Wiadomość została wysłana.
Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.
Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.


Każdy może podłączyć model do interfejsu czatu. Niewiele zespołów dokłada dodatkowych starań w zakresie wyszukiwania, cytowania, kontroli dostępu i kontroli jakości. Innowise to robi, więc LLM wytrzymuje każdy etap poza fazą pilotażową.
Każdy może podłączyć model do interfejsu czatu. Niewiele zespołów dokłada dodatkowych starań w zakresie wyszukiwania, cytowania, kontroli dostępu i kontroli jakości. Innowise to robi, więc LLM wytrzymuje każdy etap poza fazą pilotażową.
Innowise tworzy LLM domeny, dodaje oceny i MLOps oraz dokumentuje własność, zarządzanie i podręczniki wdrażania. Utrzymujesz stałą jakość odpowiedzi w miarę skalowania wykorzystania w zespołach.

Popraw spójność odpowiedzi na wszystkich kanałach i przyspiesz cykle zatwierdzania. Dostosowujemy podpowiedzi, narzędzia i poręcze, które są unikalne dla Twoich zasad i wizerunku marki.

Dokładność jest jednym z najważniejszych czynników ograniczających konieczność konserwacji i wprowadzania poprawek. Innowise dostraja modele na zweryfikowanych przykładach i podpowiedziach w stylu produkcyjnym, a następnie przeprowadza testy regresji na skrajnych przypadkach, aby jeszcze bardziej wzmocnić modele.

Zmiany są dobre, ale trudne do przyjęcia. Pomagamy zespołom zachować znajomość ich codziennych narzędzi, łącząc sieci LLMN z CRM, biurami obsługi i magazynami dokumentów, a następnie dołączając SSO, role i monitorowanie. Wszystko jest identyfikowalne. Bez alienacji.

Potrzebujesz funkcji LLM, a nie tylko punktu końcowego? Nasi programiści LLM dostarczają UX, API, analizy i pętle informacji zwrotnych. Szybko uruchamiasz i ulepszasz dzięki danym o użytkowaniu, testom A/B i cotygodniowym prezentacjom.

Sparuj LLM z ML w celu tworzenia rankingów, wykrywania intencji, wyznaczania tras i przewidywania. Nasi inżynierowie ML tworzą potoki i kontrole dryfu, które utrzymują wyniki na odpowiednim poziomie w miarę zmian danych.

Specjaliści ds. bezpieczeństwa wzmacniają RAG za pomocą uprawnień, zabezpieczeń przed wstrzyknięciem monitu, filtrów PII i ścieżek audytu. Testy czerwonego zespołu weryfikują kontrole, zanim użytkownicy uzyskają dostęp.

Wybór modelu rozpoczyna się od testów porównawczych zadań, limitów opóźnień i budżetu. Architekci projektują routing, strategię kontekstową, buforowanie i rozwiązania awaryjne, aby utrzymać przewidywalne koszty.

Innowise tworzy LLM domeny, dodaje oceny i MLOps oraz dokumentuje własność, zarządzanie i podręczniki wdrażania. Utrzymujesz stałą jakość odpowiedzi w miarę skalowania wykorzystania w zespołach.

Popraw spójność odpowiedzi na wszystkich kanałach i przyspiesz cykle zatwierdzania. Dostosowujemy podpowiedzi, narzędzia i poręcze, które są unikalne dla Twoich zasad i wizerunku marki.

Dokładność jest jednym z najważniejszych czynników ograniczających konieczność konserwacji i wprowadzania poprawek. Innowise dostraja modele na zweryfikowanych przykładach i podpowiedziach w stylu produkcyjnym, a następnie przeprowadza testy regresji na skrajnych przypadkach, aby jeszcze bardziej wzmocnić modele.

Zmiany są dobre, ale trudne do przyjęcia. Pomagamy zespołom zachować znajomość ich codziennych narzędzi, łącząc sieci LLMN z CRM, biurami obsługi i magazynami dokumentów, a następnie dołączając SSO, role i monitorowanie. Wszystko jest identyfikowalne. Bez alienacji.

Potrzebujesz funkcji LLM, a nie tylko punktu końcowego? Nasi programiści LLM dostarczają UX, API, analizy i pętle informacji zwrotnych. Szybko uruchamiasz i ulepszasz dzięki danym o użytkowaniu, testom A/B i cotygodniowym prezentacjom.

Sparuj LLM z ML w celu tworzenia rankingów, wykrywania intencji, wyznaczania tras i przewidywania. Nasi inżynierowie ML tworzą potoki i kontrole dryfu, które utrzymują wyniki na odpowiednim poziomie w miarę zmian danych.

Specjaliści ds. bezpieczeństwa wzmacniają RAG za pomocą uprawnień, zabezpieczeń przed wstrzyknięciem monitu, filtrów PII i ścieżek audytu. Testy czerwonego zespołu weryfikują kontrole, zanim użytkownicy uzyskają dostęp.

Wybór modelu rozpoczyna się od testów porównawczych zadań, limitów opóźnień i budżetu. Architekci projektują routing, strategię kontekstową, buforowanie i rozwiązania awaryjne, aby utrzymać przewidywalne koszty.

Przekształć powtarzalną pracę w zautomatyzowane przepływy: selekcja zgłoszeń, pytania i odpowiedzi dotyczące dokumentów, wersje robocze raportów i routing. Zespoły spędzają mniej czasu na zadaniach kopiuj-wklej, a więcej na podejmowaniu decyzji i dostarczaniu.
Korzystaj z odpowiedniego modelu dla każdego zadania i kontroluj wydatki na tokeny dzięki buforowaniu, grupowaniu i limitom użycia. Mniejsza liczba godzin pracy ręcznej na żądanie obniża koszty operacyjne w obszarze wsparcia i zaplecza.
Przyspiesz wewnętrzne cykle, takie jak zatwierdzenia, przeglądy i wyszukiwanie wiedzy. Pracownicy otrzymują odpowiedzi z cytatami z zatwierdzonych źródeł, co zmniejsza liczbę zwrotów i utrzymuje ciągłość pracy między funkcjami.
Zwiększ konwersję i sprzedaż dzięki lepszym odpowiedziom na pytania dotyczące produktów, szybszym ofertom i spersonalizowanym kontaktom opartym na danych. Zespoły sprzedaży reagują szybciej i otrzymują wiadomości o wyższej jakości.
Wdrażaj te same możliwości LLM w zespołach, regionach i kanałach przy użyciu współdzielonych szyn ochronnych, ról dostępu i monitorowania. Nowe przypadki użycia są dostarczane szybciej po wdrożeniu podstawowej platformy.
Udzielaj klientom szybszych i dokładniejszych odpowiedzi za pośrednictwem asystentów, którzy odwołują się do Twojej bazy wiedzy i stosują Twój ton. Eskalacje trafiają do właściwego agenta z kontekstem, zwiększając satysfakcję i powtarzalność transakcji.

LLM jest przydatny tylko wtedy, gdy jest w stanie pobrać odpowiedni kontekst i zachować spójność w rzeczywistym ruchu. Nasz zespół buduje wokół niego cały system: RAG, integracje, kontrole jakości i kontrole kosztów. W ten sposób zespoły uzyskują wiarygodne odpowiedzi w swoich codziennych narzędziach, a liderzy otrzymują wdrożenie, które mogą mierzyć i skalować.
Polegaj na jednym zespole, który obejmuje cały obszar: LLM + NLP, backend, DevOps i bezpieczeństwo. Dostarczamy cytaty, dzienniki audytu, zestawy ewaluacyjne i monitorowanie od pierwszego dnia, a następnie utrzymujemy stałą jakość w miarę ewolucji treści i użytkowania.
Każdy projekt LLM zaczyna się od trudnego pytania: co powinien robić model, a czego nie może robić nigdy. Nasz zespół podąża za przepływem dostaw, który utrzymuje zakres, jakość, bezpieczeństwo i koszty eksploatacji widoczne od pierwszego dnia.
Zespoły bankowe i fintechowe używają copilotów Innowise LLM do obsługi KYC, podsumowań przypadków oszustw i raportowania analitycznego. Użytkownicy Engine integrują je z podstawowymi systemami i utrzymują reguły dostępu, dzienniki i ścieżki audytu.

Detaliczne zespoły operacyjne i e-commerce otrzymują funkcje LLM, które odpowiadają na pytania dotyczące produktów, podsumowują recenzje i pomagają pracownikom zarządzać zapasami i cenami. Innowise łączy asystentów z katalogiem, POS i danymi klientów z dostępem opartym na rolach.

Zespoły marketingowe wykorzystują Innowise LLM do tworzenia wariantów tekstów, grupowania słów kluczowych, analiz odbiorców i raportowania. Integracje ze stosami MarTech i AdTech zapewniają, że wyniki są zgodne z marką, mierzalne i łatwe do zatwierdzenia.

Zespoły medialne otrzymują przepływy pracy LLM do tagowania metadanych, podsumowań scenariuszy, notatek dotyczących praw autorskich i obsługi przesyłania strumieniowego. Innowise pobiera kontekst z DAM i CMS, dzięki czemu odpowiedzi pozostają oparte na zatwierdzonych treściach.

Zespoły kliniczne otrzymują asystentów LLM do obsługi wiadomości od pacjentów, podsumowań wizyt i wyszukiwania protokołów. Innowise dodaje kontrolę bezpieczeństwa, rejestrowanie i integracje, dzięki czemu zespoły działają szybko, jednocześnie chroniąc wrażliwe dane.

Platformy e-learningowe otrzymują funkcje LLM do czatu z korepetytorami, generowania treści i wsparcia kursów dla uczniów i administratorów. Innowise integruje się z danymi LMS i dodaje moderację, analitykę i dostęp oparty na rolach.

Zespoły ds. podróży automatyzują obsługę rezerwacji, szkice planów podróży, pytania i odpowiedzi dotyczące zasad oraz obsługę zakłóceń za pomocą urządzeń Innowise LLM. Integracja z systemami rezerwacji i CRM pomaga agentom reagować szybciej i z mniejszą liczbą błędów.

Zespoły motoryzacyjne korzystają z LLM w celu uzyskania odpowiedzi na pytania i odpowiedzi dotyczące podręcznika technika, wsparcia dealera, wyszukiwania części i podsumowań diagnostyki. Innowise łączy asystentów z dokumentami inżynieryjnymi i danymi pojazdu z kontrolą dostępu i monitorowaniem.


Oszacujemy wartość, ryzyko, harmonogram i wysiłek związany z budową w krótkim sprincie odkrywczym
Byłem pod wrażeniem jakości kodu od samego początku. Ich częstotliwość i styl komunikacji były na miejscu i nigdy nie były większe niż to konieczne, ale też nie mniejsze.
Przekroczyli nasze oczekiwania i reagują na nasze prośby o zmiany lub dodatkowe informacje. Ich komunikacja jest łatwa i skuteczna. Doskonale rozumieją powierzone im zadania, co pozwala im zaoferować najbardziej odpowiednie podejście do rozwoju.
Zanim rozpoczęliśmy współpracę z Innowise, sprawdziliśmy oferty kilku innych firm oferujących usługi IT. Żadna z nich, jednak, nie była w stanie zaoferować niższych cen i rozleglejszej wiedzy programistów niż ta, którą posiadają eksperci obecnie pracujący z nami nad naszym projektem.
Trening LLM obejmuje przygotowanie zbioru danych, wybór modelu i dostrojenie go do określonych zadań. Proces ten obejmuje czyszczenie danych, wybór cech, dostrajanie hiperparametrów i ocenę pod kątem rzeczywistych przypadków w celu zapewnienia dokładności.
Tak, LLM można dostroić przy użyciu danych specyficznych dla domeny, co poprawia wydajność w ukierunkowanych zadaniach, takich jak czat wsparcia, podsumowanie dokumentów lub rekomendacje sprzedaży. Dopracowanie wymaga dostosowania parametrów w oparciu o rzeczywiste dane, aby zapewnić trafność.
LLM są wykorzystywane w obsłudze klienta (chatboty), tworzeniu treści (generowanie tekstu), wyszukiwarkach (rozumienie zapytań) i analizie danych (podsumowanie). Mogą również pomóc w automatyzacji zadań, takich jak generowanie raportów, wykrywanie oszustw i systemy rekomendacji.
Chociaż LLM doskonale radzą sobie ze zrozumieniem języka, mogą generować halucynacje lub nieprawidłowe informacje. Wymagają również znacznych zasobów obliczeniowych do szkolenia i są wrażliwe na jakość danych. Dlatego wdrażamy RAG i dostrajanie, aby zarządzać tym ryzykiem.
LLM to zaawansowane modele AI szkolone na dużych zbiorach danych tekstowych. Rozumieją i generują tekst podobny do ludzkiego. Branże takie jak opieka zdrowotna, finanse, handel detaliczny i edukacja wykorzystują LLM do obsługi klienta, analizy danych, generowania treści i nie tylko.
Programiści Innowise LLM pracują z szeroką gamą modeli AI, w tym OpenAI GPT, BERT, T5 i zastrzeżonymi modelami dostosowanymi do konkretnych przypadków użycia. Oceniamy i wybieramy najlepsze modele w oparciu o wymagania dotyczące dokładności, kosztów i skalowalności.
ChatGPT to potężny LLM do konwersacji, ale jest to jeden z wielu modeli o unikalnych możliwościach. Chociaż doskonale nadaje się do zadań konwersacyjnych, w przypadku specjalistycznych zastosowań (takich jak opieka zdrowotna lub finanse), do uzyskania optymalnych wyników może być wymagany bardziej niestandardowy lub precyzyjnie dostrojony model.
Wiadomość została wysłana.
Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.