sq

Gjuha

Të dhëna dhe modele IA

Strategji e të dhënave për IA

Shumica e nismave IA që kanë ngecur, kanë ngecur te të dhënat: nuk janë të aksesueshme, cilësia e tyre është e panjohur, ose askush nuk e autorizon përdorimin. Përcaktojmë çfarë keni vërtet dhe çfarë duhet të jetë e vërtetë që përdorimet që doni të bëhen të mundura.

Diskutoni nismën tuaj për IA Konsulencë

Problemi i biznesit

Gatishmëria supozohet dhe pastaj zbulohet

Udhërrëfyesit ndërtohen mbi supozimin se të dhënat ekzistojnë, janë të aksesueshme dhe janë mjaftueshëm të mira. Ky supozim testohet për herë të parë gjatë zbatimit, që është momenti më i shtrenjtë i mundshëm. Gjetjet e zakonshme përsëriten: asnjë pronar i qartë, cilësi që askush nuk e ka matur, akses që kërkon një vendim që askush nuk do ta marrë, dhe asnjë bazë ligjore e përcaktuar për përdorimin e synuar.

Çfarë bëjmë

Vlerësoni gatishmërinë për çdo përdorim, jo në përgjithësi

Gatishmëria e të dhënave ka kuptim vetëm në raport me një qëllim, prandaj e vlerësojmë ndaj përdorimeve konkrete që po shqyrtoni. Për secilin përcaktojmë ku ndodhen të dhënat, kush i zotëron, në çfarë gjendjeje janë, çfarë kërkon aksesi, dhe nëse përdorimi i synuar është i ligjshëm. Aty ku dija është e pastrukturuar, projektojmë arkitekturën e kërkimit dhe të dijes që e bën të përdorshme. Rezultati ndan atë që është e disponueshme tani nga ajo që kërkon së pari punë, me atë punë të renditur.

Strategji e të dhënave për IA

Aftësi

  • Gatishmëri e të dhënave për IA

  • Arkitekturë e dijes së ndërmarrjes

  • Qeverisje e të dhënave për IA

  • Strategji e kërkimit vektorial

  • Strategji e cilësisë së të dhënave

  • Strategji e menaxhimit të dijes

Raste përdorimi të zakonshme

Raste përdorimi të zakonshme

  • Testoni nëse të dhënat e mbështesin një udhërrëfyes IA para se të angazhohet.
  • Përcaktoni pronësinë dhe nivelin bazë të cilësisë për të dhënat nga të cilat varet nisma e parë.
  • Projektoni arkitekturën e dijes pas një asistenti të ndërmarrjes.
  • Zbuloni pse një nismë premtuese ngeci në fazën e aksesit te të dhënat.

Si punojmë

Si punojmë

  1. Auditim

    Përcaktoni cilat të dhëna ekzistojnë, kush i zotëron dhe në çfarë gjendjeje janë vërtet.

  2. Tubacion

    Ndërtoni futjen, transformimin dhe kontrollet e cilësisë nga të cilat varen modelet.

  3. Krahasim

    Krahasoni qasjet mbi të dhënat tuaja dhe jo mbi një renditje publike.

  4. Shërbim

    Vendoseni pas një ndërfaqeje të qëndrueshme me versionim, monitorim dhe rrugë kthimi.

Teknologji

Teknologji

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

Siguria dhe qeverisja

Siguri dhe qeverisje

Prejardhja e të dhënave regjistrohet nga fillimi në fund, që të mund të thuhet gjithmonë nga erdhi një vlerë dhe cili version modeli prodhoi një rezultat. Të dhënat personale minimizohen, klasifikohen dhe ruhen sipas një politike të shprehur dhe jo si parazgjedhje. Grupet e trajnimit dhe vlerësimit versionohen bashkë me kodin që i përdor.

Modelet e bashkëpunimit

Modelet e bashkëpunimit

Projekt IA

Marrim përgjegjësinë për projektimin dhe dorëzimin e një zgjidhjeje IA të përcaktuar.

Ekip IA i dedikuar

Kapacitet inxhinierik afatgjatë i dedikuar, i ndërtuar rreth teknologjisë dhe modelit tuaj të dorëzimit.

IA e menaxhuar

Ne operojmë, monitorojmë dhe përmirësojmë vazhdimisht sistemet IA në prodhim.

Pse TeamExtension.ai

E vlerësuar ndaj dorëzimit, jo në abstrakt

Strategjia e të dhënave e bërë e izoluar prodhon një model pjekurie. E vlerësuar ndaj përdorimeve konkrete nga njerëz që i ndërtojnë sistemet, prodhon një radhë mbi të cilën mund të veproni dhe një deklaratë të ndershme se cilat ambicie nuk janë të arritshme tani. Gjysma e dytë është ajo që kursen para.

Klientë të përzgjedhur

Pyetje të shpeshta

Pyetje të shpeshta

A na duhet së pari një depo të dhënash?
Shpesh jo. Shumë përdorime IA lexojnë nga sistemet operative dhe përmbajtja e pastrukturuar e jo nga një depo. Një program depoje si parakusht mund ta vonojë pa nevojë punën me IA me vite.
Sa e mirë duhet të jetë cilësia e të dhënave?
Mjaftueshëm e mirë për përdorimin konkret, që është prag shumë më i ulët se e mirë në përgjithësi. Vlerësojmë ndaj qëllimit e jo ndaj një standardi abstrakt, dhe puna me cilësinë kufizohet në atë që kërkon përdorimi.
Po të dhënat personale?
Baza ligjore, minimizimi dhe ruajtja vlerësohen për çdo përdorim si pjesë e gatishmërisë, jo më pas. Një përdorim pa bazë ligjore nuk është problem të dhënash për t'u zgjidhur më vonë; është përdorim për t'u rikonceptuar ose hequr.
Sa zgjat një vlerësim?
Katër deri në tetë javë sipas numrit të përdorimeve dhe sistemeve në fushëveprim. Kufizimi zakonisht është aksesi te pronarët e të dhënave e jo koha e analizës.

Aftësi të lidhura

Aftësi të lidhura

Infrastrukturë IA dhe LLMOps

Arkitekturë IA

Projektoni arkitekturën referencë që ndajnë sistemet tuaja IA: modele, kërkim, orkestrim, të dhëna dhe kontrolle.

Mësoni më shumë

Strategji dhe transformim me IA

Vlerësim i mundësive të IA-së

Analizoni proceset e biznesit dhe identifikoni ku IA krijon vlerë të matshme financiare ose operative.

Mësoni më shumë

Qeverisje, rrezik dhe pajtueshmëri për IA

Qeverisje e IA-së

Vendosni politikat, kontrollet dhe përgjegjësitë e nevojshme për të përdorur IA-në në mënyrë të sigurt në shkallë ndërmarrjeje.

Mësoni më shumë

Diskutoni nismën tuaj për IA

Bëjeni dijen e ndërmarrjes të përdorshme nga IA: gatishmëri, pronësi, cilësi dhe arkitekturë kërkimi.

Flisni me një ekspert të IA Nisni një vlerësim të IA