Formularz został pomyślnie wysłany.
Więcej informacji znajdziesz w swojej skrzynce pocztowej.
Każdy może podłączyć model do interfejsu czatu. Niewiele zespołów dokłada dodatkowych starań w zakresie wyszukiwania, cytowania, kontroli dostępu i kontroli jakości. Innowise to robi, więc LLM wytrzymuje każdy etap poza fazą pilotażową.
Każdy może podłączyć model do interfejsu czatu. Niewiele zespołów dokłada dodatkowych starań w zakresie wyszukiwania, cytowania, kontroli dostępu i kontroli jakości. Innowise to robi, więc LLM wytrzymuje każdy etap poza fazą pilotażową.
Przekształć powtarzalną pracę w zautomatyzowane przepływy: selekcja zgłoszeń, pytania i odpowiedzi dotyczące dokumentów, wersje robocze raportów i routing. Zespoły spędzają mniej czasu na zadaniach kopiuj-wklej, a więcej na podejmowaniu decyzji i dostarczaniu.
Korzystaj z odpowiedniego modelu dla każdego zadania i kontroluj wydatki na tokeny dzięki buforowaniu, grupowaniu i limitom użycia. Mniejsza liczba godzin pracy ręcznej na żądanie obniża koszty operacyjne w obszarze wsparcia i zaplecza.
Przyspiesz wewnętrzne cykle, takie jak zatwierdzenia, przeglądy i wyszukiwanie wiedzy. Pracownicy otrzymują odpowiedzi z cytatami z zatwierdzonych źródeł, co zmniejsza liczbę zwrotów i utrzymuje ciągłość pracy między funkcjami.
Zwiększ konwersję i sprzedaż dzięki lepszym odpowiedziom na pytania dotyczące produktów, szybszym ofertom i spersonalizowanym kontaktom opartym na danych. Zespoły sprzedaży reagują szybciej i otrzymują wiadomości o wyższej jakości.
Wdrażaj te same możliwości LLM w zespołach, regionach i kanałach przy użyciu współdzielonych szyn ochronnych, ról dostępu i monitorowania. Nowe przypadki użycia są dostarczane szybciej po wdrożeniu podstawowej platformy.
Udzielaj klientom szybszych i dokładniejszych odpowiedzi za pośrednictwem asystentów, którzy odwołują się do Twojej bazy wiedzy i stosują Twój ton. Eskalacje trafiają do właściwego agenta z kontekstem, zwiększając satysfakcję i powtarzalność transakcji.
Skuteczność produktów opartych na modelach LLM zależy od funkcji wyszukiwania, oceny, kontroli dostępu oraz zarządzania kosztami. Nasi certyfikowani architekci Claude pomagają nam budować te podstawy w systemach opartych na platformie Claude.
Twórz systemy łączące modele, RAG, cytaty i wykorzystanie narzędzi, aby zapewnić bardziej uzasadnione odpowiedzi. Użytkownicy otrzymują odpowiedzi oparte na odpowiednim kontekście biznesowym.
Skonfiguruj testy, karty wyników i procesy przekazywania informacji zwrotnej, aby zapewnić dokładność, spójność i wiarygodność wyników generowanych przez duże modele językowe (LLM). Ułatwi to monitorowanie jakości i jej stopniowe doskonalenie.
Projektuj rozwiązania oparte na modelach LLM z funkcjami kontroli uprawnień, ochrony danych oraz bezpiecznego przetwarzania informacji wrażliwych. Każdy użytkownik widzi wyłącznie te dane, do których ma uprawnienia dostępu.
Zoptymalizuj wykorzystanie modeli, zapytania, buforowanie i routing, aby zapewnić równowagę między wydajnością, opóźnieniami i kosztami. Dzięki temu koszty operacyjne pozostają przewidywalne wraz ze wzrostem wykorzystania.
Polegaj na jednym zespole, który obejmuje cały obszar: LLM + NLP, backend, DevOps i bezpieczeństwo. Dostarczamy cytaty, dzienniki audytu, zestawy ewaluacyjne i monitorowanie od pierwszego dnia, a następnie utrzymujemy stałą jakość w miarę ewolucji treści i użytkowania.
Każdy projekt LLM zaczyna się od trudnego pytania: co powinien robić model, a czego nie może robić nigdy. Nasz zespół podąża za przepływem dostaw, który utrzymuje zakres, jakość, bezpieczeństwo i koszty eksploatacji widoczne od pierwszego dnia.
Oszacujemy wartość, ryzyko, harmonogram i wysiłek związany z budową w krótkim sprincie odkrywczym
Byłem pod wrażeniem jakości kodu od samego początku. Częstotliwość i styl komunikacji były rzeczowe i nigdy nie było ich więcej niż potrzeba, ale też nie mniej.
Przekroczyli nasze oczekiwania i reagują na nasze prośby o zmiany lub dodatkowe informacje. Ich komunikacja jest łatwa i skuteczna. Doskonale rozumieją powierzone im zadania, co pozwala im zaoferować najbardziej odpowiednie podejście do rozwoju.
Trening LLM obejmuje przygotowanie zbioru danych, wybór modelu i dostrojenie go do określonych zadań. Proces ten obejmuje czyszczenie danych, wybór cech, dostrajanie hiperparametrów i ocenę pod kątem rzeczywistych przypadków w celu zapewnienia dokładności.
Tak, LLM można dostroić przy użyciu danych specyficznych dla domeny, co poprawia wydajność w ukierunkowanych zadaniach, takich jak czat wsparcia, podsumowanie dokumentów lub rekomendacje sprzedaży. Dopracowanie wymaga dostosowania parametrów w oparciu o rzeczywiste dane, aby zapewnić trafność.
LLM są wykorzystywane w obsłudze klienta (chatboty), tworzeniu treści (generowanie tekstu), wyszukiwarkach (rozumienie zapytań) i analizie danych (podsumowanie). Mogą również pomóc w automatyzacji zadań, takich jak generowanie raportów, wykrywanie oszustw i systemy rekomendacji.
Chociaż LLM doskonale radzą sobie ze zrozumieniem języka, mogą generować halucynacje lub nieprawidłowe informacje. Wymagają również znacznych zasobów obliczeniowych do szkolenia i są wrażliwe na jakość danych. Dlatego wdrażamy RAG i dostrajanie, aby zarządzać tym ryzykiem.
LLM to zaawansowane modele AI szkolone na dużych zbiorach danych tekstowych. Rozumieją i generują tekst podobny do ludzkiego. Branże takie jak opieka zdrowotna, finanse, handel detaliczny i edukacja wykorzystują LLM do obsługi klienta, analizy danych, generowania treści i nie tylko.
Programiści Innowise LLM pracują z szeroką gamą modeli AI, w tym OpenAI GPT, BERT, T5 i zastrzeżonymi modelami dostosowanymi do konkretnych przypadków użycia. Oceniamy i wybieramy najlepsze modele w oparciu o wymagania dotyczące dokładności, kosztów i skalowalności.
ChatGPT to potężny LLM do konwersacji, ale jest to jeden z wielu modeli o unikalnych możliwościach. Chociaż doskonale nadaje się do zadań konwersacyjnych, w przypadku specjalistycznych zastosowań (takich jak opieka zdrowotna lub finanse), do uzyskania optymalnych wyników może być wymagany bardziej niestandardowy lub precyzyjnie dostrojony model.
Koszt opracowania LLM zależy od konkretnych potrzeb. Rozwiązanie oparte na istniejącym modelu jest tańsze niż rozwiązanie dostosowane do indywidualnych potrzeb, obejmujące dostrajanie i potok RAG. Koszty eksploatacji wynikają głównie z użytkowania modelu, infrastruktury oraz monitorowania. Po zakończeniu fazy analizy i wdrożenia pilotażowego otrzymujesz kosztorys zarówno na początkowe wdrożenie, jak i na bieżącą eksploatację oraz wsparcie techniczne.
To zależy od konfiguracji. W przypadku integracji z zewnętrznymi modelami LLM możemy wysyłać żądania do interfejsu API dostawcy w wybranym przez Ciebie regionie lub hostować model we własnej chmurze lub lokalnie, dzięki czemu Twoje dane pozostają w Twoim środowisku. W obu przypadkach to my decydujemy, które dane trafią do modelu, i stosujemy umowy korporacyjne, które zapewniają, że dane te nie zostaną wykorzystane do szkolenia modelu.
Jesteś właścicielem kodu niestandardowego, potoku RAG”, podpowiedzi oraz konfiguracji, które tworzymy dla Twojego rozwiązania LLM”, a my przekazujemy Ci je wraz z dokumentacją. Modele stron trzecich oraz komponenty open source pozostają objęte własnymi licencjami, które również dla Ciebie wymieniamy.
O nas
