Податоци и модели на ВИ

Инженерство на податоци за ВИ

Секој систем со ВИ е систем на податоци со придодаден модел. Го градиме собирањето, трансформацијата, проверките на квалитет и складирањето вектори што одлучуваат дали моделот има од што правилно да работи.

Разговарајте за вашата иницијатива за ВИ Услуги

Деловниот предизвик

Дефектот изгледа како проблем со моделот

Кога одговорите се погрешни, вниманието се врти кон моделот. Причината честопати лежи погоре: тек што тивко отфрлил записи, промена на шемата што никој не ја забележал, дупликати од делумно вчитување или множество документи што пред три недели престанало да се освежува. Без проверки на квалитет и следење на потеклото тоа не е видливо, па тимовите ги прилагодуваат наредбите врз расипани влезови.

Што работиме

Градиме така што откажувањата да бидат гласни

Градиме текови со проверка на секоја граница, па промена на шемата или отстапување во обемот го запира извршувањето наместо тивко да се шири. Потеклото се запишува од почеток до крај, што значи дека секогаш може да се одговори од каде потекнува вредноста. Таму каде станува збор за пребарување, делењето на делови, изработката на вектори и освежувањето на индексот ги третираме како полноправни делови од текот, а не како скрипта што некој рачно ја пушта.

Инженерство на податоци за ВИ

Компетенции

Текови на податоци за ВИ
ETL/ELT
Текови на знаење
Векторски бази на податоци
Платформи за податоци за ВИ
Инженерство на квалитетот на податоците

Вообичаени примени

Да се изгради текот на собирање и освежување зад деловниот помошник за знаење.
Да се воспостават контролни точки за квалитет врз податоците што го напојуваат продукцискиот модел.
Да се обединат расцепканите извори во нешто врз кое моделот може доследно да расудува.
Да се дијагностицира систем со ВИ чија точност паднала без каква било промена на моделот.

Како испорачуваме

Ревизија

Утврдување кои податоци постојат, кој ги поседува и во каква состојба всушност се.
Текови на податоци

Изградба на собирањето, трансформацијата и проверките на квалитет од кои зависат моделите.
Споредба

Споредба на пристапите на вашите податоци, а не на јавна ранг-листа.
Пуштање во употреба

Воведување зад стабилен интерфејс, со верзионирање, надзор и патека за враќање.

Технологија

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Безбедност и управување

Потеклото на податоците се запишува од почеток до крај, па секогаш може да се одговори од каде потекнува одредена вредност и која верзија на моделот го создала конкретниот излез. Личните податоци се сведуваат на најмала мера, се класифицираат и се чуваат според изречна политика, а не подразбирливо. Множествата за обука и оценување се верзионираат заедно со кодот што ги користи.

Модели на соработка

Проект со ВИ

Ја преземаме одговорноста за проектирање и испорака на определено решение со ВИ.

Наменски тим за ВИ

Долгорочен наменски инженерски капацитет изграден околу вашите технологии и модел на испорака.

Управувана ВИ

Ги водиме, надгледуваме и непрекинато ги подобруваме продукциските системи со ВИ.

Зошто TeamExtension.ai

Податоците ги третираме како продукција, а не како подготовка

Тековите изградени за проверка на концептот се најчестиот извор на продукциски инциденти кај ВИ, бидејќи никој не очекувал дека сè уште ќе работат. Ние ги градиме за работа: надгледувани, со предупредувања, верзионирани и обновливи.

Избрани клиенти

Често поставувани прашања

Дали ни треба нова платформа?

Обично не. Најголемиот дел од тоа работи врз она што веќе го имате. Нова инфраструктура додаваме кога барањето навистина ја оправдува, што е поретко отколку што наговестуваат добавувачите.

Како ги решавате документите што се менуваат?

Со постепено освежување што го активира известување за промена или распоред, со индекс усогласен со изворот за избришаната содржина навистина да исчезне. Застареното пребарување е чест и тивок дефект.

Што со личните податоци во тековите?

Се класифицираат при собирањето, се сведуваат на најмала мера таму каде примената го дозволува тоа и се чуваат според изречна политика. Следењето на потеклото значи дека барањето за бришење може да се исполни и низводно, а не само во изворот.

Можете ли да работите со нашето постојно множество алатки?

Да. Работиме со она што го имате во употреба наместо да ве селиме кон нашите склоности. Airflow, dbt, Snowflake, Databricks и обичен PostgreSQL за нас се вообичаени.

Поврзани компетенции

Апликации со ВИ и знаење

Развој на RAG

Системи за пребарување што ги втемелуваат одговорите во вашата сопствена содржина, со наводи на извори и мерлива точност.

Дознајте повеќе

Апликации со ВИ и знаење

Интеграција на ВИ

Поврзување на ВИ со системите ERP, CRM и податоците каде работата и записите навистина се наоѓаат.

Дознајте повеќе

Инфраструктура за ВИ и LLMOps

MLOps

Управување со животниот циклус на машинското учење: воведување, надзор, повторна обука и CI/CD.

Дознајте повеќе

Разговарајте за вашата иницијатива за ВИ

Текови на податоци, проверки на квалитет и векторски складишта од кои зависи точноста на системите со ВИ.

Разговарајте со експерт за ВИ Започнете проценка на ВИ