AI-data en modellen

Data-engineering voor AI

Elk AI-systeem is een datasysteem met een model eraan vast. Wij bouwen de inname, transformatie, kwaliteitscontroles en vectoropslag die bepalen of het model iets kloppends heeft om mee te werken.

Bespreek uw AI-initiatief Diensten

Het zakelijke vraagstuk

De storing lijkt een modelprobleem

Als antwoorden fout zijn, gaat de aandacht naar het model. Vaak ligt de oorzaak stroomopwaarts: een pijplijn die stilletjes records liet vallen, een schemawijziging die niemand opmerkte, dubbelingen uit een gedeeltelijke herlaadslag, of een documentset die drie weken geleden stopte met verversen. Zonder kwaliteitscontroles en herkomst is dit onzichtbaar, dus stemmen teams prompts af op kapotte invoer.

Wat we doen

Zo bouwen dat storingen lawaai maken

We bouwen pijplijnen met validatie op elke grens, zodat een schemawijziging of volumeafwijking de run stopt in plaats van stilletjes door te sijpelen. Herkomst wordt van begin tot eind vastgelegd, waardoor altijd te beantwoorden is waar een waarde vandaan kwam. Waar ophalen in het spel is behandelen we segmentatie, embedding en indexvernieuwing als eersteklas onderdelen van de pijplijn en niet als een script dat iemand handmatig draait.

Data-engineering voor AI

Expertise

Datapijplijnen voor AI
ETL en ELT
Kennispijplijnen
Vectordatabases
Dataplatformen voor AI
Engineering van datakwaliteit

Veelvoorkomende toepassingen

De inname- en verversingspijplijn bouwen achter een bedrijfsassistent.
Kwaliteitspoorten instellen op de data die een productiemodel voedt.
Versnipperde bronnen samenbrengen tot iets waarover een model consistent kan redeneren.
Een AI-systeem doorlichten waarvan de nauwkeurigheid zakte zonder enige wijziging aan het model.

Hoe we leveren

Doorlichten

Vaststellen welke data bestaat, wie eigenaar is en in welke staat ze werkelijk verkeert.
Pijplijn bouwen

De inname, transformatie en kwaliteitscontroles bouwen waarvan de modellen afhangen.
Vergelijken

Benaderingen afzetten tegen uw data en niet tegen een openbare ranglijst.
Uitserveren

Uitrollen achter een stabiele interface, met versiebeheer, bewaking en een terugvalpad.

Technologie

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Beveiliging en governance

De herkomst van data wordt van begin tot eind vastgelegd, zodat altijd te beantwoorden is waar een waarde vandaan kwam en welke modelversie een bepaalde uitvoer produceerde. Persoonsgegevens worden geminimaliseerd, geclassificeerd en bewaard onder expliciet beleid en niet standaard. Trainings- en evaluatiesets worden geversioneerd samen met de code die ze gebruikt.

Samenwerkingsmodellen

AI-project

Wij nemen de verantwoordelijkheid voor het ontwerpen en opleveren van een afgebakende AI-oplossing.

Toegewijd AI-team

Langlopende toegewijde engineeringcapaciteit, gebouwd rond uw techniek en uw manier van opleveren.

Beheerde AI

Wij beheren, bewaken en verbeteren doorlopend AI-systemen in productie.

Waarom TeamExtension.ai

Wij behandelen data als productie, niet als voorbereiding

Pijplijnen gebouwd voor een proof of concept zijn de meest voorkomende bron van AI-incidenten in productie, omdat niemand verwachtte dat ze nog zouden draaien. Wij bouwen ze om beheerd te worden: bewaakt, met alarmering, geversioneerd en herstelbaar.

Geselecteerde klanten

Veelgestelde vragen

Hebben we een nieuw platform nodig?

Meestal niet. Het meeste hiervan draait op wat u al hebt. We voegen nieuwe infrastructuur toe wanneer de eis het beheren daarvan werkelijk rechtvaardigt, wat minder vaak is dan leveranciers suggereren.

Hoe gaan jullie om met documenten die veranderen?

Met incrementele verversing op wijzigingsmelding of schema, waarbij de index tegen de bron wordt afgestemd zodat verwijderde inhoud werkelijk verdwijnt. Verouderd ophalen is een veelvoorkomende en stille storing.

En persoonsgegevens in pijplijnen?

Die worden bij inname geclassificeerd, geminimaliseerd waar de toepassing dat toelaat, en bewaard onder expliciet beleid. Herkomst betekent dat een verzoek tot verwijdering ook stroomafwaarts kan worden gehonoreerd en niet alleen bij de bron.

Kunnen jullie werken met onze bestaande stack?

Ja. We werken met wat u draait in plaats van u naar onze voorkeuren te migreren. Airflow, dbt, Snowflake, Databricks en gewoon PostgreSQL zijn allemaal normaal.

Gerelateerde expertise

AI-toepassingen en kennis

RAG-ontwikkeling

Ophaalsystemen die antwoorden verankeren in uw eigen inhoud, met bronvermelding en meetbare nauwkeurigheid.

Meer informatie

AI-toepassingen en kennis

AI-integratie

Koppel AI aan het ERP, het CRM en de datasystemen waar het werk en de vastlegging werkelijk leven.

Meer informatie

AI-infrastructuur en LLMOps

MLOps

Levenscyclusbeheer voor machine learning: uitrol, bewaking, hertraining en continue integratie.

Meer informatie

Bespreek uw AI-initiatief

De pijplijnen, kwaliteitscontroles en vectoropslag waarvan AI-systemen afhangen om te kloppen.

Spreek een AI-expert Start een AI-assessment