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人工智能与机器学习工程
为代码注入意识，为数据赋予目的
为代码注入意识，为数据赋予目的
将模型转化为可靠产品需要检索、评估和安全强化
核心能力
为安全性、合规性和运营卓越而设计的全面区块链基础设施服务。
RAG管道
用于上下文感知AI应用程序的检索增强生成系统。
安全强化
护栏和安全措施，确保可靠和负责任的AI行为。
推理优化
高效AI模型部署的性能优化和编排。
模型监控
模型性能和业务影响的全面监控和评估。
我们的方法
RAG管道、评估框架、护栏、推理编排
交付成果
确保AI/ML系统在生产环境中可用且可维护的具体成果。
检索索引和向量数据库设置
优化的语义搜索基础设施，用于高效信息检索和上下文增强
评估报告和安全评估
全面的模型性能分析，包含安全和偏见评估框架
提示库和优化指南
精选的提示集合和最佳实践，确保一致、高质量的AI交互
性能指标和监控仪表板
实时模型性能跟踪，具有自动漂移检测和告警
部署指南和操作程序
生产就绪的部署策略，包含扩展和维护协议
技术栈
我们用于构建强大AI/ML系统的现代工具和框架。
向量数据库 (Pinecone, Weaviate, Qdrant)
高性能向量存储，用于语义搜索和相似性匹配
评估框架 (Weights & Biases, MLflow)
全面的模型评估和实验跟踪平台
无服务器推理 (AWS Lambda, Vercel)
可扩展、经济高效的模型部署，具有自动扩展
监控工具 (Grafana, Prometheus)
实时模型性能监控和告警系统
LLM框架 (LangChain, LlamaIndex)
构建AI应用程序和工作流程的现代开发框架
案例研究：检索增强问答
企业文档的检索增强问答 → 首次回答准确率+32%
实施亮点：
构建了带有向量嵌入的语义搜索管道
实施了上下文感知的提示工程
部署了无服务器推理架构
实现了首次回答准确率提升32%