يختبر المستخدمون منتجا واحدا. نصمم طبقات التطبيق، وتكامل المؤسسات، والبنية التحتية لتعمل معا في ظروف الإنتاج.
ميزات LLM في الإنتاج — مدعومة بأدلة مصادر موثقة، مقيمة، محمية بضوابط السلامة، ومراجعة من قبل الأشخاص.
نماذج اللغة الكبيرة مدمجة في سير العمل الحالي مع سجلات تدقيق وعمل إنسان في الحلقة.
قم بتأمين، مصادقة ورسم بيانات، بحيث تتمكن أنظمتك من التواصل مع النموذج.
استعلامات ونسخ احتياطية سريعة وموثوقة — طبقة البيانات التي يعتمد عليها الذكاء الاصطناعي.
تم تحديث PHP/JS القديم ليصبح قاعدة شيفرة نظيفة وجاهزة للذكاء الاصطناعي.
خوادم لينكس معدلة ومضبوطة تعمل عليها الحزمة بأكملها.
تدقيق مستقل للكود والبنية التحتية والموردين. تحقق، لا تثق.
غالبا ما تظهر إخفاقات الإنتاج عبر البيانات، والتكامل، والنشر، والتحكم، والعمليات—وليس داخل النموذج فقط.
عندما يسوء سير عمل الذكاء الاصطناعي، قد يكون السبب في البيانات، التكامل، الأدنىاء، النشر، أو البنية التحتية. البنية المتصلة تجعل المشكلة قابلة للتتبع.
الإجابة المدعومة بأدلة موثوقة لا تكون موثوقة إلا إذا كانت البيانات التي تتلقاها نظيفة والبنية التحتية تحتها سليمة. كل دليل يدعم الدليل أعلاه، لذا يرث الذكاء الاصطناعي في الأعلى الضمان المدمج في الأسفل.
لا تنسق ثلاثة موردين وتأمل أن يوافقوا. فريق واحد، نطاق مكتوب واحد، وطرف مسؤول عن ما إذا كان النظام صامدا من البداية إلى الطرف.
كل مرحلة تحول نتيجة عمل إلى نظام متحكم فيه وقابل للتشغيل.
حدد سير العمل، المستخدمين، إجراءات الأعمال، حقوق القرار، والضوابط غير القابلة للتفاوض.
النتيجةحل قيود البيانات والتكامل والبنية التحتية والهوية والتسليم التي تؤثر على حالة الاستخدام.
التأسيستسليم التطبيق، واتصالات النظام، والتقييم، والتحكم التشغيلي حول سير العمل المستهدف.
المنتجراقب الأداء، وإدارة التغيير، واحتفظ بالأدلة، وحسن النظام في الإنتاج.
الإنتاج
أحضر أسئلة سير العمل، والقيود، والموافقة. سنساعدهم في تحويلهم إلى مسار عملي للتوصيل.