Ugrás a tartalomra

AIESCU

Éles AI-rendszer 4 hét alatt.

Megépítjük a startupodnak, vagy megtanítunk, hogyan építsd meg te magad Claude Code segítségével. Egy mérnök párhuzamosan futtatja az ügynököket, és felel az eredményért.

99.9%

API-rendelkezésre állás egy ügyfél éles platformján

10×

csökkenés egy ügyfél infrastruktúraköltségeiben

93%

visszakeresési pontosság egy ügyfél éles dokumentum-AI rendszerében (CI-kapuval)

15+

év tapasztalat éles szoftverek szállításában

Éles rendszerre van szükséged? Kezdd a bal oldalon. Tanulni szeretnél? Kezdd a jobb oldalon.

Válaszd a kulcsrakész megoldást, ha…

  • Gyorsan élesbe kell állnod AI-csapat felvétele nélkül
  • Inkább birtokolnád a kész rendszert, mint megépítenéd
  • Már most valós adataid és valós problémád van

Válaszd a csináld magad utat, ha…

  • Mérnök vagy, és magad szeretnéd megépíteni
  • Hosszú távon használható tudást szeretnél, nem csak egy leszállított rendszert
  • Saját tempóban tanulnál, élethosszig tartó hozzáféréssel
  • RAG + ügynökstack élesben 4 hét alatt
  • Az Eval CI minden PR-t ellenőriz
  • Megfigyelhetőség az első naptól
  • A brief szabadon ellenőrizhető

Alapelveink · LLMs éles környezetben

10 törvény az AI élesítéséhez pénzégetés nélkül

Ezt tanultuk az LLMs használata során. Minden fejlesztésünk és kurzusunk ezeket követi.

  1. 01

    Szigorú specifikáció, rugalmas kód.

    Egy oldal működő specifikáció többet ér egy hét eldobható kódnál. Ha a specifikáció rossz, az LLMs a rossz irányt gyorsítják fel.

  2. 02

    Evals a modellhívás előtt.

    Először írd meg a sikertelen evalt. Teljesítendő küszöb nélkül nincs terméked, csak örök prototípusod.

  3. 03

    Az eszközök legyőzik a promptokat.

    Egy szigorú sémájú, 20 soros eszköz jobb egy 2 000 tokenes rendszerpromptnál. A modell helyreáll egy rossz eszközhívásból; egy homályos utasításból nem.

  4. 04

    Gyorsítótárazz bátran, irányíts könyörtelenül.

    Promptcache, embeddingcache, válaszcache. Az olcsó modell irányít; a drága modell előállít. A számla 80%-át a rossz híváshoz választott rossz modell okozza.

  5. 05

    Monolit az LLMs számára, mikroszolgáltatások az embereknek.

    Az LLMs gyorsabban olvasnak egy monolitot, mint egy 12 szolgáltatásos hálót. Ha túl korán bontod szét, elveszíted a fő erősségüket: az egész rendszer egyidejű átlátását.

  6. 06

    A kontextust válogasd, ne a promptot csiszold.

    A modell csak annyira jó, mint ami az ablakában van. Távolíts el minden tokent, amely nem tény, példa vagy korlát.

  7. 07

    Bizonyítékot, ne állításokat.

    Minden „működik” mögött tesztfuttatás, eval-sor vagy gitnapló-sor álljon. Megérzésből nem lesz éles rendszer.

  8. 08

    Alügynöki felülvizsgálat = 2 lépés.

    Felderítő + kontrariánus ellenőrző. Egy ügynök magabiztosan tévedhet; két, egymással vitázó ügynök kikényszeríti az igazságot.

  9. 09

    Menedzser mód: 5 → 1.

    Egy operátor 5 párhuzamos ügynököt vezényelve elvégzi azt, amihez korábban csapat kellett. Munkasávok, aszinkron működés, dokumentált átadások.

  10. 10

    Játékos-edző.

    Szállíts kódot és vizsgáld felül az ügynököket ugyanazon a napon. A készség annak felismerése, hogy ma kézi kódolásra vagy vezénylésre van szükség.

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

    AIESCU — Éles AI-rendszer vagy tudás a saját építéshez