Dữ liệu và Mô hình AI

Nền tảng dữ liệu cho AI

Mọi hệ thống AI đều là một hệ thống dữ liệu có gắn thêm một mô hình. Chúng tôi xây phần nạp, biến đổi, kiểm tra chất lượng và lưu trữ vector, tức những thứ quyết định mô hình có nguyên liệu đúng hay không.

Trao đổi về sáng kiến AI của bạn Dịch vụ

Bài toán kinh doanh

Sự cố trông như lỗi của mô hình

Khi câu trả lời sai, sự chú ý dồn vào mô hình. Nhưng nguyên nhân thường ở thượng nguồn: một đường ống lặng lẽ đánh rơi bản ghi, một thay đổi lược đồ chẳng ai để ý, các bản trùng do nạp lại một phần, một nhóm tài liệu đã ngừng cập nhật từ ba tuần trước. Không có kiểm tra chất lượng và nguồn gốc thì chẳng thấy gì trong số đó, và các nhóm ngồi chỉnh câu lệnh trên nền đầu vào đã hỏng.

Chúng tôi làm gì

Xây sao cho sự cố lộ ra

Chúng tôi xây các đường ống có kiểm tra ở từng ranh giới, để thay đổi lược đồ hay số lượng bất thường làm dừng lần chạy thay vì lặng lẽ lan xuống dưới. Nguồn gốc được ghi nhận đầu cuối, nên luôn trả lời được một giá trị đến từ đâu. Nơi có truy xuất, chúng tôi coi việc cắt khối, nhúng vector và cập nhật chỉ mục là thành phần chính thức của đường ống, chứ không phải một đoạn script ai đó chạy tay.

Nền tảng dữ liệu cho AI

Năng lực

Đường ống dữ liệu cho AI
Trích xuất, biến đổi và nạp
Đường ống tri thức
Cơ sở dữ liệu vector
Hạ tầng dữ liệu cho AI
Kỹ thuật chất lượng dữ liệu

Các tình huống sử dụng phổ biến

Xây đường ống nạp và cập nhật nằm sau một trợ lý tri thức toàn công ty.
Đặt các cửa chất lượng cho dữ liệu đi vào mô hình chạy thật.
Hợp nhất các nguồn rải rác thành dạng mà mô hình suy luận nhất quán được.
Chẩn đoán một hệ thống AI tụt độ chính xác dù mô hình không hề bị đụng tới.

Cách chúng tôi triển khai

Kiểm kê

Xác định có dữ liệu gì, ai sở hữu, và thực tế nó đang ở tình trạng nào.
Đường ống

Xây dựng phần nạp, biến đổi và kiểm tra chất lượng mà các mô hình phụ thuộc vào.
Đối chuẩn

So sánh các hướng tiếp cận trên dữ liệu của bạn, chứ không phải trên bảng xếp hạng công khai.
Phục vụ

Triển khai sau một giao diện ổn định, có quản lý phiên bản, giám sát và đường quay lui.

Công nghệ

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Bảo mật và quản trị

An ninh và quản trị

Nguồn gốc dữ liệu được ghi nhận đầu cuối, nên luôn trả lời được một giá trị đến từ đâu và phiên bản mô hình nào tạo ra một đầu ra cụ thể. Dữ liệu cá nhân được tối thiểu hóa, phân loại và lưu giữ theo một chính sách rõ ràng chứ không phải theo mặc định. Tập huấn luyện và tập đánh giá được quản lý phiên bản song song với mã sử dụng chúng.

Mô hình hợp tác

Dự án AI

Chúng tôi chịu trách nhiệm thiết kế và bàn giao một giải pháp AI đã được xác định.

Đội AI chuyên trách

Năng lực kỹ thuật chuyên trách dài hạn, xây dựng quanh nền tảng công nghệ và mô hình bàn giao của bạn.

AI vận hành trọn gói

Chúng tôi vận hành, giám sát và liên tục cải tiến các hệ thống AI đang chạy thật.

Vì sao chọn TeamExtension.ai

Chúng tôi coi dữ liệu là hệ chạy thật, không phải khâu chuẩn bị

Những đường ống dựng cho bản chứng minh khái niệm là nguyên nhân phổ biến nhất của sự cố AI trên môi trường thật, vì chẳng ai nghĩ chúng vẫn còn đang chạy. Chúng tôi xây với giả định nó sẽ phải được vận hành: có đo đạc, có cảnh báo, có quản lý phiên bản, có khả năng khôi phục.

Khách hàng tiêu biểu

Câu hỏi thường gặp

Chúng tôi có cần một nền tảng mới không?

Thường là không. Phần lớn những việc này chạy được trên chính những gì bạn đã có. Chúng tôi thêm nền tảng mới khi yêu cầu cho thấy nó thực sự đáng để vận hành, và điều đó hiếm hơn nhiều so với gợi ý của các nhà cung cấp.

Tài liệu thay đổi liên tục thì xử lý ra sao?

Bằng cập nhật gia tăng theo thông báo thay đổi hoặc theo lịch, đồng thời đối chiếu chỉ mục với nguồn để những gì đã xóa thì thực sự biến mất. Kết quả truy xuất mắc kẹt ở bản cũ là một kiểu hỏng âm thầm rất hay gặp.

Dữ liệu cá nhân trong đường ống thì sao?

Được phân loại ngay lúc nạp, tối thiểu hóa trong phạm vi use case cho phép, và lưu giữ theo một chính sách rõ ràng. Nhờ có nguồn gốc, các yêu cầu xóa được thực hiện cả ở hạ nguồn chứ không chỉ ở hệ thống nguồn.

Có làm được trên nền tảng công nghệ hiện tại của chúng tôi không?

Có. Chúng tôi làm trên chính những gì bạn đang chạy chứ không chuyển sang thứ chúng tôi ưa thích. Airflow, dbt, Snowflake, Databricks, PostgreSQL thuần đều là chuyện thường ngày.

Năng lực liên quan

Ứng dụng AI và Tri thức

Phát triển RAG

Hệ thống truy xuất neo câu trả lời vào chính nội dung của bạn, có trích dẫn và độ chính xác đo được.

Tìm hiểu thêm

Ứng dụng AI và Tri thức

Tích hợp AI

Kết nối AI với ERP, CRM và các hệ thống dữ liệu nơi công việc và bản ghi thực sự nằm ở đó.

Tìm hiểu thêm

Hạ tầng AI và LLMOps

MLOps

Quản lý vòng đời cho học máy: triển khai, giám sát, huấn luyện lại và CI/CD.

Tìm hiểu thêm

Trao đổi về sáng kiến AI của bạn

Các đường ống, biện pháp kiểm soát chất lượng và kho vector mà hệ thống AI dựa vào để làm đúng.

Trao đổi với chuyên gia AI Bắt đầu đánh giá AI