Prejsť na obsah

AIESCU

Produkčná AI, nasadená za 4 týždne.

Vytvoríme ju pre váš startup alebo vás naučíme vytvoriť si ju s Claude Code. Jeden inžinier riadi agentov súbežne a zodpovedá za výsledok.

99.9%

dostupnosť API na produkčnej platforme klienta

10×

zníženie nákladov klienta na infraštruktúru

93%

presnosť vyhľadávania v produkčnej dokumentovej AI klienta (kontrolovaná cez CI)

15+

rokov skúseností s nasadzovaním produkčného softvéru

Potrebujete ju nasadiť? Začnite vľavo. Chcete sa to naučiť? Začnite vpravo.

Vyberte si službu na kľúč, ak…

  • Potrebujete rýchlo nasadiť do produkcie bez prijímania AI tímu
  • Radšej chcete vlastniť hotový systém, než ho sami vytvárať
  • Už teraz máte reálne údaje a skutočný problém

Vyberte si vlastnú tvorbu, ak…

  • Ste inžinier a chcete systém vytvoriť sami
  • Chcete dlhodobé zručnosti, nielen hotový výstup
  • Uprednostňujete vlastné tempo a doživotný prístup
  • RAG + zostava agentov funguje za 4 týždne
  • Eval CI kontroluje každý PR
  • Pozorovateľnosť od prvého dňa
  • Technický popis je otvorený na kontrolu

Princípy, ktorými sa riadime · LLMs v produkcii

10 princípov nasadenia AI do produkcie bez plytvania peniazmi

To, čo sme sa naučili pri tvorbe s LLMs. Riadime sa tým pri každom projekte a kurze.

  1. 01

    Pevná špecifikácia, pružný kód.

    Strana funkčnej špecifikácie má hodnotu týždňa zahodeného kódu. Ak je špecifikácia nesprávna, LLMs urýchlia nesprávnu prácu.

  2. 02

    Vyhodnotenia pred volaním modelu.

    Najprv napíšte neúspešné vyhodnotenie. Bez hranice úspešnosti nemáte produkt, ale večný prototyp.

  3. 03

    Nástroje prekonávajú prompty.

    20-riadkový nástroj s prísnou schémou prekoná systémový prompt s 2 000 tokenmi. Model sa zotaví z nesprávneho volania nástroja, nie však z nejasného pokynu.

  4. 04

    Agresívne ukladajte do cache, nemilosrdne smerujte.

    Cache promptov, embeddingov a odpovedí. Lacný model smeruje, drahý tvorí. 80% účtu spôsobuje nesprávny model pri nesprávnom volaní.

  5. 05

    Monolit pre LLMs, mikroslužby pre ľudí.

    LLMs prečítajú monolit rýchlejšie než sieť 12 služieb. Pri príliš skorom rozdelení stratíte ich hlavnú výhodu: schopnosť obsiahnuť celý systém naraz.

  6. 06

    Vyberajte kontext, neleštite prompt.

    Model je len taký dobrý ako obsah v jeho okne. Odstráňte každý token, ktorý nie je faktom, príkladom ani obmedzením.

  7. 07

    Dôkazy, nie tvrdenia.

    Každé „funguje to“ znamená beh testu, riadok vyhodnotenia alebo riadok v protokole git. Dojmy produkt nenasadia.

  8. 08

    Kontrola subagentom = 2 fázy.

    Hľadač + kritický overovateľ. Jeden agent sa sebavedomo pomýli; dvaja agenti s odlišným názorom vynútia pravdu.

  9. 09

    Režim manažéra: 5 → 1.

    Jeden operátor koordinujúci 5 súbežných agentov zvládne to, na čo bol kedysi potrebný tím. Oddelené prúdy práce, asynchrónnosť, zdokumentované odovzdávanie.

  10. 10

    Hrajúci tréner.

    V ten istý deň nasadzujte kód aj kontrolujte agentov. Zručnosťou je rozpoznať, či dnes treba písať kód, alebo koordinovať.

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

    AIESCU — Produkčná AI za 4 týždne alebo sa ju naučte tvoriť