Scoperly
Обсудить проект

AI и машинное обучение

Встраиваем AI в работающие продукты: ассистенты, которые отвечают по вашим данным, обработка документов, прогнозы и компьютерное зрение — с качеством, которое измерено, а не предположено. Работаем с коммерческими и открытыми языковыми моделями и выбираем под задачу.

Обсудить проект

Как устроен ассистент на ваших данных

  1. Ваши источники

    Документы, базы и системы вместе с правами доступа.

  2. Индекс

    Текст разбивается, векторизуется и хранится там, где можно хранить данные.

  3. Модель

    Коммерческая или открытая, выбранная под задачу.

  4. Оценка

    Тестовый набор из ваших случаев проверяет каждое изменение.

  5. В вашем продукте

    Работающая функция, качество и затраты под наблюдением.

Что делаем

  • Ассистенты и агенты на языковых моделях, подключённые к вашим системам и правам доступа.
  • Поиск и ответы по вашим документам и данным (RAG).
  • Обработка документов: извлечение данных, классификация, проверки.
  • Классификация и прогнозы на ваших данных.
  • Компьютерное зрение: распознавание и контроль качества по камерам и снимкам.
  • Запуск моделей в работу, мониторинг и контроль затрат.
  • Оценка качества: тестовые наборы и метрики на каждое изменение.

Что получите

  • Работающая функция в вашем продукте или процессах, а не демо.
  • Тестовый набор и метрики, которые показывают, насколько хорошо она отвечает.
  • Мониторинг качества и затрат в работе.
  • Документация: как это устроено и как это менять.

Где мы это уже делали

Панель поставщика в Scoperly: выручка, заказы к обработке, просроченные долги и последние заказы демо-компании

Технологии

  • Python
  • PyTorch
  • pgvector
  • OpenCV
  • FastAPI
  • Docker

Как можем работать над этим

  • Проект (аутсорс)

    Понятный результат: ведём задачу от понимания до запуска и сопровождения.

  • Команда (аутстафф)

    Наши инженеры входят в вашу команду и работают в ваших процессах и инструментах.

  • Аудит и консалтинг

    Разбор кода, архитектуры, безопасности или инфраструктуры: находки по важности и что исправить первым.

Сравнить форматы

Вопросы

Какие модели вы используете?

Коммерческие и открытые языковые модели. Выбираем под задачу: по качеству, по цене и по тому, куда можно отправлять данные.

Могут ли данные остаться на наших серверах?

Да, если этого требует задача: открытые модели можно запустить на вашей инфраструктуре, а доступ к данным повторяет ваши права.

Как вы понимаете, что это работает?

Собираем тестовый набор из ваших реальных случаев и проверяем на нём каждое изменение до выпуска.

Соседние направления

Расскажите о задаче

Хватит нескольких строк. Мы прочитаем их и ответим вопросами.

Обсудить проект