کاربران فقط یک محصول را تجربه می کنند. ما لایه های برنامه، یکپارچه سازی سازمانی و زیرساخت را طراحی می کنیم تا تحت شرایط عملیاتی زنده با هم کار کنند.
ویژگی های LLM برای عملیات زنده — پشتیبانی شده با شواهد منبع تأییدشده، ارزیابی شده، محافظت شده توسط کنترل های ایمنی و بررسی توسط افراد.
مدل های زبانی بزرگ که در جریان های کاری موجود با مسیرهای حسابرسی و انسان در حلقه تعبیه شده اند.
احراز هویت و نگاشت داده های امن تا سیستم های شما بتوانند با مدل ارتباط برقرار کنند.
پرس وجوها و پشتیبان گیری های سریع و قابل اعتماد — لایه داده ای که هوش مصنوعی به آن وابسته است.
PHP/JS قدیمی به یک کدبیس تمیز و آماده هوش مصنوعی تبدیل شده است.
سرورهای لینوکس پچ شده و تنظیم شده که کل استک روی آن ها اجرا می شود.
ممیزی مستقل کد، زیرساخت و فروشندگان. تأیید کن، اعتماد نکن.
شکست های عملیات زنده اغلب در سراسر داده ها، یکپارچه سازی، استقرار، کنترل ها و عملیات ظاهر می شوند—نه فقط در داخل مدل.
وقتی یک جریان کاری هوش مصنوعی نادرست عمل می کند، علت ممکن است در داده ها، یکپارچه سازی، مجوزها، استقرار یا زیرساخت باشد. معماری متصل باعث می شود مشکل قابل ردیابی باشد.
پاسخی که با منابع تأییدشده پشتیبانی می شود فقط زمانی قابل اعتماد است که داده های ارائه شده به آن پاک و زیرساخت های زیرین آن سالم باشد. شواهد هر لایه از شواهد بالا پشتیبانی می کند، بنابراین هوش مصنوعی در بالا تضمین تعبیه شده در زیر را به ارث می برد.
شما سه فروشنده را هماهنگ نمی کنید و امیدوارید موافق باشند. یک تیم، یک دامنه مکتوب، یک طرف مسئول اینکه آیا سیستم از ابتدا تا انتها دوام می آورد یا نه.
هر مرحله یک نتیجه کسب وکار را به سیستمی کنترل شده و قابل اجرا تبدیل می کند.
جریان کار، کاربران، معیار کسب وکار، حقوق تصمیم گیری و کنترل های غیرقابل مذاکره را تعریف کنید.
نتیجهمحدودیت های داده، یکپارچه سازی، زیرساخت، هویت و تحویل که بر مورد استفاده تأثیر می گذارند را حل کنید.
تأسیسارائه برنامه، اتصالات سیستم، ارزیابی و کنترل های عملیاتی حول جریان کاری هدف.
محصولعملکرد را مشاهده کنید، تغییرات را مدیریت کنید، شواهد را حفظ کنید و سیستم را در عملیات زنده بهبود دهید.
اجرای زنده
روند کاری، محدودیت ها و سوالات تأیید را همراه داشته باشید. ما به آن ها کمک خواهیم کرد تا آن ها را به مسیری عملی برای تحویل تبدیل کنیم.