Aplicações de IA e conhecimento

Desenvolvimento de IA à medida

A maioria dos projetos de IA falha enquanto projetos de software, não enquanto projetos de IA: responsabilidade difusa, nenhuma definição de correto, nenhum plano para o dia em que o modelo se engana. Construímos aplicações de IA como construímos qualquer sistema de produção, com o modelo como mais um componente e não como a arquitetura inteira.

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O problema de negócio

O protótipo era os noventa por cento fáceis

Uma demonstração que funciona demora dias. O que demora meses é tudo o que a demonstração saltou: autenticação, multi-inquilino, o que acontece sob carga, o que acontece quando o fornecedor tem uma quebra, como o custo escala com o uso, como se dá conta de que a qualidade baixou e quem responde quando produz algo errado à frente de um cliente. As equipas descobrem isto rotineiramente depois de mostrar a demonstração a um dirigente e assumir uma data.

O que fazemos

Partir do processo, não do modelo

Começamos pelo que o software tem de conseguir e por quem depende dele, e desenhamos para trás até ao modelo. Daí saem decisões aborrecidas e úteis: onde uma regra determinista ganha a um modelo, onde chega um modelo mais barato, onde a resposta precisa de uma pessoa antes de contar. Construímos com o seu fornecedor de identidade, as suas fronteiras de dados e a sua cadeia de implementação, e deixamos testes, documentação e um conjunto de avaliação para que o sistema sobreviva à nossa saída.

Desenvolvimento de IA à medida

Competências

Aplicações de IA à medida
Aplicações de IA generativa
Ferramentas internas de IA
Plataformas de IA
Engenharia de produto com IA
Sistemas de IA em produção

Casos de uso comuns

Construir uma ferramenta interna que elimina um passo manual que custa a uma equipa vários dias por mês.
Acrescentar uma capacidade de IA a um produto que já vende, com isolamento por inquilino e controlo de custo por cliente.
Substituir um motor de regras frágil que se parte sempre que muda um formulário ou um fornecedor.
Pegar num protótipo validado e torná-lo algo por que as operações aceitem responsabilizar-se.

Como trabalhamos

Definir

Transformar o pedido em especificação: quem o usa, o que é uma resposta correta, quem decide.
Ancorar

Ligar ao conteúdo e aos sistemas que têm as respostas, respeitando as permissões existentes.
Avaliar

Pontuar contra um conjunto anotado construído com os seus próprios casos, antes de alguém de fora o ver.
Publicar e operar

Lançamento faseado com monitorização, controlo de custo e um conjunto de regressão que protege a qualidade.

Tecnologia

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Segurança e governação

As respostas apoiam-se no seu próprio conteúdo e trazem citações, para que quem lê possa verificar. A recuperação respeita as permissões já definidas na origem, o que significa que um utilizador nunca vê através da aplicação aquilo que não poderia ver diretamente. Prompts, contexto recuperado e respostas são registados para auditoria, e a avaliação corre de forma contínua em vez de uma única vez no lançamento.

Modelos de colaboração

Projeto de IA

Assumimos a responsabilidade de desenhar e entregar uma solução de IA definida.

Equipa de IA dedicada

Capacidade de engenharia dedicada a longo prazo, construída em torno da sua tecnologia e do seu modelo de entrega.

IA gerida

Operamos, monitorizamos e melhoramos continuamente os sistemas de IA em produção.

Porquê a TeamExtension.ai

Somos engenheiros que usam IA, não o contrário

Os problemas interessantes de uma aplicação de IA são os correntes: estado, permissões, tratamento de falhas, custo, observabilidade e mudança ao longo do tempo. Há anos que os resolvemos nos sistemas de produção de outros. É também por isso que lhe diremos quando um modelo é a ferramenta errada, o que acontece mais vezes do que o mercado hoje admite.

Clientes selecionados

Perguntas frequentes

Como se dimensiona algo que ninguém construiu antes?

Dimensionamos o primeiro incremento em vez do conjunto: um processo, um grupo de utilizadores, um protótipo delimitado medido contra os seus próprios casos. Isso produz evidência sobre viabilidade e custo antes de alguém se comprometer com a construção completa, e demora normalmente de quatro a oito semanas.

De quem é o código?

Seu. Vive nos seus repositórios, é implementado pela sua cadeia e corre na sua infraestrutura. Não há dependência de nós em tempo de execução nem licença que tenha de continuar a pagar.

E se um modelo mais barato chegasse?

Dizemo-lo. A escolha de modelo é tanto uma decisão de custo e latência como de qualidade, e desenhamos para a portabilidade entre fornecedores para que continue reversível. Muitos percursos de produção usam um modelo mais pequeno para a maior parte do tráfego e só escalam os casos difíceis.

Como lidam com o modelo estar errado?

Decidindo à partida que aspeto tem um erro e o que acontece então: limiares de confiança, revisão humana nas saídas com consequências, recuo para um caminho determinista e um registo que permita reconstruir o erro depois. Um sistema sem comportamento de falha definido não está terminado.

Podem trabalhar ao lado dos nossos engenheiros?

Sim, e costuma ser o melhor resultado. Construir com a sua equipa e não para a sua equipa significa que o conhecimento fica quando o trabalho termina.

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