pl

Język

Dane i modele AI

Inżynieria danych dla AI

Każdy system AI jest systemem danych z doczepionym modelem. Budujemy pozyskiwanie, przekształcanie, kontrole jakości i przechowywanie wektorów, które decydują o tym, czy model ma z czego poprawnie pracować.

Omów swoją inicjatywę AI Usługi

Problem biznesowy

Awaria wygląda jak problem z modelem

Gdy odpowiedzi są błędne, uwaga kieruje się na model. Często przyczyna leży wyżej: potok, który po cichu zgubił rekordy, zmiana schematu, której nikt nie zauważył, duplikaty z częściowego przeładowania albo zbiór dokumentów, który przestał się odświeżać trzy tygodnie temu. Bez kontroli jakości i śledzenia pochodzenia są to rzeczy niewidoczne, więc zespoły dostrajają instrukcje na zepsutym wejściu.

Czym się zajmujemy

Budować tak, aby awarie były głośne

Budujemy potoki z walidacją na każdej granicy, więc zmiana schematu lub anomalia wolumenu zatrzymuje przebieg, zamiast po cichu się rozchodzić. Pochodzenie jest rejestrowane od początku do końca, co oznacza, że zawsze można odpowiedzieć, skąd wzięła się dana wartość. Tam, gdzie w grę wchodzi wyszukiwanie, traktujemy podział na fragmenty, osadzanie i odświeżanie indeksu jako pełnoprawne elementy potoku, a nie skrypt, który ktoś uruchamia ręcznie.

Inżynieria danych dla AI

Kompetencje

  • Potoki danych dla AI

  • ETL/ELT

  • Potoki wiedzy

  • Bazy wektorowe

  • Platformy danych dla AI

  • Inżynieria jakości danych

Typowe zastosowania

Typowe zastosowania

  • Zbudowanie potoku pozyskiwania i odświeżania stojącego za korporacyjnym asystentem wiedzy.
  • Ustanowienie bramek jakości na danych zasilających model produkcyjny.
  • Scalenie rozproszonych źródeł w coś, po czym model może spójnie rozumować.
  • Zdiagnozowanie systemu AI, którego trafność spadła bez żadnej zmiany w modelu.

Jak realizujemy projekty

Jak realizujemy projekty

  1. Audyt

    Ustalenie, jakie dane istnieją, kto jest ich właścicielem i w jakim są rzeczywiście stanie.

  2. Potoki danych

    Zbudowanie procesów pozyskiwania, przekształcania i kontroli jakości, od których zależą modele.

  3. Porównanie

    Zestawienie podejść na Państwa danych, a nie na publicznym rankingu.

  4. Udostępnienie

    Wdrożenie za stabilnym interfejsem, z wersjonowaniem, monitorowaniem i ścieżką wycofania.

Technologia

Technologia

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

Bezpieczeństwo i nadzór

Bezpieczeństwo i ład

Pochodzenie danych jest rejestrowane od początku do końca, więc zawsze można odpowiedzieć, skąd wzięła się dana wartość i która wersja modelu wygenerowała konkretny wynik. Dane osobowe są minimalizowane, klasyfikowane i przechowywane zgodnie z wyraźną polityką, a nie domyślnie. Zbiory treningowe i ewaluacyjne są wersjonowane razem z kodem, który z nich korzysta.

Modele współpracy

Modele współpracy

Projekt AI

Bierzemy odpowiedzialność za zaprojektowanie i dostarczenie określonego rozwiązania AI.

Dedykowany zespół AI

Długoterminowe, dedykowane zasoby inżynierskie zbudowane wokół Państwa technologii i modelu dostarczania.

Zarządzana AI

Prowadzimy, monitorujemy i stale ulepszamy produkcyjne systemy AI.

Dlaczego TeamExtension.ai

Traktujemy dane jako produkcję, a nie przygotowanie

Potoki zbudowane na potrzeby weryfikacji koncepcji są najczęstszym źródłem incydentów produkcyjnych w AI, bo nikt nie zakładał, że wciąż będą działać. Budujemy je z myślą o eksploatacji: monitorowane, z alertami, wersjonowane i odtwarzalne.

Wybrani klienci

Najczęstsze pytania

Najczęstsze pytania

Czy potrzebujemy nowej platformy?
Zwykle nie. Większość tego działa na tym, co już Państwo mają. Nową infrastrukturę dodajemy, gdy wymaganie naprawdę uzasadnia jej utrzymanie, a zdarza się to rzadziej, niż sugerują dostawcy.
Jak radzicie sobie ze zmieniającymi się dokumentami?
Przyrostowym odświeżaniem wyzwalanym powiadomieniem o zmianie lub harmonogramem, z uzgadnianiem indeksu ze źródłem, aby usunięte treści faktycznie znikały. Nieaktualne wyszukiwanie to częsta i cicha awaria.
A dane osobowe w potokach?
Klasyfikowane przy pozyskiwaniu, minimalizowane tam, gdzie pozwala na to zastosowanie, i przechowywane zgodnie z wyraźną polityką. Śledzenie pochodzenia sprawia, że żądanie usunięcia można zrealizować w dół potoku, a nie tylko w źródle.
Czy możecie pracować na naszym obecnym stosie?
Tak. Pracujemy na tym, co Państwo prowadzą, zamiast migrować Państwa do naszych preferencji. Airflow, dbt, Snowflake, Databricks i zwykły PostgreSQL są dla nas normą.

Powiązane kompetencje

Powiązane kompetencje

Aplikacje AI i wiedza

Rozwój systemów RAG

Systemy wyszukiwania osadzające odpowiedzi w Państwa własnych treściach, z odwołaniami do źródeł i mierzalną trafnością.

Dowiedz się więcej

Aplikacje AI i wiedza

Integracja AI

Połączenie AI z systemami ERP, CRM i danymi, w których naprawdę toczy się praca i przechowywane są zapisy.

Dowiedz się więcej

Infrastruktura AI i LLMOps

MLOps

Zarządzanie cyklem życia uczenia maszynowego: wdrażanie, monitorowanie, ponowne trenowanie i CI/CD.

Dowiedz się więcej

Omów swoją inicjatywę AI

Potoki, kontrole jakości i magazyny wektorowe, od których zależy poprawność systemów AI.

Porozmawiaj z ekspertem AI Rozpocznij ocenę AI