעניינות ביישום כזה הן הרגילות: מצב, הרשאות, טיפול בכשלים, עלות, יכולת תצפית ושינוי לאורך זמן. את אלה אנחנו פותרים במערכות הייצור של אחרים שנים. זו גם הסיבה שנאמר לכם כשמודל הוא הכלי הלא נכון, וזה קורה יותר ממה שהשוק מוכן להודות כרגע.

לקוחות נבחרים

שאלות נפוצות

איך מגדירים תחום למשהו שאיש לא בנה קודם?

אנחנו מגדירים את הצעד הראשון ולא את הכול: תהליך אחד, קבוצת משתמשים אחת, אב טיפוס תחום שנמדד מול המקרים שלכם. זה מפיק ראיות על היתכנות ועלות לפני שמישהו מתחייב לבנייה המלאה, ולוקח בדרך כלל ארבעה עד שמונה שבועות.

למי שייך הקוד?

לכם. הוא נמצא במאגרים שלכם, נפרס דרך הצינור שלכם ורץ על התשתית שלכם. אין תלות תפעולית בנו ואין רישיון שצריך להמשיך לשלם עליו.

ומה אם מודל זול יותר היה מספיק?

נאמר זאת. בחירת מודל היא החלטת עלות וזמן תגובה לא פחות מהחלטת איכות, ואנחנו מתכננים לניידוּת כדי שתישאר הפיכה. מסלולי ייצור רבים משתמשים במודל קטן לרוב התעבורה ומעבירים רק את המקרים הקשים.

איך אתם מטפלים בכך שהמודל טועה?

בכך שמחליטים מראש איך נראית טעות ומה קורה אז: ספי ודאות, בדיקה אנושית של תוצרים בעלי השלכות, נפילה למסלול דטרמיניסטי, ורישום שמאפשר לשחזר שגיאה בדיעבד. מערכת בלי התנהגות כשל מוגדרת אינה גמורה.

אפשר לעבוד יחד עם המהנדסים שלנו?

כן, ובדרך כלל זו התוצאה הטובה יותר. לבנות עם הצוות שלכם ולא עבורו פירושו שהידע נשאר כשהפרויקט מסתיים.

יכולות קשורות

בינה מלאכותית סוכנית ואוטומציה