Liigu sisu juurde

AIESCU

Tootmisvalmis AI, tarnitud 4 nädalaga.

Loome selle teie idufirmale või õpetame teid seda Claude Code'iga ise looma. Üks insener juhib paralleelselt agente ja vastutab tulemuse eest.

99.9%

API käideldavus kliendi tootmisplatvormil

10×

kliendi taristukulude vähenemine

93%

otsingutäpsus kliendi tootmises töötavas dokumendi-AI-s (CI kontrolliga)

15+

aastat tootmistarkvara tarnimist

Vajate valmis lahendust? Alustage vasakult. Soovite õppida? Alustage paremalt.

Valige „Teeme teie eest“, kui…

  • Vajate lahendust kiiresti tootmisse ilma AI-tiimi palkamata
  • Eelistate valmis süsteemi omada, mitte seda ise ehitada
  • Teil on juba päris andmed ja päris probleem

Valige „Tehke ise“, kui…

  • Olete insener ja soovite selle ise ehitada
  • Soovite pikaajalisi oskusi, mitte ainult tulemit
  • Eelistate oma tempot ja eluaegset juurdepääsu
  • RAG + agendipinu töötab 4 nädalaga
  • Eval CI kontrollib iga PR-i
  • Jälgitavus esimesest päevast
  • Lähteülesanne on kontrollimiseks avatud

Meie põhimõtted · LLMs tootmises

10 põhimõtet AI tootmisse viimiseks ilma raha põletamata

Mida oleme LLMs-iga luues õppinud. Neid järgib iga projekt ja iga kursus.

  1. 01

    Range spetsifikatsioon, paindlik kood.

    Üks lehekülg toimivat spetsifikatsiooni on väärt nädala jagu äravisatavat koodi. Kui spetsifikatsioon on vale, kiirendavad LLMs valet tööd.

  2. 02

    Eval'id enne mudelikutsungit.

    Kirjutage esmalt ebaõnnestuv eval. Ilma läbimiskünniseta pole teil toodet, vaid igavene prototüüp.

  3. 03

    Tööriistad ületavad prompte.

    Range skeemiga 20-realine tööriist ületab 2000 tokeniga süsteemiprompti. Mudel taastub valest tööriistakutsungist, kuid mitte ebamäärasest juhisest.

  4. 04

    Vahemällu julgelt, suunake halastamatult.

    Promptide, manuste ja vastuste vahemälu. Odav mudel suunab, kallis toodab. 80% arvest tuleb valest mudelist valel kutsungil.

  5. 05

    Monoliit LLMs-ile, mikroteenused inimestele.

    LLMs loevad monoliiti kiiremini kui 12 teenusega võrku. Liiga vara tükeldades kaotate nende suurima tugevuse: kogu süsteemi korraga haaramise.

  6. 06

    Kureerige konteksti, ärge lihvige prompti.

    Mudel on täpselt nii hea kui selle aknas olev sisu. Eemaldage iga token, mis pole fakt, näide ega piirang.

  7. 07

    Tõendid, mitte väited.

    Iga „see töötab“ tähendab testikäitust, eval'i rida või rida git-logis. Kõhutunne tarkvara ei tarni.

  8. 08

    Alamagendi ülevaatus = 2 etappi.

    Leidja + kriitiline kontrollija. Üks agent eksib enesekindlalt; kaks eri meelt agenti sunnivad tõe välja.

  9. 09

    Juhirežiim: 5 → 1.

    Üks operaator, kes juhib 5 paralleelset agenti, tarnib selle, milleks varem oli vaja tiimi. Töövood, asünkroonsus ja dokumenteeritud üleandmised.

  10. 10

    Mängiv treener.

    Tarnige samal päeval koodi ja vaadake üle agente. Oskus seisneb mõistmises, kas täna on vaja käsi klaviatuuril või orkestreerimist.

    We use cookies for analytics and ads measurement (incl. the Meta Pixel). Privacy policy.

    AIESCU — Tootmisvalmis AI või õpi seda ise looma