Datos at Modelo ng AI

Estratehiya sa Datos para sa AI

Karamihan sa mga natigil na inisyatibang AI ay natigil dahil sa datos: hindi maabot, hindi alam ang kalidad, o walang nag-aapruba sa paggamit. Inaalam namin kung ano talaga ang mayroon ka, at kung ano ang dapat matugunan upang tumayo ang use case na gusto mo.

Pag-usapan ang inyong inisyatiba sa AI Konsultasyon

Ang suliranin sa negosyo

Ipinagpapalagay ang kahandaan, saka ito nabubuko

Itinatayo ang mga roadmap sa palagay na umiiral ang datos, naa-access ito at sapat na ito. Unang nasusubok ang palagay na iyon sa gitna mismo ng pagpapatupad, ang pinakamagastos na sandali. Magkakatulad ang karaniwang natutuklasan: walang malinaw na may hawak, kalidad na walang sumusukat, pag-access na nangangailangan ng pasyang ayaw gawin ninuman, at legal na batayan para sa nilalayong paggamit na hindi pa naaayos.

Ang ginagawa namin

Suriin ang kahandaan kada use case, hindi sa kabuuan

May kabuluhan lamang ang kahandaan ng datos kaugnay ng isang layunin, kaya sinusuri namin ito laban sa mga tiyak na use case na pinag-iisipan. Sa bawat isa, inaalam namin kung nasaan ang datos, sino ang may hawak, ano ang kalagayan nito, ano ang kailangan para maabot ito, at kung legal ang nilalayong paggamit. Kung hindi nakabalangkas ang kaalaman, idinidisenyo namin ang arkitektura ng paghahanap at kaalaman na magpapagamit dito. Hinahati ng bunga ang magagamit agad at ang nangangailangan muna ng gawain, at inaayos ang pagkakasunod ng gawaing iyon.

Estratehiya sa Datos para sa AI

Mga kakayahan

Kahandaan ng datos para sa AI
Arkitektura ng kaalaman sa kompanya
Pamamahala ng datos para sa AI
Estratehiya sa vector search
Estratehiya sa kalidad ng datos
Estratehiya sa pamamahala ng kaalaman

Karaniwang paggamit

Patunayan kung kaya ng datos ang isang roadmap sa AI bago pumasok dito.
Magtakda ng may hawak at saligan ng kalidad para sa datos na inaasahan ng mga unang inisyatiba.
Idisenyo ang arkitektura ng kaalaman sa likod ng isang assistant para sa buong kompanya.
Alamin kung bakit natigil sa yugto ng pag-access sa datos ang isang inisyatibang may pangako.

Paano kami naghahatid

Imbentaryo

Alamin kung anong datos ang mayroon, sino ang may hawak, at ano talaga ang kalagayan nito.
Daluyan

Buuin ang pagpasok, pagbabago at pagsusuri ng kalidad na inaasahan ng mga modelo.
Sukatan

Ihambing ang mga paraan gamit ang datos mo, hindi ang isang pampublikong leaderboard.
Ihain

Ilabas sa likod ng matatag na interface, na may bersyon, pagbabantay at daan pabalik.

Teknolohiya

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Seguridad at pamamahala

Naitatala mula simula hanggang dulo ang pinagmulan ng datos, kaya masasagot palagi kung saan nanggaling ang isang halaga at aling bersyon ng modelo ang gumawa ng isang resulta. Ang personal na datos ay binabawasan, inuuri at iniimbak sa ilalim ng malinaw na patakaran at hindi bilang default. Binebersyon ang mga hanay ng pagsasanay at pagsusuri kasabay ng code na gumagamit ng mga ito.

Mga modelo ng pakikipagtulungan

Proyektong AI

Kami ang may pananagutan sa pagdidisenyo at paghahatid ng isang tinukoy na solusyong AI.

Nakalaang Koponang AI

Pangmatagalang nakalaang lakas ng inhinyeriya na binuo ayon sa teknolohiya at paraan ng paghahatid mo.

Pinamamahalaang AI

Kami ang nagpapatakbo, nagbabantay at patuloy na nagpapabuti ng mga sistemang AI sa produksyon.

Bakit TeamExtension.ai

Sinusuri namin laban sa pagpapatupad, hindi sa teorya

Ang hiwalay na estratehiya sa datos ay naglalabas ng mga modelo ng antas. Kapag sinuri ito ng mga taong bumubuo ng sistema laban sa tiyak na use case, makakakuha ka ng pagkakasunod na kayang tahakin at ng tapat na pahayag tungkol sa mga layuning wala pa sa abot. Sa huling bahagi napupunta ang natitipid.

Piling mga kliyente

Mga madalas itanong

Kailangan ba muna namin ng data warehouse?

Kadalasan hindi. Maraming use case ang bumabasa mula sa mga sistema ng negosyo at sa hindi nakabalangkas na nilalaman, hindi sa warehouse. Ang paggawa sa pagtatayo ng warehouse bilang unang kailangan ay maaaring magpaliban ng ilang taon sa gawaing AI nang walang saysay.

Gaano dapat kaganda ang kalidad ng datos?

Sapat para sa tiyak na use case na iyon, at mas mababa iyon nang malaki kaysa sa maganda sa pangkalahatan. Sinusuri namin laban sa layunin at hindi sa abstraktong pamantayan, at nakalimita rin ang gawain sa pagpapabuti ng kalidad sa hinihingi ng use case na iyon.

Paano naman ang personal na datos?

Sinusuri kada use case bilang bahagi ng kahandaan ang legal na batayan, ang pagbabawas at ang haba ng pag-iimbak, at hindi ito iniiwan sa huli. Ang use case na walang legal na batayan ay hindi suliranin sa datos na lulutasin mamaya, kundi use case na dapat idisenyong muli o iwanan.

Gaano katagal ang pagsusuri?

Apat hanggang walong linggo, depende sa bilang ng use case at sistema sa saklaw. Karaniwang hindi ang oras ng pagsusuri ang hadlang kundi ang pagkakataong makausap ang mga may hawak ng datos.

Kaugnay na mga kakayahan

Imprastraktura ng AI at LLMOps

Arkitektura ng AI

Idisenyo ang sangguniang arkitekturang ibinabahagi ng iyong mga sistemang AI: modelo, paghahanap, pag-uugnay, datos at kontrol.

Alamin pa

Estratehiya at Transpormasyon sa AI

Pagsusuri ng Oportunidad sa AI

Suriin ang mga proseso ng negosyo at tukuyin kung saan lumilikha ang AI ng masusukat na halagang pinansyal o pang-operasyon.

Alamin pa

Pamamahala, Panganib at Pagsunod sa AI

Pamamahala ng AI

Itatag ang mga patakaran, kontrol at pananagutang kailangan upang ligtas na maipatupad ang AI sa laki ng kompanya.

Alamin pa

Pag-usapan ang inyong inisyatiba sa AI

Gawing magagamit ng AI ang panloob na kaalaman: kahandaan, may hawak, kalidad at arkitektura ng paghahanap.

Kausapin ang isang eksperto sa AI Magsimula ng pagtatasa sa AI