Integrasi AI
Benamkan LLM, saluran paip RAG, dan aliran ejen ke dalam produk yang anda jalankan — dengan pagar, eval, dan kawalan kos terbina.
Ciri AI yang bertahan bila bertemu pengguna sebenar. Kami fokus pada ciri LLM yang boleh diperhatikan dan dinilai dengan pagar yang jelas — bukan demo yang runtuh dalam minggu dua.
Apa sebenarnya yang terlibat dalam projek integrasi AI, dan siapa yang memerlukannya?
Integrasi AI bermakna membenamkan model bahasa besar ke dalam produk yang anda sudah jalankan — bukan demo chatbot, tetapi ciri yang bertahan apabila pengguna sebenar menanyakan soalan sebenar yang bercelaru. Ini untuk pasukan yang sudah mempunyai produk berfungsi dan tugas khusus yang menyakitkan yang mereka mahu AI ambil daripada seseorang: menjawab tiket sokongan daripada dokumentasi anda sendiri, mengekstrak data berstruktur daripada dokumen tidak berstruktur, atau mengautomasikan langkah penyelidikan atau draf yang kini memakan berjam-jam masa seseorang yang mahir.
Apa yang kami bina
Kami membina saluran paip penjanaan berbantukan pengambilan (RAG) atas data anda sendiri supaya jawapan berasaskan dokumen dan harga sebenar anda, bukan data latihan umum model. Kami membina aliran kerja ejen untuk tugas berbilang langkah yang perlu memanggil API atau pangkalan data dalaman anda sepanjang jalan. Dan yang penting, kami membina pagar yang kebanyakan demo AI abaikan: pengesahan input, penilaian output berbanding set ujian sebelum setiap pelancaran, dan pemantauan kos supaya gelung prompt tidak terkawal tidak muncul sebagai kejutan pada bil OpenAI atau Anthropic anda.
Bagaimana penglibatan berfungsi
Penemuan di sini fokus pada mentakrifkan tanda kejayaan yang boleh diukur sebelum kami menulis sebarang kod integrasi — apa rupa jawapan 'baik', dan bagaimana kami tahu jika ciri itu benar-benar membantu berbanding hanya kelihatan mengagumkan dalam demo. Kami kemudian membina set penilaian daripada pertanyaan sebenar anda, menghantar versi pertama yang berfungsi di belakang bendera dalaman, dan hanya mengembangkan akses sebaik ia melepasi tanda itu secara konsisten.
Garis masa dan kos biasa
Satu ciri RAG yang disukat baik (satu sumber data, satu kes penggunaan jelas) biasanya berharga RM 35,000–80,000 sepanjang enam hingga sepuluh minggu. Aliran kerja ejen berbilang langkah dengan beberapa sistem bersepadu biasanya berada dalam RM 80,000–180,000+ sepanjang sepuluh hingga enam belas minggu. Penilaian model dan prompt berterusan biasanya dijalankan sebagai penahan bulanan ringan sebaik ciri itu hidup.
Mengapa membina ciri AI anda dengan Tech DevX
Kami telah menghantar ciri AI yang masih berjalan dalam pengeluaran tanpa menjadi sesuatu yang senyap-senyap rosak setiap kali penyedia model menghantar kemas kini — kerana kami membina rangka penilaian dahulu, bukan akhir. Anda mendapat ciri dengan jejak kertas: apa yang dibenarkan lakukan, bagaimana outputnya disemak, dan apa yang berlaku bila ia salah.