La demostración funciona.
Ahora tiene que funcionar todos los días
Muchas empresas ya cuentan con un chatbot o un prototipo de ChatGPT que impresiona en reuniones pero falla en casos reales. Añadimos lo que necesita la producción: pruebas con sus datos, monitoreo, manejo de errores, revisión humana y registros.
Seis capas entre una demostración y un sistema en el que se pueda confiar
Mantenemos lo que ya funciona en tu prototipo y construimos las capas faltantes alrededor de él.
Conjunto de evaluación
Casos reales basados en sus datos con respuestas correctas, incluidos los más difíciles. Se informa la precisión por tarea, junto con falsas alarmas y rechazos.
Verificaciones de regresión
El conjunto se ejecuta cada vez que hay un cambio en el prompt, el modelo o el código. Un cambio que empeora los resultados no llega a los usuarios.
Manejo de errores
Los tiempos de espera, los límites de velocidad, las respuestas vacías y los formatos de salida defectuosos son detectados, se intenta nuevamente o se envían a una persona en lugar de fallar en silencio.
Revisión humana
Las respuestas inciertas van a una cola con el origen junto a ellas. Las correcciones se registran y se integran nuevamente en el conjunto de evaluación.
Monitoreo
Volumen, latencia, costo, porcentaje de revisión y tasa de correcciones en un panel de control, con alertas cuando algo varía.
Registros y acceso
Quién preguntó qué, qué versión del modelo respondió y quién lo aprobó, con acceso y retención basados en roles que usted configura.
Desde 1500 PLN (unos 350 €)
Eso incluye una revisión del prototipo, un conjunto de evaluación y las primeras capas de producción. El precio final depende de la cantidad de tareas e integraciones y se fija tras una breve revisión de su prototipo.
Qué necesitamos ver y qué obtienes tú
Necesitamos
Acceso al prototipo o a su código, 20–50 ejemplos reales que debe manejar, y una persona que pueda determinar si una respuesta es correcta.
Usted recibe
Un informe sobre dónde falla el prototipo actualmente, el conjunto de evaluación, las capas de producción en su repositorio y documentación para su equipo.
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Sobre la implementación de la IA en producción
¿Tienes un prototipo que nunca llegó a los usuarios reales?
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