人工智能数据与模型
人工智能数据战略
多数停滞的人工智能举措，是卡在数据上：拿不到、不知道质量如何，或者没人愿意批准使用。我们弄清您实际拥有什么，以及要让期望的用例成立，需要先满足哪些条件。
业务问题
准备度先被默认，然后被撞破
路线图往往建立在“数据存在、可获取、质量够用”的假设之上。这个假设第一次受到检验，是在实施过程当中，也就是代价最高昂的那个时刻。常见的发现都很相似：没有明确的数据所有者、没人在测量的质量、需要有人拍板却谁都不愿意拍的访问权限，以及针对既定用途尚未理顺的法律依据。
我们做什么
按用例评估准备度，而不是笼统评估
数据准备度只有相对于目标才有意义，因此我们针对正在考虑的具体用例来评估。对每一项，我们弄清数据在哪里、归谁所有、处于什么状态、访问需要什么条件，以及既定用途是否合法。若知识是非结构化的，我们设计让其可用的检索与知识架构。产出会区分现在就能用的与需要先做工作的，并为这些工作排定次序。
人工智能数据战略
能力
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面向人工智能的数据准备度
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企业知识架构
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面向人工智能的数据治理
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向量检索策略
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数据质量策略
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知识管理策略
常见应用场景
常见应用场景
- 在投入一份人工智能路线图之前，先验证数据是否支撑得住它。
- 为最初几项举措所依赖的数据，确立所有者与质量基线。
- 设计支撑全公司助手的知识架构。
- 查清一项有前景的举措为何卡在数据访问环节。
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
我们对照实施来评估，而不是空谈
脱离实施的数据战略只会产出成熟度模型。当评估由真正造系统的人对照具体用例来做，您得到的是可以推进的次序，以及关于哪些目标暂时够不着的坦白结论。省钱是省在后半程。
部分客户
常见问题