การผสาน AI ที่ออกแบบเฉพาะและเวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์
RAG, ระบบหลายเอเจนต์
สรุปสั้น ๆ
เราผสาน LLM และเวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์เข้ากับการดำเนินงานของคุณ, ผู้ช่วยแบบ retrieval-augmented (RAG) และระบบหลายเอเจนต์ที่ลดชั่วโมงและลดความเสี่ยงของการตัดสินใจ
ภาพรวม
การสาธิตที่ชนะใจในที่ประชุมนั้นง่าย แต่ระบบที่อยู่รอดในสภาพแวดล้อมการผลิตที่ถูกกำกับดูแลนั้นไม่ง่าย, และความแตกต่างนั้นเกือบทั้งหมดคืองานวิศวกรรม: การมีรากฐาน มาตรการป้องกัน การควบคุมการเข้าถึง และความสามารถในการตรวจสอบ
เราผสาน LLM และเวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์เข้ากับการดำเนินงานของคุณโดยตรง ผู้ช่วยแบบ retrieval-augmented ตอบจากความรู้เฉพาะตัวของคุณพร้อมการอ้างอิงในบรรทัดและการงดตอบที่ปรับเทียบแล้ว ระบบหลายเอเจนต์ประสานงานหลายขั้นตอนพร้อมมาตรการป้องกันและมนุษย์ในวงจรในจุดที่สำคัญ
เราปรับใช้ภายในขอบเขตของคุณในจุดที่ข้อมูลต้องการ วัดค่าฐานก่อนเปิดตัว และรายงานส่วนต่าง, ชั่วโมงที่คืนกลับและความเสี่ยงที่ลดลง, เพราะ AI ระดับองค์กรต้องพิสูจน์ตัวเองด้วยตัวเลข
เหมาะสำหรับใคร
- องค์กรที่มีความรู้เฉพาะตัวเชิงลึกถูกกักไว้ในเอกสาร
- ทีมที่เสียเวลาหลายชั่วโมงกับเวิร์กโฟลว์ซ้ำ ๆ ที่ต้องใช้วิจารณญาณสูง
- สภาพแวดล้อมที่ถูกกำกับดูแลซึ่งต้องการ AI ที่มีรากฐานและตรวจสอบได้
ผลลัพธ์
- RAG บนความรู้เฉพาะตัวของคุณ
- การประสานงานหลายเอเจนต์พร้อมมาตรการป้องกัน
- ชั่วโมงที่ประหยัดได้และความเสี่ยงที่ลดลงอย่างวัดผลได้
วิธีการทำงานของเรา
การประเมินความพร้อมด้าน AI
เราทำแผนที่กรณีใช้งานที่มีคุณค่าสูง ความพร้อมของข้อมูล และความเสี่ยง และกำหนดค่าฐานเพื่อใช้วัดผล
ต้นแบบที่มีรากฐาน
ต้นแบบ RAG หรือเชิงเอเจนต์บนข้อมูลจริงของคุณ พร้อมการอ้างอิงและมาตรการป้องกัน เพื่อพิสูจน์คุณค่าอย่างรวดเร็ว
การเสริมความแข็งแกร่งสู่การผลิต
การควบคุมการเข้าถึง บันทึกการตรวจสอบ การงดตอบ และการประเมิน, ปรับใช้ภายในขอบเขตของคุณ
การวัดผลและการขยาย
เราวัดชั่วโมงที่ประหยัดได้และความเสี่ยงที่ลดลง แล้วจึงขยายไปยังเวิร์กโฟลว์ถัดไป
สิ่งที่คุณจะได้รับ
- ผู้ช่วย RAG ที่มีรากฐานหรือเวิร์กโฟลว์หลายเอเจนต์
- การอ้างอิงในบรรทัด มาตรการป้องกัน และการงดตอบที่ปรับเทียบแล้ว
- การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาทและบันทึกการตรวจสอบอย่างครบถ้วน
- ค่าฐานที่วัดแล้วและชุดการประเมินที่ดำเนินต่อเนื่อง
คำถามที่พบบ่อย
คุณหยุดไม่ให้มันหลอนได้อย่างไร?
ทุกคำตอบสร้างจากข้อความที่ถูกดึงมาและแสดงการอ้างอิงในบรรทัด ระบบถูกปรับให้งดตอบเมื่อมีความมั่นใจต่ำแทนที่จะเดา เราถือว่าคำตอบที่ปราศจากการอ้างอิงเป็นข้อบกพร่อง
ข้อมูลของเราหลุดออกจากสภาพแวดล้อมของเราไหม?
ไม่ เว้นแต่คุณต้องการให้เป็นเช่นนั้น เราปรับใช้ภายใน VPC ของคุณพร้อมการเข้าถึงตามบทบาทและบันทึกการตรวจสอบ เพื่อให้ความรู้เฉพาะตัวอยู่ภายในขอบเขตของคุณ
เรารู้ได้อย่างไรว่ามันคุ้มค่า?
เราวัดค่าฐานก่อนเปิดตัวและรายงานส่วนต่างที่วัดผลได้, ชั่วโมงที่คืนกลับและความเสี่ยงที่ลดลง, เพื่อให้การลงทุนพิสูจน์ได้ด้วยตัวเลข
บริการเพิ่มเติม