Siirry sisältöön

AIESCU

Tuotantovalmis AI neljässä viikossa.

Rakennamme sen startupillesi tai opetamme sinut rakentamaan sen itse Claude Codella. Yksi insinööri ohjaa rinnakkain toimivia agentteja ja vastaa lopputuloksesta.

99.9%

API:n käytettävyys asiakkaan tuotantoalustalla

10×

pienemmät infrastruktuurikulut asiakkaalle

93%

hakutarkkuus asiakkaan tuotantokäytössä olevassa dokumentti-AI:ssa (CI-valvottu)

15+

vuotta tuotanto-ohjelmistojen toimittamista

Tarvitsetko sen tuotantoon? Aloita vasemmalta. Haluatko oppia? Aloita oikealta.

Valitse avaimet käteen, jos…

  • Tarvitset ratkaisun nopeasti tuotantoon palkkaamatta AI-tiimiä
  • Haluat mieluummin omistaa valmiin järjestelmän kuin rakentaa sen
  • Sinulla on oikeaa dataa ja todellinen ongelma ratkaistavana nyt

Valitse tee itse, jos…

  • Olet insinööri ja haluat rakentaa ratkaisun itse
  • Haluat pysyvät taidot, et vain yhtä toimitusta
  • Haluat edetä omaan tahtiin ja käyttää materiaaleja aina
  • RAG + agenttipino tuotannossa 4 viikossa
  • Eval CI tarkistaa jokaisen PR:n
  • Havainnoitavuus ensimmäisestä päivästä
  • Tiivistelmä avoinna tarkasteltavaksi

Periaatteemme · LLMs tuotannossa

10 lakia AI:n viemiseksi tuotantoon polttamatta rahaa

Tämän olemme oppineet rakentaessamme LLMs-ratkaisuja. Jokainen toteutus ja kurssi noudattaa näitä periaatteita.

  1. 01

    Määrittele tiukasti, koodaa joustavasti.

    Sivu toimivaa määrittelyä on arvokkaampi kuin viikko pois heitettävää koodia. LLMs vauhdittavat väärää asiaa, jos määrittely on väärä.

  2. 02

    Evalit ennen mallikutsua.

    Kirjoita ensin epäonnistuva eval. Ilman läpäisyrajaa sinulla ei ole tuotetta vaan ikuinen prototyyppi.

  3. 03

    Työkalut voittavat promptit.

    20 rivin työkalu tiukalla skeemalla voittaa 2 000 tokenin järjestelmäpromptin. Malli toipuu väärästä työkalukutsusta, mutta ei epämääräisestä ohjeesta.

  4. 04

    Välimuistita aggressiivisesti, reititä armotta.

    Promptivälimuisti, upotusvälimuisti, vastausvälimuisti. Halpa malli reitittää, kallis tuottaa. 80 % laskusta syntyy väärästä mallista väärässä kutsussa.

  5. 05

    Monoliitti LLMs-malleille, mikropalvelut ihmisille.

    LLMs lukevat monoliitin nopeammin kuin 12 palvelun verkon. Jos pilkot liian aikaisin, menetät niiden vahvuuden: koko järjestelmän hahmottamisen kerralla.

  6. 06

    Valikoi konteksti, älä kiillota promptia.

    Malli on vain niin hyvä kuin sen konteksti-ikkunan sisältö. Poista jokainen token, joka ei ole fakta, esimerkki tai rajoite.

  7. 07

    Todisteita, ei väitteitä.

    Jokainen ”se toimii” tarkoittaa testiajoa, eval-riviä tai git-lokin riviä. Mututuntuma ei päädy tuotantoon.

  8. 08

    Aliagentin katselmointi = 2 vaihetta.

    Etsijä + kriittinen varmentaja. Yksi agentti voi olla itsevarmasti väärässä; kaksi eri mieltä olevaa agenttia pakottaa totuuden esiin.

  9. 09

    Manageritila: 5 → 1.

    Yksi operaattori, joka johtaa viittä rinnakkaista agenttia, toimittaa sen, mihin ennen tarvittiin tiimi. Työkaistat, asynkronisuus, dokumentoidut luovutukset.

  10. 10

    Pelaava valmentaja.

    Toimita koodia ja arvioi agentteja saman päivän aikana. Taito on tunnistaa, tarvitaanko tänään käytännön koodausta vai orkestrointia.

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

    AIESCU — Tuotantovalmis AI tai taidot sen toteuttamiseen