Rozwiązania Machine Learning

Inżynieria NLP i LLM

Asystenci odpowiadający z Twoich dokumentów, ekstrakcja danych, czat i automatyzacja, budowane tak, by jakość była zmierzona, zanim cokolwiek trafi do użytkowników.

Porozmawiaj z inżynierem

Systemy językowe, które wytrzymują produkcję

Większość dem z modelami językowymi powstaje w weekend. Prawdziwa praca to doprowadzenie ich do niezawodności wobec klientów i audytorów: dopilnowanie, żeby każda odpowiedź pochodziła z Twoich źródeł, a nie z wyobraźni modelu, obsługa dokumentów, które psują parsery, i dowodzenie jakości wydanie po wydaniu. Asystentów, procesy odpowiadania z Twoich źródeł (wzorzec nazywany zwykle RAG), ekstrakcję, czat i automatyzację budujemy z tą poprzeczką od pierwszego dnia.

Dostarczamy w podejściu evaluation-first. Zanim zaczniemy stroić prompty czy wybierać model, budujemy zbiór testowy z Twoich prawdziwych dokumentów i pytań, z kryteriami zaliczenia, które akceptujesz. Każda zmiana jest na nim punktowana, więc poziom halucynacji, dokładność ekstrakcji i latencja to liczby na dashboardzie, a nie wrażenia z demo.

Kończysz z systemem, który Twój zespół może bezpiecznie zmieniać: podmienić model, gdy pojawi się lepszy, edytować prompty, rozszerzyć korpus, a zestaw evali w kilka minut powie, czy jakość się utrzymała. Koszty są liczone per zapytanie, więc decyzja o skalowaniu przychodzi z metką cenową, a nie z zaskakującą fakturą na koniec miesiąca.

Co daje evaluation-first

Odpowiedzi z pokryciem w źródłach

Odpowiedzi wzięte z Twoich źródeł, z odnośnikiem do każdego z nich, więc każdą da się sprawdzić, a odsetek zmyślonych odpowiedzi jest mierzony, nie zgadywany.

Ewaluacja przed startem

Zbiór testowy z Twoich prawdziwych danych bramkuje każde wydanie. Gdy jakość spada, deploy się zatrzymuje.

Niezależność od modelu

OpenAI, Anthropic albo otwarte wagi za jednym interfejsem. Gdy pojawia się lepszy lub tańszy model, zmiana to konfiguracja plus przebieg evali.

Znany koszt zapytania

Wydatki na tokeny liczone per funkcja i per klient, z cache'owaniem i routingiem, żeby rachunek był proporcjonalny do wartości.

Ustrukturyzowany wynik do dalszej budowy

Ekstrakcja zwraca typowany, zwalidowany JSON, który Twoje systemy konsumują bezpośrednio, ze score'ami pewności dla kolejek review.

Machine Learning

Od zbioru evali do produkcji

Budowa zbioru evali

Zbieramy prawdziwe dokumenty, pytania i przypadki brzegowe z Twojej domeny i z Twoimi ekspertami ustalamy kryteria zaliczenia.

Prototyp przeciwko evalom

Pierwszy działający pipeline w kilka dni: retrieval, prompty i wybór modelu iterowane na zbiorze evali, nie na opiniach.

Utwardzenie pod produkcję

Ograniczenia tego, co system może wypuścić, mechanizmy zapasowe, limity, ustrukturyzowane logi i kontrola kosztów wokół szczęśliwej ścieżki.

Wydanie i monitoring

Próbkowanie jakości na żywo, alerty o dryfcie wejść i pętla zwrotna zamieniająca poprawki użytkowników w przypadki testowe.

Co dostajesz

Zestaw evali zbudowany z Twoich prawdziwych dokumentów

Proces odpowiadania lub ekstrakcji wdrożony za API

Prompty i konfiguracja modeli pod kontrolą wersji

Dashboard kosztów i jakości per zapytanie

Runbook aktualizacji korpusu i podmiany modeli

Odpowiadamy na pytania

Jakiego modelu użyjecie?

Tego, który przejdzie Twój zbiór evali najniższym kosztem. Benchmarkujemy OpenAI, Anthropic i modele o otwartych wagach na Twoich zadaniach, a architektura pozwala tę decyzję odwrócić.

Jak traktujecie poufne dokumenty?

Twoje dane zostają w Twojej chmurze albo na endpointach hostowanych w UE, bez trenowania na Twoich wejściach. Tam, gdzie wymaga tego polityka, wdrażamy modele o otwartych wagach w całości w Twojej infrastrukturze.

Co z halucynacjami przed klientem?

Odpowiedzi pochodzą z Twoich treści, a nie z pamięci modelu, cytowania czynią je sprawdzalnymi, a warstwa ograniczeń wyłapuje odpowiedzi łamiące Twoje zasady. Mierzymy, jak często system coś zmyśla, na stałym zbiorze testowym i bramkujemy tą liczbą wydania.