AI-implementation
Mätt, skyddat och uppföljt - så att det fungerar i verklig drift.
Vad ni får
Utvärderingsramverk med regressionssvit
RAG-design och indexeringsstrategi (vid behov)
Versionshantering av prompts och återställningsplan
Observerbarhet: kvalitetsmått och kostnadsuppföljning
Skyddsräcken: validering av indata och filtrering av utdata
Integration med befintliga system
Tillförlitlighetsmodell
Data
Rena testmängder, representativa exempel och dokumenterade kantfall.
Utvärdering
Automatiska kontroller för träffsäkerhet, relevans, säkerhet och regression.
Driftsättning
Versionshanterade prompts, gradvisa utrullningar och återställningsplaner på plats.
Uppföljning
Följ kvalitet (träffsäkerhet, deflektion), latens och kostnad per förfrågan i produktion.
Vanliga användningsfall
Supportassistent
Svara på kundfrågor med kontext från dokumentation, ärenden och kunskapsbas.
Intern sök
Semantisk sökning i dokument, kod och interna verktyg.
Arbetsflödesautomation
Extrahera, klassificera och routa data från e-post, formulär och dokument.
Rapportering och analys
Generera sammanfattningar, insikter och strukturerad data från ostrukturerade källor.
Vanliga frågor
Vilka AI-tjänster erbjuder Attractor?
Vi implementerar produktionsklara AI-lösningar, inklusive RAG-system, utvärderingsramverk för LLM, arbetsflödesautomation, skyddsräcken och säkerhetsuppföljning samt kostnads- och latensoptimering.
Vilka AI-modeller och plattformar arbetar ni med?
Vi arbetar med OpenAI, Anthropic, Google, Meta och modeller med öppen källkod. Vi väljer den modell som passar bäst för varje användningsfall utifrån prestanda, kostnad och krav.
Hur säkerställer ni AI-kvalitet i produktion?
Vi bygger utvärderingsramverk som kontinuerligt testar kvaliteten i AI-utdata, implementerar skyddsräcken för att förhindra skadliga eller felaktiga svar och sätter upp kostnads- och latensuppföljning. Varje AI-funktion levereras med möjlighet till återställning.
Vad är ett utvärderingsramverk för AI?
Ett utvärderingsramverk är ett testupplägg som kör AI-utdata mot kvalitetskriterier, regressionstester och säkerhetskontroller. Det säkerställer att modelluppdateringar eller promptändringar inte försämrar resultatet.
Leverera AI som fungerar.
Berätta vad ni bygger. Vi återkommer med en plan som innehåller utvärdering, skyddsräcken och uppföljning.