AIESCU
AI σε παραγωγή, έτοιμο σε 4 εβδομάδες.
Το δημιουργούμε για τη startup σας ή σας μαθαίνουμε να το δημιουργήσετε με Claude Code. Ένας μηχανικός συντονίζει παράλληλα agents και αναλαμβάνει την ευθύνη του αποτελέσματος.
99.9%
διαθεσιμότητα API στην πλατφόρμα παραγωγής πελάτη
10×
μείωση του κόστους υποδομών πελάτη
93%
ακρίβεια ανάκτησης στο AI εγγράφων παραγωγής πελάτη (με έλεγχο CI)
15+
χρόνια παράδοσης λογισμικού παραγωγής
Το χρειάζεστε έτοιμο; Ξεκινήστε αριστερά. Θέλετε να μάθετε; Ξεκινήστε δεξιά.
ΤΟ ΑΝΑΛΑΜΒΑΝΟΥΜΕ ΕΜΕΙΣ
Δημιουργούμε το AI παραγωγής σας.
- RAG σε παραγωγή σε 4 εβδομάδες
- Agents με eval CI + δικλίδες ασφαλείας
- Ροές εισαγωγής εγγράφων
ΚΑΝΤΕ ΤΟ ΜΟΝΟΙ ΣΑΣ
Μάθετε να παραδίδετε με Claude Code.
- Εντατικό διήμερο
- Πρόγραμμα μηχανικών AI 6 εβδομάδων
- Ισόβια πρόσβαση + βιβλιοθήκη δεξιοτήτων
Επιλέξτε «Το αναλαμβάνουμε εμείς» αν…
- Το χρειάζεστε γρήγορα σε παραγωγή, χωρίς να προσλάβετε ομάδα AI
- Προτιμάτε να αποκτήσετε το έτοιμο σύστημα παρά να το δημιουργήσετε
- Έχετε πραγματικά δεδομένα και πραγματικό πρόβλημα τώρα
Επιλέξτε «Κάντε το μόνοι σας» αν…
- Είστε μηχανικός και θέλετε να το δημιουργήσετε μόνοι σας
- Θέλετε δεξιότητες για το μέλλον, όχι μόνο ένα παραδοτέο
- Προτιμάτε τον δικό σας ρυθμό και ισόβια πρόσβαση
- RAG + στοίβα agents σε λειτουργία σε 4 εβδομάδες
- Το Eval CI ελέγχει κάθε PR
- Παρατηρησιμότητα από την πρώτη ημέρα
- Η σύνοψη είναι ανοιχτή για έλεγχο
Οι αρχές μας · LLMs σε παραγωγή
10 αρχές για να βάλετε AI σε παραγωγή χωρίς σπατάλη χρημάτων
Όσα μάθαμε δημιουργώντας με LLMs. Κάθε έργο και κάθε μάθημα ακολουθεί αυτές τις αρχές.
- 01
Αυστηρές προδιαγραφές, ευέλικτος κώδικας.
Μία σελίδα λειτουργικών προδιαγραφών αξίζει όσο μία εβδομάδα αναλώσιμου κώδικα. Αν οι προδιαγραφές είναι λάθος, τα LLMs επιταχύνουν το λάθος πράγμα.
- 02
Evals πριν από την κλήση του μοντέλου.
Γράψτε πρώτα το eval που αποτυγχάνει. Χωρίς όριο επιτυχίας δεν έχετε προϊόν, αλλά ένα αιώνιο πρωτότυπο.
- 03
Τα εργαλεία νικούν τα prompts.
Ένα εργαλείο 20 γραμμών με αυστηρό σχήμα νικά ένα system prompt 2.000 tokens. Το μοντέλο ανακάμπτει από λάθος κλήση εργαλείου, όχι όμως από ασαφή οδηγία.
- 04
Αποθηκεύστε επιθετικά, δρομολογήστε αμείλικτα.
Cache για prompts, embeddings και απαντήσεις. Το φθηνό μοντέλο δρομολογεί· το ακριβό παράγει. Το 80% του λογαριασμού προέρχεται από το λάθος μοντέλο στη λάθος κλήση.
- 05
Μονόλιθος για LLMs, μικροϋπηρεσίες για ανθρώπους.
Τα LLMs διαβάζουν έναν μονόλιθο γρηγορότερα από ένα πλέγμα 12 υπηρεσιών. Αν χωρίσετε νωρίς, χάνετε το δυνατό τους σημείο: να αντιλαμβάνονται όλο το σύστημα ταυτόχρονα.
- 06
Επιμεληθείτε το context, μη γυαλίζετε το prompt.
Το μοντέλο είναι τόσο καλό όσο όσα υπάρχουν στο παράθυρο. Αφαιρέστε κάθε token που δεν είναι γεγονός, παράδειγμα ή περιορισμός.
- 07
Αποδείξεις, όχι ισχυρισμοί.
Κάθε «λειτουργεί» είναι εκτέλεση test, γραμμή eval ή γραμμή στο git log. Οι εντυπώσεις δεν παραδίδουν λογισμικό.
- 08
Έλεγχος subagent = 2 στάδια.
Ερευνητής + αντίπαλος επαληθευτής. Ένας agent κάνει λάθος με σιγουριά· δύο agents που διαφωνούν επιβάλλουν την αλήθεια.
- 09
Λειτουργία manager: 5 → 1.
Ένας χειριστής που συντονίζει 5 παράλληλους agents παραδίδει όσα παλαιότερα απαιτούσαν ομάδα. Διακριτές ροές, ασύγχρονη εργασία, τεκμηριωμένες παραδόσεις.
- 10
Παίκτης-προπονητής.
Παραδώστε κώδικα και ελέγξτε agents την ίδια ημέρα. Η δεξιότητα είναι να διακρίνετε αν σήμερα χρειάζεται πληκτρολόγηση ή συντονισμός.