โซลูชัน AI Native ระดับองค์กร

เส้นทางโปรดักชันเดียว
ตั้งแต่ขั้นตอนการทำงานไปจนถึงปฏิบัติการ AI

เรากำหนดรูปแบบการใช้งาน สร้างผลิตภัณฑ์ AI-native เตรียมข้อมูลและระบบที่อยู่ด้านล่าง และควบคุมการปล่อยและการทำงาน
เหตุใด AI ขององค์กรจึงแผงลอย

การสาธิตที่ประสบความสำเร็จยังไม่ใช่
ระบบ การใช้งานจริง

ช่องว่างไม่ค่อยมีโมเดลเพียงอย่างเดียว โดยเป็นขั้นตอนการทำงาน ข้อมูล การบูรณาการ การประเมิน การเข้าถึง และความรับผิดชอบในการปฏิบัติงานโดยรอบ

ช่องว่างโปรดักชัน

แบบจำลองใช้งานได้ เส้นทางการทำงานไม่ได้

ต้นแบบสามารถเพิกเฉยต่อสิทธิ์, Edge Case, หลักฐานการเผยแพร่, การย้อนกลับ และการส่งมอบ ขั้นตอนโปรดักชันไม่สามารถทำได้ เลเยอร์ที่หายไปเหล่านั้นจะปรากฏขึ้นเมื่อผู้ใช้จริงและการตัดสินใจที่แท้จริงมาถึง

ความสำเร็จในการสาธิต ≠ ความพร้อมในโปรดักชัน
รูปแบบการส่งมอบ

ออกแบบขั้นตอนการทำงาน ผลิตภัณฑ์ รากฐาน และการควบคุมร่วมกัน

KeenDigit ถือว่า AI ขององค์กรเป็นระบบการจัดส่งเดียว ผลลัพธ์ทางธุรกิจ วิศวกรรมผลิตภัณฑ์ งานข้อมูลและบูรณาการ ประตูประเมินผล และการกำกับดูแลดำเนินการผ่านแผนโปรดักชันเดียวกัน

เส้นทางเดียว · การอนุมัติธุรกิจไปสู่การดำเนินโปรดักชัน
สิ่งที่เราส่งมอบ

เส้นทางโซลูชันสี่เส้นทางสำหรับ
องค์กร AI Native

เริ่มต้นด้วยสถานะธุรกิจและระบบที่คุณมีอยู่ในปัจจุบัน แต่ละเส้นทางจะเชื่อมต่อกับเส้นทางอื่นๆ เมื่อสถาปัตยกรรมโปรดักชันต้องการ

01 · สร้าง

การพัฒนาแอป AI-native

สร้างแอปพลิเคชันระดับองค์กรเกี่ยวกับพฤติกรรมของโมเดล ข้อมูลที่ต่อสายดิน เครื่องมือที่มีขอบเขต เกณฑ์การประเมิน การตรวจสอบโดยมนุษย์ และเส้นทางการเปิดตัวที่มีการควบคุม

01 · สร้าง
02 · บูรณาการ

บูรณาการเวิร์กโฟลว์ AI

ฝัง AI ลงในเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่โดยมีบริบทที่มีเหตุผล การใช้เครื่องมือที่คำนึงถึงสิทธิ์ ตรวจสอบจุดตรวจสอบ การบันทึกข้อเสนอแนะ และเส้นทางการตรวจสอบ

02 · บูรณาการ
03 · เตรียมพร้อม

รากฐานที่พร้อมสำหรับ AI

เตรียม APIs ฐานข้อมูล แอปพลิเคชัน ขอบเขตการเข้าถึง และโครงสร้างพื้นฐานที่เวิร์กโฟลว์ AI-native จำเป็นต้องอ่าน ดำเนินการ และพึ่งพา

03 · เตรียมพร้อม
04 · วิ่งและมั่นใจ

การดำเนินโปรดักชันและการประกัน

เก็บการประเมิน การตรวจสอบ การอนุมัติ การตรวจสอบการเข้าถึง บันทึกการเปลี่ยนแปลง การย้อนกลับ และการรับรองอิสระที่เชื่อมต่อกับระบบที่ใช้งานจริง

04 · วิ่งและมั่นใจ
เทคโนโลยีหลักของเรา

ความสามารถด้านเทคนิคที่อยู่เบื้องหลัง
เส้นทางโปรดักชัน

สิ่งเหล่านี้เป็นความสามารถสนับสนุน ไม่ใช่สัญญาที่แยกจากกัน เราเลือกชิ้นส่วนที่จำเป็นสำหรับขั้นตอนการทำงาน สถาปัตยกรรม และข้อจำกัดในการปฏิบัติงาน

การพัฒนาแอป AI-native

แอป AI-native ที่สร้างขึ้นด้วยการเข้าถึงโมเดล การดึงข้อมูล การเรียบเรียง การประเมินผล และ การตรวจสอบโดยมนุษย์ ซึ่งได้รับการออกแบบให้เป็นระบบการจัดส่งเดียว

การบูรณาการ API

การเชื่อมต่อที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้กับบริการของบุคคลที่สาม การตรวจสอบสิทธิ์ การแมปข้อมูล และไปป์ไลน์การซิงค์ เพื่อให้ API ภายนอกทำงานเหมือนกับโมดูลดั้งเดิม

บูรณาการเวิร์กโฟลว์ AI

การตรวจสอบ การร่าง และการจำแนกประเภทที่ขับเคลื่อนโดย LLM ภายในขั้นตอนการทำงานที่มีอยู่ พร้อมด้วยมาตรการควบคุมความปลอดภัยและ การตรวจสอบโดยมนุษย์

โครงสร้างพื้นฐาน Linux

การเสริมความแข็งแกร่ง การแพตช์ การตรวจสอบ และการปรับแต่งโครงสร้างพื้นฐานที่เวิร์กโฟลว์โปรดักชันขึ้นอยู่กับ

Python (Django / Flask)

บริการ Python สำหรับการรวมโมเดล การประมวลผลข้อมูล การจัดประสาน API และตรรกะของแอปพลิเคชันที่ใช้งานจริง

Odoo ERP

เวิร์กโฟลว์ ERP ข้อมูล และการรวมโมดูลข้าม CRM การขาย สินค้าคงคลัง และกระบวนการบัญชี

PrestaShop และอีคอมเมิร์ซ

เวิร์กโฟลว์เชิงพาณิชย์และการรวมแค็ตตาล็อกสำหรับการค้นหา บริการ เนื้อหา และการดำเนินการที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI

Symfony และ Laravel

เฟรมเวิร์ก PHP ระดับองค์กรสำหรับตรรกะทางธุรกิจที่ซับซ้อน APIs และแอปที่เชื่อถือได้ ทดสอบได้ และบำรุงรักษาได้ซึ่งปรับขนาดได้

WordPress และ Drupal

โซลูชัน CMS ที่ยืดหยุ่นสำหรับไซต์ที่มีเนื้อหามากมาย — ธีมที่กำหนดเองและสถาปัตยกรรมประสิทธิภาพสูงที่ปลอดภัยและจัดการได้

PostgreSQL และ MySQL

สคีมา ประสิทธิภาพการสืบค้น การเข้าถึง การจำลอง และการกู้คืนข้อมูลที่ใช้โดยเวิร์กโฟลว์ AI ที่ใช้งานจริง

รองรับความสามารถในการจัดส่ง

ดูว่าแต่ละความสามารถสนับสนุน
ระบบ AI ที่มีการควบคุม ได้อย่างไร

แค็ตตาล็อกแสดงให้เห็นว่างานด้านการค้นพบ วิศวกรรม ความน่าเชื่อถือ และการกำกับดูแลมีโครงสร้างอย่างไรเมื่อเส้นทางโปรดักชันต้องการเทคโนโลยีดังกล่าว

การพัฒนาแอป AI-native

แอปพลิเคชัน AI-native ที่เชื่อมต่อผู้ให้บริการหลายรายรุ่น API กับแหล่งข้อมูลที่ยึดโยงกับแหล่งข้อมูล การเข้าถึงเครื่องมือแบบมีขอบเขต และพฤติกรรมไปป์ไลน์ที่สังเกตได้ เกณฑ์การประเมินและจุดตรวจสอบของผู้ตรวจสอบจะกำหนดว่าเมื่อใดที่ผลลัพธ์สามารถก้าวไปข้างหน้าได้

1 การค้นพบและการออกแบบ
  • การทำแผนที่ข้อกำหนดพร้อมการตรวจสอบความเสี่ยงและความเป็นไปได้
  • เกณฑ์การประเมินและเกณฑ์การยอมรับ
  • การออกแบบที่รวดเร็วและไปป์ไลน์พร้อมข้อสันนิษฐานที่เป็นเอกสาร
  • การระบุจุดตรวจแบบมนุษย์ในวง
2 วิศวกรรมและความปลอดภัย
  • การดึงสายดินพร้อมขอบเขตการเข้าถึง
  • มาตรการควบคุมความปลอดภัยสำหรับแจ้ง เครื่องมือ และเอาท์พุต
  • ความสามารถในการสังเกตการแจ้ง การดึงข้อมูล และการตัดสินใจ
  • เส้นทางการตรวจสอบและการตรวจสอบการเข้าถึง
3 โปรดักชันและการกำกับดูแล
  • การเปิดตัวแบบค่อยเป็นค่อยไปพร้อมกับการตรวจประเมิน
  • การตรวจสอบต้นทุน เวลาแฝง และการใช้งาน
  • การอนุมัติเป็นลายลักษณ์อักษรสำหรับการเปลี่ยนแปลงทันที / ไปป์ไลน์ / โมเดล
  • แผนการส่งมอบและการเลิกใช้งานอย่างมีโครงสร้าง

การบูรณาการ API

การเชื่อมต่อกับบริการของบุคคลที่สามที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้ — ออกแบบมาให้ API ภายนอกทำงานเหมือนกับโมดูลระบบดั้งเดิม

1 การค้นพบและสถาปัตยกรรม
  • การตรวจสอบความสามารถของ API และการวิเคราะห์ช่องว่าง
  • การออกแบบสถาปัตยกรรมบูรณาการ (sync/async, webhooks)
  • กลยุทธ์การรับรองความถูกต้อง (คีย์ OAuth2, JWT, API)
  • การแมปข้อมูลและการจัดตำแหน่งโมเดลโดเมน
2 การนำไปใช้และความน่าเชื่อถือ
  • การพัฒนาตัวเชื่อมต่อที่ปลอดภัยและการจัดการความลับ
  • การจัดการขีดจำกัดอัตราและกลยุทธ์การถอยกลับ
  • งานการซิงค์ Idempotent และลองคิวอีกครั้ง
  • ความสามารถในการสังเกต: การบันทึก การติดตาม และการแจ้งเตือน
3 คุณภาพข้อมูลและการดำเนินการ
  • การตรวจสอบและการบังคับใช้สคีมา
  • การแก้ไขข้อขัดแย้งและการประนีประนอม
  • การซิงค์ตามกำหนดการและการรายงาน SLA
  • การบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่องและการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลง API

บูรณาการเวิร์กโฟลว์ AI

ระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนโดย LLM ที่ฝังอยู่ในขั้นตอนการทำงานของคุณ พร้อมด้วยมาตรการควบคุมความปลอดภัย, การตรวจสอบโดยมนุษย์ และเส้นทางการตรวจสอบตลอด

1 ใช้การออกแบบเคส
  • การวิเคราะห์ขั้นตอนการทำงานและการทำแผนที่โอกาสของ AI
  • เกณฑ์การออกแบบและการประเมินผลทันที
  • ขั้นตอนการตรวจสอบโดยมนุษย์ในวง
  • เกณฑ์มาตรฐานคุณภาพและเกณฑ์การยอมรับ
2 วิศวกรรมและความปลอดภัย
  • การบูรณาการ LLM ผ่าน API และการเรียกเครื่องมือ
  • การยึดโยงกับแหล่งข้อมูลบริบทด้วยข้อมูลภายใน
  • Guardrails การแก้ไข และการควบคุมการอนุญาต
  • บันทึกการตรวจสอบและการบันทึกข้อเสนอแนะ
3 การเปิดตัวโปรดักชัน
  • การประเมิน A/B และการเปิดตัวแบบเป็นช่วง
  • การตรวจสอบเวลาแฝง ต้นทุน และการใช้งาน
  • เส้นทางทางเลือกและการจัดการข้อผิดพลาด
  • พรอมต์ที่กำลังดำเนินอยู่และการปรับแต่งโมเดล

โครงสร้างพื้นฐาน Linux

การเสริมความแข็งแกร่ง การแพตช์ การตรวจสอบ และการปรับแต่ง Debian, Ubuntu และ RedHat Enterprise Linux สำหรับปริมาณงานโปรดักชันที่พวกเขารองรับ

1 มูลนิธิและความปลอดภัย
  • การเสริมความแข็งแกร่งของเซิร์ฟเวอร์และการตรวจสอบการปฏิบัติตาม CIS
  • การจัดสรรอัตโนมัติ (Bash / Ansible / Terraform)
  • นโยบายการจัดการคีย์ SSH และการควบคุมการเข้าถึง
  • การกำหนดค่าไฟร์วอลล์ (UFW / iptables) และการตรวจจับการบุกรุก (Fail2Ban)
2 ประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือ
  • การตั้งค่าโหลดบาลานเซอร์ HA (Nginx / HAProxy / Keepalived)
  • การปรับแต่งเคอร์เนลเพื่อให้เกิดการทำงานพร้อมกัน/ปริมาณงานสูง
  • การเพิ่มประสิทธิภาพระบบไฟล์และการจัดเก็บ (LVM / ZFS)
  • การตรวจสอบและแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์ (Prometheus / Grafana / Zabbix)
3 DevOps และการบำรุงรักษา
  • กลยุทธ์การบรรจุหีบห่อ (Docker / Podman)
  • การปรับใช้และการจัดการคลัสเตอร์ Kubernetes
  • การจัดการแพตช์ปกติและการอัพเกรดเวอร์ชันระบบปฏิบัติการ
  • การวางแผนการกู้คืนความเสียหายและการสำรองข้อมูลอัตโนมัติ
  • ไปป์ไลน์การรวมและการวิเคราะห์บันทึก (ELK / Graylog)

Python (Django / Flask)

Python สำหรับแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ตั้งแต่ต้นแบบ Flask ที่รวดเร็วไปจนถึงระบบ Django ที่แข็งแกร่งและปลอดภัยที่สร้างขึ้นสำหรับการรวม AI และ ML

1 การพัฒนาแอพพลิเคชั่น
  • การพัฒนาและสร้างต้นแบบ MVP อย่างรวดเร็ว
  • การออกแบบ RESTful และ GraphQL API ที่ปรับขนาดได้
  • การออกแบบและการใช้งานสถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิส
  • คิวงาน Async (Celery / Redis / RabbitMQ)
  • แอพ WebSocket แบบเรียลไทม์ (ช่อง Django)
2 บูรณาการขั้นสูง
  • การให้บริการและการบูรณาการโมเดล AI / ML
  • การประมวลผลข้อมูลและไปป์ไลน์ ETL (Pandas / NumPy)
  • การจัดการ API ของบุคคลที่สาม (การชำระเงิน, CRM, โซเชียล)
  • การสื่อสารและการนำเข้าข้อมูลของอุปกรณ์ IoT
3 คุณภาพโค้ดและการเพิ่มประสิทธิภาพ
  • การปรับโครงสร้างใหม่และความทันสมัยของ Python รุ่นเก่า
  • การทำโปรไฟล์ประสิทธิภาพและการแก้ปัญหาคอขวด
  • Dockerizing แอปพลิเคชัน Python สำหรับโปรดักชัน
  • การทดสอบหน่วย (PyTest) และการใช้งาน TDD

Odoo ERP

ปรับแต่งและเชื่อมต่อเวิร์กโฟลว์ Odoo ทั่วทั้ง CRM การขาย สินค้าคงคลัง และการบัญชี เมื่อ AI ขององค์กรจำเป็นต้องอ่านหรือดำเนินการผ่านเวิร์กโฟลว์เหล่านั้น

1 การใช้งานและการกำหนดค่า
  • การใช้งาน Odoo ครบวงจร (ชุมชน / องค์กร)
  • การติดตั้งและกำหนดค่าโมดูล (CRM, การขาย, สินค้าคงคลัง, การบัญชี)
  • การควบคุมการเข้าถึงของผู้ใช้และการตั้งค่านโยบายความปลอดภัย
  • การตั้งค่าสภาพแวดล้อมแบบหลายบริษัทและหลายสกุลเงิน
2 การปรับแต่งและการพัฒนา
  • การพัฒนาโมดูล Odoo แบบกำหนดเอง
  • เวิร์กโฟลว์ธุรกิจอัตโนมัติและการปรับแต่งตรรกะ
  • การออกแบบรายงาน QWeb และการปรับแต่ง PDF
  • การปรับแต่งธีมเว็บไซต์และอีคอมเมิร์ซ
3 บูรณาการและข้อมูล
  • การย้ายและล้างข้อมูลระบบเดิม
  • ตัวเชื่อมต่อบุคคลที่สาม (Amazon, eBay, Shopify, Magento)
  • การรวมแอพมือถือสำหรับบริการภาคสนาม
  • การอัปเกรดและการย้ายเวอร์ชัน Odoo
  • การปรับแต่งประสิทธิภาพสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่

PrestaShop และอีคอมเมิร์ซ

โซลูชัน PrestaShop แบบกำหนดเองที่รวดเร็ว เป็นมิตรกับ SEO และสร้างขึ้นสำหรับแค็ตตาล็อกที่ซับซ้อนและมีปริมาณการใช้งานสูง

1 การสร้างและการออกแบบร้านค้า
  • การออกแบบและพัฒนาธีม PrestaShop แบบกำหนดเอง
  • การใช้งานการออกแบบที่ตอบสนองมือถือเป็นหลัก
  • การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการชำระเงิน (หน้าเดียว / หลายขั้นตอน)
  • การกำหนดค่าและการจัดการร้านค้าหลายร้าน
2 การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
  • การพัฒนาโมดูลแบบกำหนดเองและการแทนที่คอร์
  • การค้นหาผลิตภัณฑ์ขั้นสูงและการนำทางแบบประกอบ
  • บูรณาการเกตเวย์การชำระเงิน (Stripe / PayPal / ท้องถิ่น)
  • กฎการจัดส่งที่ซับซ้อนและการบูรณาการผู้ให้บริการ API
3 การเติบโตและการเพิ่มประสิทธิภาพ
  • การตรวจสอบ SEO และการใช้งานทางเทคนิค (Schema.org, URL)
  • การเพิ่มประสิทธิภาพความเร็วหน้า (แคช, CDN, การบีบอัดรูปภาพ)
  • เครื่องมือการโยกย้ายแคตตาล็อกและนำเข้า/ส่งออกจำนวนมาก
  • การเชื่อมต่อระบบการจัดการคำสั่งซื้อ (OMS)

Symfony และ Laravel

PHP ระดับองค์กรสำหรับตรรกะทางธุรกิจที่ซับซ้อน — แอปพลิเคชันที่เชื่อถือได้ ทดสอบได้ และบำรุงรักษาได้ซึ่งปรับขนาดได้

1 โซลูชั่นระดับองค์กร
  • การพัฒนาแอปพลิเคชันระดับองค์กรที่ซับซ้อน
  • สถาปัตยกรรมผลิตภัณฑ์ SaaS (ผู้เช่าหลายราย)
  • การพัฒนาครั้งแรกของ API (แพลตฟอร์ม API)
  • การใช้งานการออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วยโดเมน (DDD)
2 การพัฒนา PHP สมัยใหม่
  • การโยกย้ายแบบเดิมไปสู่เฟรมเวิร์กสมัยใหม่
  • การออกอากาศเหตุการณ์แบบเรียลไทม์และการรวม WebSocket
  • การใช้งานระบบคิวและการแบ่งงาน
  • แพ็คเกจและการพัฒนาบันเดิลแบบกำหนดเอง
  • แบ็กเอนด์ CMS ที่ไม่มีส่วนหัว
3 โครงสร้างพื้นฐานและคุณภาพ
  • การตั้งค่าไปป์ไลน์ CI/CD อัตโนมัติสำหรับ PHP
  • ชุดการทดสอบอัตโนมัติ (PHPUnit / Pest)
  • การวิเคราะห์แบบคงที่และการตรวจสอบคุณภาพโค้ด (PHPStan / CS Fixer)

WordPress และ Drupal

โซลูชัน CMS ที่ยืดหยุ่นนอกเหนือจากการตั้งค่าพื้นฐาน — ธีมที่กำหนดเอง สถาปัตยกรรมประสิทธิภาพสูง และส่วนหน้าแบบแยกส่วน

1 รองรับ Drupal
  • การอัพเกรดหลักและการโยกย้ายเวอร์ชันหลัก (D7 → D10)
  • การย้ายธีม: การสร้างเทมเพลต Twig และการอัปเดตแบบตอบสนอง
  • การย้ายข้อมูลโดยใช้ Migrate API
  • แดชบอร์ดผู้ดูแลระบบที่กำหนดเองและเวิร์กโฟลว์บรรณาธิการ
  • ประสิทธิภาพการทำงาน: วานิช, Memcached และแคชภายใน
  • หัวขาด Drupal: แยก JSON:API / GraphQL
2 โซลูชั่น WordPress
  • การพัฒนาปลั๊กอินแบบกำหนดเองที่เหนือกว่าแบบทั่วไป
  • การปรับแต่งธีมขั้นสูง (Gutenberg, FSE)
  • การขยาย WooCommerce (การสมัครสมาชิก การจอง การชำระเงิน)
  • WordPress ที่ไม่มีหัว: Next.js / Gatsby ส่วนหน้า
  • การเสริมความปลอดภัย: การกำจัดมัลแวร์, CSP, บันทึกการตรวจสอบ
  • เครือข่ายหลายไซต์สำหรับองค์กร

PostgreSQL และ MySQL

งานสคีมา การสืบค้น ความพร้อมใช้งาน และการกู้คืนสำหรับฐานข้อมูลที่แอปพลิเคชันที่ใช้งานจริงและเวิร์กโฟลว์ AI ขึ้นอยู่กับ

1 สถาปัตยกรรมและการออกแบบ
  • การออกแบบสคีมาฐานข้อมูลและการทำให้เป็นมาตรฐาน
  • คลังข้อมูลและการออกแบบสคีมาแบบดาว
  • การออกแบบหลายรุ่น (JSONB ใน SQL)
2 ประสิทธิภาพและขนาด
  • การวิเคราะห์ประสิทธิภาพการสืบค้นและการเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้นที่ช้า
  • กลยุทธ์การจัดทำดัชนี (B-Tree, GIN, GiST)
  • การแบ่งพาร์ติชันฐานข้อมูลและกลยุทธ์การแบ่งส่วน
  • การรวมการเชื่อมต่อ (PgBouncer / ProxySQL)
3 การดำเนินงานและความพร้อมใช้งาน
  • การจำลองแบบ Master-Slave และการจำลองการอ่าน
  • การกู้คืนช่วงเวลา (PITR) และกลยุทธ์การสำรองข้อมูล
  • การอัปเกรดเวอร์ชันและการโยกย้ายข้ามฐานข้อมูล
  • การเข้ารหัสข้อมูลอัตโนมัติ (ขณะพัก & ระหว่างส่ง)
นำเวิร์กโฟลว์และข้อจำกัดมาด้วย

สร้างเส้นทางโปรดักชัน
รอบๆ องค์กรที่แท้จริง

บอกเราว่าระบบ AI ควรทำอะไร ระบบใดที่ต้องทำงานร่วมกับ และสิ่งที่คณะกรรมการจัดซื้อต้องอนุมัติ

Rawlins, Wyoming · สหรัฐอเมริกา ทั่วโลก · ระยะไกลก่อน อิสระ · ผู้ขายเป็นกลาง
สร้าง AI ขององค์กร?จากกรณีการใช้งานถึง สภาพแวดล้อมโปรดักชันที่มีการควบคุม
หารือเกี่ยวกับโครงการของคุณ