人工智能数据与模型
人工智能数据基础
任何人工智能系统都是一套装了模型的数据系统。我们构建接入、转换、质量校验与向量存储，正是它们决定了模型手里有没有正确的材料。
三至六个月，CHF 80,000起。
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。
想聊聊人工智能数据基础吗？
预约与AI专家的30分钟通话，可远程或到您公司进行；或给我们写信，我们将在一个工作日内回复。不设任何义务。
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