Dados e modelos de IA
Engenharia de dados para IA
Todo o sistema de IA é um sistema de dados com um modelo agarrado. Construímos a ingestão, a transformação, os controlos de qualidade e o armazenamento vetorial que determinam se o modelo tem algo correto sobre o qual trabalhar.
O problema de negócio
A falha parece um problema do modelo
Quando as respostas estão erradas, a atenção vai para o modelo. Frequentemente a causa está a montante: uma cadeia que descartou registos em silêncio, uma mudança de esquema que ninguém viu, duplicados de um recarregamento parcial ou um conjunto de documentos que deixou de atualizar há três semanas. Sem controlos de qualidade e rastreabilidade isto é invisível, pelo que as equipas afinam prompts contra entradas partidas.
O que fazemos
Construir para que as falhas façam barulho
Construímos cadeias com validação em cada fronteira, de modo que uma mudança de esquema ou uma anomalia de volume parem a execução em vez de se propagarem em silêncio. A rastreabilidade é registada de ponta a ponta, o que permite responder sempre de onde veio um valor. Quando há recuperação envolvida, tratamos a segmentação, a vetorização e a atualização do índice como assuntos de primeira ordem da cadeia e não como um script que alguém corre à mão.
Engenharia de dados para IA
Competências
-
Cadeias de dados para IA
-
ETL e ELT
-
Cadeias de conhecimento
-
Bases de dados vetoriais
-
Plataformas de dados para IA
-
Engenharia de qualidade do dado
Casos de uso comuns
Casos de uso comuns
- Construir a cadeia de ingestão e atualização por trás de um assistente de conhecimento corporativo.
- Estabelecer controlos de qualidade sobre os dados que alimentam um modelo em produção.
- Consolidar fontes fragmentadas em algo sobre o qual um modelo possa raciocinar de forma coerente.
- Diagnosticar um sistema de IA cuja precisão caiu sem qualquer alteração ao modelo.
Como trabalhamos
Como trabalhamos
-
Auditar
Estabelecer que dados existem, quem é o responsável e em que estado estão de facto.
-
Canalizar
Construir a ingestão, a transformação e os controlos de qualidade de que os modelos dependem.
-
Comparar
Confrontar abordagens com os seus dados e não com uma classificação pública.
-
Servir
Implementar por trás de uma interface estável, com versionamento, monitorização e via de recuo.
Tecnologia
Tecnologia
- Python
- dbt
- Apache Airflow
- Snowflake
- Databricks
- PostgreSQL
- pgvector
- PyTorch
- Hugging Face
Segurança e governação
Segurança e governação
A rastreabilidade dos dados é registada de ponta a ponta, pelo que é sempre possível dizer de onde veio um valor e que versão do modelo produziu determinada saída. Os dados pessoais são minimizados, classificados e conservados sob uma política explícita e não por omissão. Os conjuntos de treino e avaliação são versionados juntamente com o código que os utiliza.
Modelos de colaboração
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
Tratamos os dados como produção, não como preparação
As cadeias construídas para uma prova de conceito são a causa mais comum de incidentes de IA em produção, porque ninguém esperava que ainda estivessem a correr. Construímo-las para serem operadas: vigiadas, com alertas, versionadas e recuperáveis.
Clientes selecionados
Perguntas frequentes
Perguntas frequentes
Precisamos de uma plataforma nova?
Como lidam com documentos que mudam?
E os dados pessoais nas cadeias?
Podem trabalhar com a nossa pilha atual?
Competências relacionadas
Competências relacionadas
Aplicações de IA e conhecimento
Desenvolvimento RAG
Sistemas de recuperação que ancoram as respostas no seu próprio conteúdo, com citações e precisão mensurável.
Saber maisAplicações de IA e conhecimento
Integração de IA
Ligue a IA ao ERP, ao CRM e aos sistemas de dados onde o trabalho e os registos vivem de facto.
Saber maisInfraestrutura de IA e LLMOps
MLOps
Gestão do ciclo de vida da aprendizagem automática: implementação, vigilância, retreino e integração contínua.
Saber maisFalar sobre a sua iniciativa de IA
As cadeias, os controlos de qualidade e os armazenamentos vetoriais de que os sistemas de IA dependem para estarem certos.