Date și modele AI

Inginerie de date pentru AI

Orice sistem AI este un sistem de date cu un model atașat. Construim ingestia, transformarea, verificările de calitate și stocarea vectorilor care determină dacă modelul are cu ce să lucreze corect.

Discutați inițiativa dumneavoastră AI Servicii

Problema de business

Defectul arată ca o problemă de model

Când răspunsurile sunt greșite, atenția se duce către model. Frecvent, cauza este în amonte: un flux care a pierdut în tăcere înregistrări, o schimbare de schemă pe care nu a observat-o nimeni, duplicate dintr-o reîncărcare parțială sau un set de documente care a încetat să se împrospăteze acum trei săptămâni. Fără verificări de calitate și fără trasabilitate, acestea sunt invizibile, deci echipele reglează instrucțiuni pe intrări defecte.

Ce facem

Construim astfel încât eșecurile să fie zgomotoase

Construim fluxuri cu validare la fiecare limită, deci o schimbare de schemă sau o anomalie de volum oprește execuția, în loc să se propage în tăcere. Proveniența este înregistrată de la un capăt la altul, ceea ce înseamnă că se poate răspunde oricând de unde provine o valoare. Acolo unde intervine regăsirea, tratăm fragmentarea, generarea de vectori și împrospătarea indexului ca elemente de prim rang ale fluxului, nu ca pe un script rulat manual de cineva.

Inginerie de date pentru AI

Competențe

Fluxuri de date pentru AI
ETL/ELT
Fluxuri de cunoaștere
Baze de date vectoriale
Platforme de date pentru AI
Inginerie a calității datelor

Cazuri de utilizare frecvente

Construirea fluxului de ingestie și împrospătare din spatele unui asistent de cunoaștere organizațională.
Stabilirea porților de calitate pe datele care alimentează un model de producție.
Consolidarea unor surse fragmentate în ceva pe care un model poate raționa consecvent.
Diagnosticarea unui sistem AI a cărui acuratețe a scăzut fără nicio schimbare a modelului.

Cum livrăm

Audit

Stabilirea datelor existente, a proprietarilor lor și a stării în care se află cu adevărat.
Fluxuri de date

Construirea proceselor de ingestie, transformare și verificare a calității de care depind modelele.
Comparare

Compararea abordărilor pe datele dumneavoastră, nu pe un clasament public.
Punere în serviciu

Implementare în spatele unei interfețe stabile, cu versionare, monitorizare și cale de revenire.

Tehnologie

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Securitate și guvernanță

Proveniența datelor este înregistrată de la un capăt la altul, astfel încât se poate răspunde oricând de unde provine o valoare și ce versiune de model a produs un anumit rezultat. Datele cu caracter personal sunt minimizate, clasificate și păstrate conform unei politici explicite, nu implicit. Seturile de antrenare și de evaluare sunt versionate împreună cu codul care le folosește.

Modele de colaborare

Proiect AI

Ne asumăm responsabilitatea proiectării și livrării unei soluții AI definite.

Echipă AI dedicată

Capacitate de inginerie dedicată pe termen lung, construită în jurul tehnologiilor și modelului dumneavoastră de livrare.

AI administrat

Operăm, monitorizăm și îmbunătățim continuu sisteme AI în producție.

De ce TeamExtension.ai

Tratăm datele ca producție, nu ca pregătire

Fluxurile construite pentru o dovadă de concept sunt cea mai frecventă sursă de incidente AI în producție, pentru că nimeni nu se aștepta să mai ruleze. Noi le construim pentru a fi operate: monitorizate, cu alerte, versionate și recuperabile.

Clienți selectați

Întrebări frecvente

Avem nevoie de o platformă nouă?

De regulă nu. Cea mai mare parte rulează pe ce aveți deja. Adăugăm infrastructură nouă când cerința justifică cu adevărat operarea ei, ceea ce se întâmplă mai rar decât sugerează furnizorii.

Cum tratați documentele care se schimbă?

Prin împrospătare incrementală declanșată de notificarea schimbării sau de program, cu indexul reconciliat față de sursă, astfel încât conținutul șters chiar dispare. Regăsirea învechită este un defect frecvent și silențios.

Cum rămâne cu datele personale din fluxuri?

Clasificate la ingestie, minimizate acolo unde utilizarea permite și păstrate conform unei politici explicite. Trasabilitatea înseamnă că o cerere de ștergere poate fi onorată și în aval, nu doar la sursă.

Puteți lucra cu stiva noastră existentă?

Da. Lucrăm cu ce rulați, în loc să vă migrăm către preferințele noastre. Airflow, dbt, Snowflake, Databricks și un simplu PostgreSQL sunt toate normale pentru noi.

Competențe conexe

Aplicații AI și cunoaștere

Dezvoltare RAG

Sisteme de regăsire care ancorează răspunsurile în propriul dumneavoastră conținut, cu citări și acuratețe măsurabilă.

Aflați mai multe

Aplicații AI și cunoaștere

Integrare AI

Conectarea AI la sistemele ERP, CRM și de date în care se află de fapt munca și evidențele.

Aflați mai multe

Infrastructură AI și LLMOps

MLOps

Gestionarea ciclului de viață pentru învățare automată: implementare, monitorizare, reantrenare și CI/CD.

Aflați mai multe

Discutați inițiativa dumneavoastră AI

Fluxurile, controalele de calitate și depozitele de vectori de care depind sistemele AI pentru a fi corecte.

Discutați cu un expert AI Începeți o evaluare AI