Kiến trúc sản phẩm

AI chỉ đáng tin cậy
khi stack bên dưới nó đáng tin cậy.

Chúng tôi kết nối ứng dụng AI, hệ thống doanh nghiệp, dữ liệu, điều khiển và hạ tầng như một hệ điều hành trực tiếp duy nhất.
Hệ thống hoạt động trực tiếp đầy đủ

Ba lớp, một người trực tiếp chịu trách nhiệm.

Người dùng trải nghiệm một sản phẩm duy nhất. Chúng tôi thiết kế các lớp ứng dụng, tích hợp doanh nghiệp và hạ tầng để hoạt động cùng nhau trong điều kiện vận hành trực tiếp.

Độ tin cậy & bằng chứng tăng lên
Lớp 01 · Sản phẩm

Native AI

Ứng dụng và quy trình làm việc thông minh, được triển khai trực tiếp với bằng chứng của họ.

Phát triển ứng dụng AI gốc

Các tính năng LLM để vận hành trực tiếp — được hỗ trợ bởi bằng chứng nguồn đã được xác minh, được đánh giá, bảo vệ bởi các biện pháp an toàn, được con người xem xét.

Tích hợp AI quy trình làm việc

LLM được tích hợp vào quy trình làm việc hiện có với các bản ghi kiểm toán và con người tham gia vào vòng lặp.

thức ăn · Khuôn viên · tăng tốc
Lớp 02 · Nền tảng

Nền tảng sẵn sàng cho AI

Dữ liệu sạch và kết nối đáng tin cậy — những gì mô hình thực sự đọc và ghi vào.

Tích hợp API

Xác thực an toàn và ánh xạ dữ liệu để hệ thống của bạn có thể giao tiếp với mô hình.

Tối ưu hóa cơ sở dữ liệu

Truy vấn và sao lưu nhanh chóng, đáng tin cậy — lớp dữ liệu mà AI phụ thuộc vào.

Tái cấu trúc Web

PHP/JS cũ được hiện đại hóa thành một mã nguồn sạch sẽ, sẵn sàng cho AI.

bảo đảm · ổn định · giữ cho đáng tin cậy
Lớp 03 · Nền tảng

Vận hành & Đảm bảo

Cơ sở hạ tầng và sự đảm bảo độc lập giữ cho mọi thứ trên đó luôn đáng tin cậy.

Bảo trì máy chủ

Các máy chủ Linux được vá lỗi, tinh chỉnh mà toàn bộ stack chạy trên đó.

Kiểm toán bảo mật

Kiểm toán độc lập mã nguồn, hạ tầng và nhà cung cấp. Hãy xác minh, đừng tin tưởng.

Tại sao các lớp phải kết nối với nhau

Độ tin cậy không phải là thiết lập mô hình. Đó là một kiến trúc.

Các lỗi vận hành trực tiếp thường xuất hiện trên dữ liệu, tích hợp, triển khai, điều khiển và vận hành — không chỉ trong mô hình.

Truy vết vấn đề qua các lớp

Khi quy trình làm việc AI hoạt động sai, nguyên nhân có thể nằm ở dữ liệu, tích hợp, quyền, triển khai hoặc hạ tầng. Một kiến trúc kết nối giúp vấn đề có thể truy xuất nguồn gốc.

Bằng chứng cộng dồn lên

Một câu trả lời dựa trên bằng chứng nguồn đã được xác minh chỉ đáng tin cậy nếu dữ liệu cung cấp cho nó là sạch và cơ sở hạ tầng bên dưới là vững chắc. Bằng chứng của mỗi lớp đều hỗ trợ bằng chứng ở trên, vì vậy AI ở trên cùng sẽ kế thừa sự đảm bảo tích hợp bên dưới.

Một con đường, một trách nhiệm

Bạn không phải phối hợp ba nhà cung cấp và hy vọng họ đồng ý. Một nhóm, một phạm vi bằng văn bản, một bên chịu trách nhiệm về việc hệ thống có trụ vững từ đầu đến đầu hay không.

Lộ trình giao hàng

Kết quả trước, sau đó mới đến kiến trúc vận hành trực tiếp.

Mỗi giai đoạn biến một kết quả kinh doanh thành một hệ thống kiểm soát và có thể vận hành.

Con đường dẫn đến AI vận hành trực tiếp

Quy trình làm việc · bằng chứng · Điều khiển · hoạt động trực tiếp
STEP 01

Khung kết quả và các điều khiển

Xác định quy trình làm việc, người dùng, chỉ số kinh doanh, quyền quyết định và các kiểm soát không thể thương lượng.

Kết quả
STEP 02

Chuẩn bị nền móng

Giải quyết các ràng buộc về dữ liệu, tích hợp, hạ tầng, danh tính và phân phối ảnh hưởng đến trường hợp sử dụng.

Sự thành lập
STEP 03

Xây dựng và tích hợp

Cung cấp ứng dụng, kết nối hệ thống, đánh giá và kiểm soát vận hành xung quanh quy trình làm việc mục tiêu.

Sản phẩm
STEP 04

Chạy và đảm bảo

Quan sát hiệu suất, quản lý thay đổi, lưu giữ bằng chứng và cải thiện hệ thống khi vận hành thực tế.

Vận hành trực tiếp
Từ trường hợp sử dụng đến vận hành thực tế

Thiết kế kết quả AI và
hệ điều hành trực tiếp cùng nhau.

Mang theo quy trình làm việc, các ràng buộc và câu hỏi phê duyệt. Chúng tôi sẽ giúp biến chúng thành một lộ trình thực tiễn.

Máy chủ → LLM, một chủ sở hữu Độ tin cậy tăng lên Đảm bảo độc lập
Xây dựng AI doanh nghiệp?Từ trường hợp sử dụng đến môi trường vận hành trực tiếp được quản lý
Thảo luận về dự án của bạn