از داده خام تا قابلیت هوشمند در محصول شما

• داده بدون بینش

  داده در سامانه جمع می‌شود اما به تصمیم، پیش‌بینی یا اقدامی تبدیل نمی‌شود.

• قابلیت هوشمند مورد نیاز

  محصول به قابلیتی نیاز دارد که قاعده‌محور ساده جوابش نیست.

• یکپارچه‌سازی LLM

  نیاز به استفاده از یک مدل زبانی در محصول، به شکلی کنترل‌شده و قابل اتکا.

• مدل فعلی ناکافی

  مدل موجود دقت، سرعت یا پایداری لازم را ندارد و نیاز به بازطراحی دارد.

1. 01

   درک نیاز

   روشن‌سازی این‌که تصمیم نهایی چیست و مدل قرار است چه چیزی را بهتر کند.

2. 02

   کار با داده

   بررسی داده موجود و طراحی مسیر جمع‌آوری اگر داده کافی نیست.

3. 03

   مدل و ارزیابی

   آموزش، تنظیم و ارزیابی مدل با معیارهای مرتبط با محصول.

4. 04

   استقرار و تحویل

   یکپارچه‌سازی، مستندسازی و انتقال دانش.

پرسش‌های متداول

چه نوع مدل‌هایی؟

از مدل‌های کلاسیک یادگیری ماشین تا شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق؛ انتخاب بر اساس داده و مسئله انجام می‌شود.

برای LLM چه رویکردی دارید؟

تمرکز روی استفاده کنترل‌شده و قابل اتکا از LLM در محصول، با در نظر گرفتن هزینه، تأخیر و صحت.

داده ندارم؛ می‌توان شروع کرد؟

بله. ابتدا مسیر جمع‌آوری داده طراحی می‌شود تا تلاش روی داده بی‌هدف هدر نرود.

مدل چطور به محصول من وصل می‌شود؟

معمولاً به شکل یک API استنتاج که به‌راحتی از سامانه شما فراخوانی می‌شود.