¿Podemos mantener nuestros datos fuera de los proveedores de modelos de terceros por completo?

Sí, ejecutamos inferencia, incrustaciones y búsqueda vectorial en nuestro propio hardware y podemos implementar el mismo arreglo en el suyo. Cuesta más que una clave de API y es la única respuesta honesta cuando los datos están regulados.

¿Cómo dejar de inventar cosas?

Nadie puede prometer que un modelo de lenguaje nunca fabricará. Lo que podemos construir es un sistema en el que la fabricación sea rara, visible, y más barata de detectar que de ignorar.

SI y sistemas de recuperación

Asistentes que leen sus documentos y saben lo que no pueden leer

Hacer que responda correctamente a partir de tu propio material, rechazar cuando no lo sabe y nunca revelar un documento que la persona que lo pide no tiene derecho a ver — ese es el proyecto. La calidad de la recuperación decide casi todo y es un trabajo poco glamoroso: cómo se dividen los documentos, qué significa realmente una pregunta de cuatro palabras, cómo se clasifican los resultados y cómo se aplican los permisos en el momento de la recuperación en lugar de, con suerte, filtrarse después.

Qué implica el trabajo

La ingestión y fragmentación de documentos está diseñada para que un pasaje recuperado siga teniendo sentido por sí solo
Incrustación y búsqueda vectorial, autohospedado donde los datos no pueden salir
Recuperación consciente de permisos: la comprobación de acceso se realiza antes de que el modelo vea el texto, no después
Evaluación contra un conjunto de preguntas reales, por lo que un cambio puede ser demostrado para ayudar en lugar de asumir que
Rechazo gracioso, porque una respuesta incorrecta segura es peor que ninguna respuesta en todos los contextos de negocios
Presupuestos de costos y latencia, incluida la opción de un modelo autoalojado más pequeño cuando sea suficiente

Por qué somos creíbles en esto

Ejecutamos toda la cadena nosotros mismos: un servidor de modelos, un modelo de incrustación, una base de datos vectorial, reconocimiento y síntesis de voz y traducción automática en veintidós idiomas, en nuestro propio clúster, para los inquilinos cuyos datos no están autorizados a salir de él.

Lo que mueve el precio

Cotizamos después del descubrimiento y el número se fija antes de que comience cualquier cosa.Estas son las cosas que lo mueven, por lo que puede ver aproximadamente dónde se encuentra su proyecto antes de hablar con nosotros.

El tamaño del corpus y, mucho más importante, qué tan desordenados están los documentos
Si la inferencia debe ser autohospedada por razones de residencia de datos
El grado de detalle del modelo de permisos: el acceso por documento es un proyecto diferente del acceso por inquilino
Si necesita una infraestructura de evaluación, lo que hace si las respuestas importan

Prueba de que hemos hecho esto

Inference we run ourselvesModels, embeddings, vector search, speech and translation — on our own hardware Documents, signatures and the paperwork layerCollaborative editing, e-signature and OCR, built rather than bought A distributed data layer, chosen deliberatelyDistributed SQL, wide-column, cache, object storage and vectors — each for a reason

Preguntas que nos hacen

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Una breve conversación suele ser suficiente para saber si somos las personas adecuadas, si no lo somos, lo diremos y le indicaremos un lugar mejor.

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