Podemos manter nossos dados fora de fornecedores de modelos de terceiros inteiramente?

Sim, executamos inferência, incorporação e pesquisa vetorial em nosso próprio hardware e podemos implantar o mesmo arranjo no seu. Custa mais do que uma chave de API e é a única resposta honesta quando os dados são regulados.

Como você o impede de inventar coisas?

Ninguém pode prometer que um modelo de linguagem nunca fabrica. O que podemos construir é um sistema onde a fabricação é rara, visível e mais barato de detectar do que ignorar.

SI e sistemas de recuperação

Assistentes que lêem seus documentos e sabem o que não podem ler

Fazer com que ele responda corretamente a partir do seu próprio material, recusar quando não sabe, e nunca revelar um documento que a pessoa que está perguntando não tem o direito de ver — esse é o projeto. A qualidade da recuperação decide quase tudo e é um trabalho pouco glamouroso: como os documentos são divididos, o que uma pergunta de quatro palavras realmente significa, como os resultados são classificados e como as permissões são aplicadas no momento da recuperação, em vez de, espero, filtradas depois.

O que o trabalho envolve

Ingestão e fragmentação de documentos projetadas para que uma passagem recuperada ainda faça sentido sozinha
Incorporação e pesquisa vetorial, auto-hospedada onde os dados não podem sair
Recuperação com conhecimento de permissão — a verificação de acesso acontece antes que o modelo veja o texto, não depois
Avaliação contra um conjunto de perguntas reais, para que uma mudança possa ser mostrada para ajudar ao invés de assumir
Recusa graciosa, porque uma resposta errada confiante é pior do que nenhuma resposta em qualquer contexto de negócios
Orçamentos de custo e latência, incluindo a opção de um modelo auto-hospedado menor, quando isso for suficiente

Por que somos credíveis nesse aspecto

Nós executamos toda a cadeia nós mesmos: um servidor de modelo, um modelo de incorporação, um banco de dados vetorial, reconhecimento e síntese de fala e tradução automática em vinte e dois idiomas — em nosso próprio cluster, para inquilinos cujos dados não têm permissão para sair dele.

O que move o preço

Nós citamos após a descoberta e o número é fixado antes de qualquer coisa começar.Estas são as coisas que movem, para que você possa ver aproximadamente onde o seu projeto se situa antes de falar conosco.

Tamanho do corpus e, muito mais importante, quão confusos são os documentos
Se a inferência deve ser auto-hospedada por razões de residência de dados
Quão granular é o modelo de permissão — o acesso por documento é um projeto diferente do acesso por locatário
Se você precisa de infraestrutura de avaliação, o que você faz se as respostas importam

Prova de que fizemos isso

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

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