Meldingen din er sendt.
Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.
Skjemaet har blitt sendt inn.
Mer informasjon finner du i postkassen din.


Hvem som helst kan plugge en modell inn i et chat-grensesnitt. Få team gjør det lille ekstra med gjenfinning, siteringer, tilgangskontroll og kvalitetskontroller. Innowise gjør det, slik at LLM tåler alle stadier utover pilotfasen.
Hvem som helst kan plugge en modell inn i et chat-grensesnitt. Få team gjør det lille ekstra med gjenfinning, siteringer, tilgangskontroll og kvalitetskontroller. Innowise gjør det, slik at LLM tåler alle stadier utover pilotfasen.
Innowise bygger en LLM for domenet, legger til evalueringer og MLOps, og dokumenterer eierskap, styring og utrullingsspillbøker. Du holder responskvaliteten stabil etter hvert som bruken skaleres på tvers av teamene.

Forbedre konsistente svar i alle kanaler og få raskere godkjenningssykluser. Vi skreddersyr spørsmål, verktøy og retningslinjer som er unike for dine retningslinjer og din merkevarestemme.

Nøyaktighet er en av de viktigste faktorene for å redusere vedlikehold og justeringer. Innowise finjusterer modellene på validerte eksempler og produksjonslignende spørsmål, og kjører deretter regresjonstester på grensetilfeller for å styrke modellene ytterligere.

Forandring er bra, men vanskelig å ta i bruk. Vi hjelper teamene med å opprettholde fortroligheten med de daglige verktøyene ved å koble LLMN-er til CRM, servicedesker og dokumentlagre, og deretter koble til SSO, roller og overvåking. Alt er sporbart. Ingen fremmedgjøring.

Trenger du en LLM-funksjon, ikke bare et endepunkt? Våre LLM-utviklere leverer UX, API-er, analyser og tilbakemeldingssløyfer. Du kan lansere raskt og forbedre med bruksdata, A/B-tester og ukentlige demoer.

Kombiner LLM med ML for rangering, intensjonsdeteksjon, ruting og prediksjon. ML-ingeniørene våre bygger pipelines og driftskontroller som holder resultatene relevante etter hvert som dataene endres.

Sikkerhetsspesialister forsterker RAG med tillatelser, prompt-injection-forsvar, PII-filtre og revisjonsspor. Red-team-testing validerer kontrollene før brukerne får tilgang.

Modellvalget starter med referanseverdier for oppgavene dine, ventetidsbegrensninger og budsjett. Arkitektene utformer ruting, kontekststrategi, hurtigbufring og fallbacks for å holde kostnadene forutsigbare.

Innowise bygger en LLM for domenet, legger til evalueringer og MLOps, og dokumenterer eierskap, styring og utrullingsspillbøker. Du holder responskvaliteten stabil etter hvert som bruken skaleres på tvers av teamene.

Forbedre konsistente svar i alle kanaler og få raskere godkjenningssykluser. Vi skreddersyr spørsmål, verktøy og retningslinjer som er unike for dine retningslinjer og din merkevarestemme.

Nøyaktighet er en av de viktigste faktorene for å redusere vedlikehold og justeringer. Innowise finjusterer modellene på validerte eksempler og produksjonslignende spørsmål, og kjører deretter regresjonstester på grensetilfeller for å styrke modellene ytterligere.

Forandring er bra, men vanskelig å ta i bruk. Vi hjelper teamene med å opprettholde fortroligheten med de daglige verktøyene ved å koble LLMN-er til CRM, servicedesker og dokumentlagre, og deretter koble til SSO, roller og overvåking. Alt er sporbart. Ingen fremmedgjøring.

Trenger du en LLM-funksjon, ikke bare et endepunkt? Våre LLM-utviklere leverer UX, API-er, analyser og tilbakemeldingssløyfer. Du kan lansere raskt og forbedre med bruksdata, A/B-tester og ukentlige demoer.

Kombiner LLM med ML for rangering, intensjonsdeteksjon, ruting og prediksjon. ML-ingeniørene våre bygger pipelines og driftskontroller som holder resultatene relevante etter hvert som dataene endres.

Sikkerhetsspesialister forsterker RAG med tillatelser, prompt-injection-forsvar, PII-filtre og revisjonsspor. Red-team-testing validerer kontrollene før brukerne får tilgang.

Modellvalget starter med referanseverdier for oppgavene dine, ventetidsbegrensninger og budsjett. Arkitektene utformer ruting, kontekststrategi, hurtigbufring og fallbacks for å holde kostnadene forutsigbare.

Gjør repetitivt arbeid om til automatisert flyt: saksbehandling, spørsmål og svar på dokumenter, rapportutkast og ruting. Teamene bruker mindre tid på å kopiere og lime inn oppgaver og mer tid på beslutninger og levering.
Bruk riktig modell for hver oppgave, og hold tokenforbruket under kontroll med caching, batching og bruksbegrensninger. Færre manuelle timer per forespørsel reduserer driftskostnadene på tvers av support og backoffice.
Få fart på interne sykluser som godkjenninger, gjennomganger og kunnskapssøk. Medarbeiderne får svar med kildehenvisninger fra godkjente kilder, noe som reduserer frem og tilbake og holder arbeidet i gang på tvers av funksjoner.
Øk konverteringen og mersalget med bedre produktsvar, raskere tilbud og personlig oppsøkende virksomhet basert på dataene dine. Salgsteamene svarer raskere og følger opp med meldinger av høyere kvalitet.
Rull ut den samme LLM-funksjonen på tvers av team, regioner og kanaler ved hjelp av delte beskyttelseslinjer, tilgangsroller og overvåking. Nye brukstilfeller leveres raskere når kjerneplattformen er på plass.
Gi kundene raskere og mer nøyaktige svar gjennom assistenter som refererer til kunnskapsbasen din og følger tonen din. Eskaleringer havner hos riktig saksbehandler med kontekst, noe som øker tilfredsheten og gjenkjøp.

En LLM er bare nyttig når den kan hente ut den riktige konteksten og holde seg konsistent under reell trafikk. Teamet vårt bygger hele systemet rundt det: RAG, integrasjoner, kvalitetskontroller og kostnadskontroller. På den måten får teamene pålitelige svar i sine daglige verktøy, og lederne får en utrulling de kan måle og skalere.
Stol på ett team som dekker hele flaten: LLM + NLP, backend, DevOps og sikkerhet. Vi leverer med siteringer, revisjonslogger, evalueringspakker og overvåking fra dag én, og sørger for å holde kvaliteten stabil etter hvert som innholdet og bruken din utvikler seg.
Alle LLM-prosjekter starter med et vanskelig spørsmål: Hva skal modellen gjøre, og hva må den aldri gjøre. Teamet vårt følger en leveranseflyt som holder omfang, kvalitet, sikkerhet og driftskostnader synlige fra dag én.
Bank- og fintech-team bruker Innowise LLM-kopiloter til KYC-støtte, sammendrag av svindelsaker og analytikerrapportering. Engine-brukere integrerer dem med kjernesystemer og har tilgangsregler, logger og revisjonsspor på plass.

Team for detaljhandel og e-handel får LLM-funksjoner som svarer på produktspørsmål, oppsummerer anmeldelser og hjelper personalet med å administrere lagerbeholdning og priser. Innowise kobler assistenter til katalog-, POS- og kundedata med rollebasert tilgang.

Markedsføringsteam bruker Innowise LLM-er til tekstvarianter, søkeordgruppering, målgruppeinnsikt og rapportering. Integrasjoner med MarTech- og AdTech-stabler sørger for at resultatene er merkevarebaserte, målbare og enkle å godkjenne.

Medieteam får LLM-arbeidsflyter for metadatamerking, manussammendrag, rettighetsnotater og støtte for strømming. Innowise henter kontekst fra DAM og CMS, slik at svarene forblir forankret i godkjent innhold.

Kliniske team får LLM-assistenter for pasientmeldinger, besøksoversikter og protokollsøk. Innowise legger til sikkerhetskontroller, logging og integrasjoner, slik at teamene kan jobbe raskt og samtidig beskytte sensitive data.

Elearning-plattformer får LLM-funksjoner for veiledningschatt, innholdsgenerering og kursstøtte for elever og administratorer. Innowise integreres med LMS-data og legger til moderering, analyse og rollebasert tilgang.

Reiseteam automatiserer bestillingsstøtte, reiseruteutkast, spørsmål og svar om retningslinjer og håndtering av avbrudd med Innowise LLM-er. Integrasjoner med bestillingsmotorer og CRM hjelper agentene med å svare raskere og med færre feil.

Bilteam bruker LLM-er til spørsmål og svar i teknikermanualer, forhandlerstøtte, delesøk og diagnosesammendrag. Innowise kobler assistenter til tekniske dokumenter og kjøretøydata med tilgangskontroll og overvåking.


Vi estimerer verdi, risiko, tidslinje og byggeinnsats i en kort oppdagelses-sprint
Jeg ble imponert over hvor god kodekvaliteten var helt fra begynnelsen. Kommunikasjonen var presis og aldri mer enn nødvendig, men heller ikke mindre.
De har overgått forventningene våre og er lydhøre når vi ber om endringer eller mer informasjon. Kommunikasjonen er enkel og effektiv. De har en god forståelse av oppgaven, noe som gjør dem i stand til å tilby den mest hensiktsmessige utviklingsmetoden.
Før vi startet oppdraget, hadde vi undersøkt flere IT-selskaper på markedet, og ingen kunne måle seg med Innowise når det gjaldt servicekostnader og kvaliteten på programvareutviklerne som jobbet sammen med oss på prosjektet.
Opplæring av en LLM innebærer å klargjøre et datasett, velge modell og finjustere den på spesifikke oppgaver. Prosessen omfatter datarensing, valg av funksjoner, innstilling av hyperparametere og evaluering mot virkelige tilfeller for å sikre nøyaktighet.
Ja, LLM-er kan finjusteres ved hjelp av domenespesifikke data, noe som forbedrer ytelsen på målrettede oppgaver som supportchat, dokumentoppsummering eller salgsanbefalinger. Finjustering krever justering av parametere basert på data fra den virkelige verden for å sikre relevans.
LLM-er brukes i kundeservice (chatboter), innholdsproduksjon (tekstgenerering), søkemotorer (spørringsforståelse) og dataanalyse (oppsummering). De kan også bidra til automatisering av oppgaver som rapportgenerering, svindeloppdagelse og anbefalingssystemer.
Selv om LLM-er utmerker seg når det gjelder språkforståelse, kan de produsere hallusinasjoner eller feilaktig informasjon. De krever også betydelige dataressurser for opplæring og er følsomme for datakvalitet. Derfor implementerer vi RAG og finjustering for å håndtere disse risikoene.
LLM-er er avanserte AI-modeller som er trent opp på store tekstdatasett. De forstår og genererer menneskelignende tekst. Bransjer som helsevesenet, finans, detaljhandel og utdanning bruker LLM-er til kundestøtte, dataanalyse, innholdsgenerering og mye mer.
Innowises LLM-utviklere jobber med et bredt spekter av AI-modeller, inkludert OpenAI GPT, BERT, T5 og proprietære modeller som er skreddersydd for dine spesifikke brukstilfeller. Vi evaluerer og velger de beste modellene basert på dine krav til nøyaktighet, kostnad og skalerbarhet.
ChatGPT er en kraftig LLM for samtaler, men det er én av mange modeller med unike egenskaper. Selv om den er utmerket for samtaleoppgaver, kan det være nødvendig med en mer spesialtrent eller finjustert modell for å oppnå optimale resultater for spesialiserte bruksområder (som helsetjenester eller finans).
Meldingen din er sendt.
Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.