业务问题
故障看起来像是模型的问题
回答出错时，注意力都投向模型。但原因往往在上游：一条悄悄丢了记录的管道、无人察觉的结构变更、部分重新接入造成的重复、三周前就停止更新的一批文档。没有质量校验与血缘，这些都看不见，团队于是在损坏的输入之上调提示词。
我们做什么
把故障做成显眼的
我们构建在每个边界都带校验的管道，让结构变更或数量异常中断执行，而不是悄悄向下传播。血缘端到端留痕，因此某个数值来自哪里随时都能回答。涉及检索时，我们把切块、嵌入与索引更新当作管道中的一等公民，而不是某人手动执行的脚本。
人工智能数据基础
能力
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人工智能数据管道
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抽取、转换与加载
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知识管道
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向量数据库
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人工智能数据基础设施
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数据质量工程
常见应用场景
常见应用场景
- 构建支撑全公司知识助手的接入与更新管道。
- 为进入生产模型的数据设置质量关卡。
- 把分散的来源整合成模型能够一致推理的形态。
- 诊断一个模型完全没动、准确率却下滑的人工智能系统。
我们如何交付
我们如何交付
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盘点
弄清有哪些数据、归谁所有、实际处于什么状态。
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管道
构建模型所依赖的接入、转换与质量校验。
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基准测试
在您的数据上比较不同方案，而不是看公开排行榜。
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服务化
部署在稳定接口之后，具备版本管理、监控与可回退路径。
技术
技术
- Python
- dbt
- Apache Airflow
- Snowflake
- Databricks
- PostgreSQL
- pgvector
- PyTorch
- Hugging Face
安全与治理
安全与治理
数据血缘端到端留痕，因此某个数值来自哪里、某项输出由哪个模型版本产生，随时都能回答。个人数据按明确政策做最小化、分类与留存，而不是听其自然。训练与评测数据集与使用它们的代码一同做版本管理。
合作模式
合作模式
人工智能项目
我们对既定人工智能方案的设计与交付承担责任。
专属人工智能团队
围绕您的技术栈与交付模式建立的长期专属工程力量。
托管式人工智能
我们运营、监控并持续改进生产环境中的人工智能系统。
为什么选择 TeamExtension.ai
我们把数据当作生产系统，而不是筹备工作
为概念验证搭的管道，是生产环境人工智能故障最常见的成因，因为没人以为它还在跑。我们按“要被运维”的前提来建：有监控、有告警、有版本管理、可恢复。
部分客户
常见问题
常见问题
我们需要新的技术平台吗？
通常不需要。这里面绝大部分可以在您已有的东西上跑起来。只有当需求表明某样新平台确实值得运维时我们才会加，而这比厂商暗示的要少见得多。
不断变化的文档如何处理？
用变更通知或按计划的增量更新处理，并把索引与源系统核对，确保删掉的内容真的消失。检索结果停留在旧版本，是常见的静默故障。
管道里的个人数据怎么办？
在接入时完成分类，在用例允许的范围内做最小化，并按明确政策留存。因为有血缘，删除请求不仅能在源系统履行，在下游同样可以。
能沿用我们现有的技术栈吗？
可以。我们在您正在运行的东西上工作，而不是迁到我们偏好的方案。Airflow、dbt、Snowflake、Databricks、原生PostgreSQL都是日常。