Datos at Modelo ng AI

Saligan ng Datos para sa AI

Bawat sistemang AI ay isang sistema ng datos na may nakadikit na modelo. Binubuo namin ang pagpasok, pagbabago, pagsusuri ng kalidad at imbakan ng vector na nagpapasya kung may tamang sangkap ba ang modelo.

Pag-usapan ang inyong inisyatiba sa AI Mga serbisyo

Ang suliranin sa negosyo

Mukhang suliranin ng modelo ang pagkabigo

Kapag mali ang sagot, sa modelo napupunta ang atensyon. Ngunit karaniwang nasa itaas ang sanhi: isang daluyang tahimik na nakaligtaan ng mga talaan, isang pagbabago ng schema na walang nakapansin, mga dobleng talaan mula sa bahagyang muling pagpasok, isang koleksyon ng dokumentong tumigil sa pag-update tatlong linggo na ang nakararaan. Hindi nakikita ang mga ito kapag walang pagsusuri ng kalidad at walang talaan ng pinagmulan, kaya inaayos ng mga koponan ang prompt sa ibabaw ng sirang input.

Ang ginagawa namin

Buuin ito upang maging kapansin-pansin ang pagkabigo

Bumubuo kami ng mga daluyang may pagsusuri sa bawat hangganan, upang ihinto ng pagbabago ng schema o ng kakaibang bilang ang pagtakbo sa halip na tahimik na kumalat. Naitatala mula simula hanggang dulo ang pinagmulan, kaya laging masasagot kung saan galing ang isang halaga. Kung may paghahanap, itinuturing naming tunay na bahagi ng daluyan ang paghahati, ang pag-embed at ang pag-update ng indeks, at hindi isang script na manu-manong pinapatakbo ng isang tao.

Saligan ng Datos para sa AI

Mga kakayahan

Daluyan ng datos para sa AI
Pagkuha, pagbabago at paglagay
Daluyan ng kaalaman
Vector database
Imprastraktura ng datos para sa AI
Inhinyeriya ng kalidad ng datos

Karaniwang paggamit

Buuin ang daluyan ng pagpasok at pag-update sa likod ng assistant sa kaalaman ng buong kompanya.
Maglagay ng tarangkahan ng kalidad sa datos na pumapasok sa mga modelo sa produksyon.
Pagsamahin ang kalat na pinagmulan tungo sa anyong kayang pangatwiranan nang tuloy-tuloy ng modelo.
Alamin kung bakit bumaba ang katumpakan ng sistemang AI kahit hindi ginalaw ang modelo.

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

Itinuturing naming produksyon ang datos, hindi paghahanda

Ang mga daluyang ginawa para sa proof of concept ang pinakakaraniwang sanhi ng pagkabigo ng AI sa produksyon, dahil walang nag-aakalang tumatakbo pa ang mga ito. Bumubuo kami sa palagay na papatakbuhin ito: may pagbabantay, may abiso, may bersyon at kayang mabawi.

Piling mga kliyente

Mga madalas itanong

Kailangan ba namin ng bagong plataporma?

Karaniwang hindi. Karamihan dito ay tumatakbo sa mayroon ka na. Nagdaragdag kami ng bagong plataporma kapag ipinapakita ng pangangailangang tunay itong sulit patakbuhin, at mas bihira iyon kaysa sa ipinahihiwatig ng mga vendor.

Paano hinahawakan ang mga dokumentong nagbabago?

Sa pamamagitan ng unti-unting pag-update ayon sa abiso ng pagbabago o sa iskedyul, at sa pagtutugma ng indeks sa pinagmulan upang tunay ngang mawala ang tinanggal. Karaniwang tahimik na pagkabigo ang resultang naiwan sa lumang bersyon.

Paano naman ang personal na datos sa daluyan?

Inuuri sa oras ng pagpasok, binabawasan hangga't pinapayagan ng use case, at iniimbak sa ilalim ng malinaw na patakaran. Dahil may talaan ng pinagmulan, natutupad ang mga kahilingan sa pagbura hindi lamang sa pinagmulan kundi pati sa mga sumunod.

Kaya ba ito sa umiiral naming teknolohiya?

Oo. Nagtatrabaho kami sa pinapatakbo mo at hindi kami lumilipat sa gusto namin. Pang-araw-araw sa amin ang Airflow, dbt, Snowflake, Databricks at payak na PostgreSQL.

Kaugnay na mga kakayahan

Mga Aplikasyon at Kaalaman sa AI

Pagbuo ng RAG

Mga sistema ng paghahanap na nag-aangkla ng sagot sa sarili mong nilalaman, may sipi at may masusukat na katumpakan.

Alamin pa

Mga Aplikasyon at Kaalaman sa AI

Pagsasanib ng AI

Ikonekta ang AI sa ERP, CRM at mga sistema ng datos kung saan talaga nakatira ang trabaho at ang mga talaan.

Alamin pa

Imprastraktura ng AI at LLMOps

MLOps

Pamamahala ng siklo para sa machine learning: paglalabas, pagbabantay, muling pagsasanay at CI/CD.

Alamin pa

Pag-usapan ang inyong inisyatiba sa AI

Ang mga daluyan, kontrol sa kalidad at vector store na inaasahan ng mga sistemang AI upang maging tama.

Kausapin ang isang eksperto sa AI Magsimula ng pagtatasa sa AI