DION capability

Chuyển AI từ một thử nghiệm đầy hứa hẹn sang quy trình sản xuất được quản lý.

Hệ thống AI được xây dựng trên quy trình nghiệp vụ, dữ liệu đáng tin cậy, sự giám sát của con người và kết quả có thể đo lường.

Trao đổi về dự án Xem cách DION triển khai

Thách thức trong vận hành

Tại sao khả năng này lại quan trọng.

Một nguyên mẫu AI có thể gây ấn tượng nhưng vẫn thiếu an toàn, thiếu đo lường và tách rời quy trình tạo ra giá trị. AI trong môi trường thực tế cần dữ liệu được quản trị, các kiểm soát xác định, cơ chế đánh giá, khả năng quan sát và vai trò rõ ràng của con người.

Cách tiếp cận của DION

Một đầu mối triển khai chịu trách nhiệm xuyên suốt.

DION phát triển các hệ thống AI từ đầu đến cuối: khám phá trường hợp sử dụng, chuẩn bị dữ liệu, thiết kế mô hình và truy xuất, điều phối tác nhân, tích hợp phụ trợ, đánh giá và vận hành sản xuất. Chúng tôi kết hợp các mô hình nền tảng với các mô hình chuyên biệt và quy tắc kinh doanh thay vì coi lời nhắc là giải pháp hoàn chỉnh.

Năng lực DION cung cấp

Năng lực gắn với
những mục tiêu thực tiễn.

Mỗi hoạt động tương tác đều được định hình theo tình huống, trong khi các nguyên tắc kỹ thuật bên dưới vẫn được kết nối từ quyết định đầu tiên cho đến quá trình sản xuất.

Tác nhân AI & trợ lý đồng hành

Các tác nhân chính thức lý luận qua các bước, gọi các công cụ đã được phê duyệt, quản lý bối cảnh và giúp mọi người nắm quyền kiểm soát.

Tài liệu AI & RAG

Trích xuất, truy xuất và xác thực liên kết nguồn trên các tệp PDF, bản quét, hợp đồng và kiến thức doanh nghiệp.

Học máy & phân tích

Dự báo, ghi điểm, phát hiện bất thường và ra quyết định thông minh được xây dựng trên các đường dẫn dữ liệu được quản lý.

Kỹ nghệ AI & MLOps

Đánh giá, rào chắn, giám sát, kiểm soát chi phí và triển khai lặp lại cho các mô hình trong sản xuất.

Quy trình triển khai

Các quyết định rõ ràng.
Tiến độ có thể đo lường được.

Nhịp điệu vận hành gọn nhẹ giúp mọi người tham gia có thể nhìn thấy vấn đề, kiến trúc, chất lượng và kết quả mong đợi.

01
Khám phá
Đánh giá quyết định, quy trình làm việc, dữ liệu sẵn có, rủi ro và mục tiêu có thể đo lường.
02
Ground
Xây dựng lớp dữ liệu, truy xuất và bằng chứng mà AI cần để hoạt động một cách đáng tin cậy.
03
Engineer
Kết hợp các mô hình, công cụ, quy tắc và điểm kiểm tra của con người trong một ứng dụng có thể kiểm thử.
04
Đánh giá
Đo lường độ chính xác, ảo giác, chất lượng truy xuất, độ trễ, chi phí và tác động kinh doanh liên tục.