Ditt meddelande har skickats.
Vi behandlar din begäran och återkommer till dig så snart som möjligt.
Formuläret har skickats in framgångsrikt.
Ytterligare information finns i din brevlåda.


Vem som helst kan koppla en modell till ett chattgränssnitt. Få team går den extra milen med hämtning, citeringar, åtkomstkontroll och kvalitetskontroller. Innowise gör det, så LLM tål varje steg bortom pilotfasen.
Vem som helst kan koppla en modell till ett chattgränssnitt. Få team går den extra milen med hämtning, citeringar, åtkomstkontroll och kvalitetskontroller. Innowise gör det, så LLM tål varje steg bortom pilotfasen.
Innowise bygger en domän-LLM, lägger till evals och MLOps och dokumenterar ägande, styrning och utrullning av playbooks. Du håller svarskvaliteten stabil när användningen skalas upp i olika team.

Förbättra svarskonsistensen i alla kanaler och snabba upp godkännandecyklarna. Vi skräddarsyr uppmaningar, verktyg och skyddsräcken som är unika för dina policyer och din varumärkesröst.

Noggrannhet är en av de viktigaste faktorerna för att minska underhåll och justeringar. Innowise finjusterar modeller på validerade exempel och uppmaningar i produktionsstil och kör sedan regressionstester på kantfall för att ytterligare stärka modellerna.

Förändring är bra, men svårt att ta till sig. Vi hjälper teamen att behålla förtrogenheten med sina dagliga verktyg genom att ansluta LLMN till CRM, servicedeskar och dokumentlager, och sedan koppla på SSO, roller och övervakning. Allt är spårbart. Ingen alienation.

Behöver du en LLM-funktion, inte bara en slutpunkt? Våra LLM-utvecklare levererar UX, API:er, analyser och återkopplingsslingor. Du lanserar snabbt och förbättrar med användningsdata, A/B-tester och veckovisa demos.

Para ihop LLM med ML för rangordning, avsiktsdetektering, routing och prediktion. Våra ML-ingenjörer bygger pipelines och driftkontroller som gör att resultaten förblir relevanta när data förändras.

Säkerhetsspecialister förstärker RAG med behörigheter, prompt-injection-försvar, PII-filter och verifieringskedjor. Red-team-testning validerar kontroller innan användare får åtkomst.

Modellvalet börjar med benchmarks på dina uppgifter, latensgränser och budget. Arkitekterna utformar routing, kontextstrategi, cachelagring och fallbacks för att hålla kostnaderna förutsägbara.

Innowise bygger en domän-LLM, lägger till evals och MLOps och dokumenterar ägande, styrning och utrullning av playbooks. Du håller svarskvaliteten stabil när användningen skalas upp i olika team.

Förbättra svarskonsistensen i alla kanaler och snabba upp godkännandecyklarna. Vi skräddarsyr uppmaningar, verktyg och skyddsräcken som är unika för dina policyer och din varumärkesröst.

Noggrannhet är en av de viktigaste faktorerna för att minska underhåll och justeringar. Innowise finjusterar modeller på validerade exempel och uppmaningar i produktionsstil och kör sedan regressionstester på kantfall för att ytterligare stärka modellerna.

Förändring är bra, men svårt att ta till sig. Vi hjälper teamen att behålla förtrogenheten med sina dagliga verktyg genom att ansluta LLMN till CRM, servicedeskar och dokumentlager, och sedan koppla på SSO, roller och övervakning. Allt är spårbart. Ingen alienation.

Behöver du en LLM-funktion, inte bara en slutpunkt? Våra LLM-utvecklare levererar UX, API:er, analyser och återkopplingsslingor. Du lanserar snabbt och förbättrar med användningsdata, A/B-tester och veckovisa demos.

Para ihop LLM med ML för rangordning, avsiktsdetektering, routing och prediktion. Våra ML-ingenjörer bygger pipelines och driftkontroller som gör att resultaten förblir relevanta när data förändras.

Säkerhetsspecialister förstärker RAG med behörigheter, prompt-injection-försvar, PII-filter och verifieringskedjor. Red-team-testning validerar kontroller innan användare får åtkomst.

Modellvalet börjar med benchmarks på dina uppgifter, latensgränser och budget. Arkitekterna utformar routing, kontextstrategi, cachelagring och fallbacks för att hålla kostnaderna förutsägbara.

Förvandla repetitivt arbete till automatiserade flöden: ärendehantering, dokumentfrågor och svar, rapportutkast och routing. Teamen lägger mindre tid på copy-paste-uppgifter och mer tid på beslut och leverans.
Använd rätt modell för varje uppgift och håll tokenutgifterna under kontroll med cachelagring, batchning och användningstak. Färre manuella timmar per begäran sänker driftskostnaderna för support och backoffice.
Snabba upp interna cykler som godkännanden, granskningar och kunskapssökning. Personalen får svar med hänvisningar till godkända källor, vilket minskar fram- och tillbaksvändandet och gör att arbetet rör sig mellan olika funktioner.
Öka konverteringen och merförsäljningen med bättre produktsvar, snabbare offerter och personligt anpassade kontakter baserade på dina data. Säljteamen svarar snabbare och följer upp med meddelanden av högre kvalitet.
Rulla ut samma LLM-kapacitet över team, regioner och kanaler med hjälp av delade skyddsräcken, åtkomstroller och övervakning. Nya användningsfall levereras snabbare när kärnplattformen är på plats.
Ge kunderna snabbare och mer exakta svar med hjälp av assistenter som hänvisar till din kunskapsbas och följer din ton. Eskaleringar hamnar hos rätt handläggare med sammanhang, vilket ökar nöjdheten och återkommande affärer.

En LLM är bara användbar när den kan dra nytta av rätt sammanhang och förbli konsekvent under verklig trafik. Vårt team bygger hela systemet runt den: RAG, integrationer, kvalitetskontroller och kostnadskontroller. På så sätt får teamen tillförlitliga svar i sina dagliga verktyg och ledarna får en utrullning som de kan mäta och skala upp.
Förlita dig på ett team som täcker hela ytan: LLM + NLP, backend, DevOps och säkerhet. Vi levererar med citeringar, granskningsloggar, utvärderingssviter och övervakning från dag ett, och fortsätter sedan att hålla kvaliteten stabil när ditt innehåll och din användning utvecklas.
Varje LLM-projekt inleds med en svår fråga: vad ska modellen göra och vad får den aldrig göra. Vårt team följer ett leveransflöde som håller omfattning, kvalitet, säkerhet och driftskostnader synliga från dag ett.
Bank- och fintech-team använder Innowise LLM copiloter för KYC-support, sammanfattningar av bedrägerifall och analytikerrapportering. Engineers integrerar dem med kärnsystem och håller åtkomstregler, loggar och verifieringskedjor på plats.

Team för detaljhandel och e-handel får LLM-funktioner som svarar på produktfrågor, sammanfattar recensioner och hjälper personalen att hantera lager och prissättning. Innowise kopplar assistenter till katalog-, POS- och kunddata med rollbaserad åtkomst.

Marknadsföringsteam använder Innowise LLM:er för kopieringsvarianter, nyckelordsklustring, målgruppsinsikter och rapportering. Integrationer med MarTech- och AdTech-stackar gör att utdata är varumärkesanpassade, mätbara och lätta att godkänna.

Medieteam får LLM-arbetsflöden för metadatamärkning, manussammanfattningar, rättighetsnotiser och stöd för streaming. Innowise hämtar sammanhang från din DAM och CMS, så att svaren förblir grundade i godkänt innehåll.

Kliniska team får LLM-assistenter för patientmeddelanden, besökssammanfattningar och protokollsökning. Innowise lägger till säkerhetskontroller, loggning och integrationer så att teamen kan arbeta snabbt och samtidigt skydda känsliga data.

Elearning-plattformar får LLM-funktioner för handledningschatt, innehållsgenerering och kursstöd för elever och administratörer. Innowise integreras med LMS-data och lägger till moderering, analys och rollbaserad åtkomst.

Med Innowise LLM:er automatiserar reseteam bokningssupport, utkast till resplaner, frågor och svar om policyer och hantering av störningar. Integrationer med bokningsmotorer och CRM hjälper handläggarna att svara snabbare och göra färre misstag.

Team inom fordonsindustrin använder LLM:er för frågor och svar om teknikhandböcker, återförsäljarsupport, reservdelssökning och sammanfattningar av diagnoser. Innowise kopplar assistenter till tekniska dokument och fordonsdata med åtkomstkontroll och övervakning.


Vi uppskattar värde, risker, tidslinje och bygginsats i en kort upptäcktssprint
Jag blev imponerad av hur bra kodkvaliteten var redan från början. Deras kommunikationsfrekvens och -stil var rakt på sak och aldrig mer än nödvändigt, men inte mindre heller.
De har överträffat våra förväntningar och är lyhörda när vi begär ändringar eller ber om mer information. Deras kommunikation är enkel och effektiv. De har en stark förståelse för uppgiften och kan därför erbjuda den mest lämpliga utvecklingsmetoden.
Innan vi påbörjade vårt uppdrag hade vi granskat flera IT-företag på marknaden, och inget kunde mäta sig med Innowise när det gällde servicekostnader och kvaliteten på de mjukvaruutvecklare som arbetade med oss i projektet.
Att träna en LLM innebär att man förbereder ett dataset, väljer modell och finjusterar den för specifika uppgifter. Processen omfattar datarengöring, funktionsval, hyperparameterinställning och utvärdering mot verkliga fall för att säkerställa noggrannhet.
Ja, LLM:er kan finjusteras med hjälp av domänspecifika data, vilket förbättrar prestandan för riktade uppgifter som supportchatt, dokumentsammanfattning eller säljrekommendationer. För att finjustera krävs att parametrarna justeras baserat på dina verkliga data för att säkerställa relevans.
LLM används inom kundtjänst (chatbots), innehållsskapande (textgenerering), sökmotorer (frågeförståelse) och dataanalys (sammanfattning). De kan också hjälpa till med automatisering av uppgifter som rapportgenerering, bedrägeridetektering och rekommendationssystem.
LLM är utmärkta på språkförståelse, men de kan ge upphov till hallucinationer eller felaktig information. De kräver också betydande dataresurser för utbildning och är känsliga för datakvalitet. Det är därför vi implementerar RAG och finjustering för att hantera dessa risker.
LLM:er är avancerade AI-modeller som tränats på stora textdataset. De förstår och genererar människoliknande text. Branscher som sjukvård, finans, detaljhandel och utbildning använder LLM:er för kundsupport, dataanalys, innehållsgenerering och mycket mer.
Innowise:s LLM-utvecklare arbetar med ett brett utbud av AI-modeller, inklusive OpenAI GPT, BERT, T5 och egenutvecklade modeller som är skräddarsydda för dina specifika användningsfall. Vi utvärderar och väljer de bästa modellerna baserat på dina krav på noggrannhet, kostnad och skalbarhet.
ChatGPT är en kraftfull LLM för konversation, men det är en av många modeller med unika funktioner. Den är utmärkt för konversationsuppgifter, men för specialiserade tillämpningar (som hälso- och sjukvård eller finans) kan det krävas en mer specialanpassad eller finjusterad modell för att uppnå optimala resultat.
Ditt meddelande har skickats.
Vi behandlar din begäran och återkommer till dig så snart som möjligt.