Nythrex

Послуга · AI proof of concept

Дізнайтеся, чи це працює, до того як фінансувати.

Proof of concept існує, щоб дешево відповісти на одне дороге питання: чи працює ця AI-ідея на ваших даних за розумної вартості? Наш PoC обмежений у часі, працює на ваших реальних даних, вимірюється на тестовому наборі, погодженому заздалегідь, і закінчується письмовим рішенням go / no-go.

Рамка

Мета · критерії · доступ до даних

1

Тестовий набір

50–100 реальних кейсів

1.5

Тонкий зріз

Наскрізно на реальних даних

2.5

Вимірювання й ітерації

Аналіз помилок

1.5

Звіт і рішення

Go / no-go

0.5
035 тижнів
Типова структура proof of concept. Обсяг фіксований; ви купуєте відповідь.

Що ви отримуєте наприкінці

Виміряні результати

Точність на тестовому наборі в розрізі типів кейсів, з прикладами хороших і поганих результатів.

Аналіз помилок

Чому система помиляється там, де помиляється, — і чи кожен тип помилок виправний і наскільки дорого.

Модель вартості й затримки

Вартість запиту й час відповіді, спроєктовані на ваш продакшн-обсяг.

Архітектура продакшну

Що знадобиться продакшн-версії: інтеграції, обмеження, права доступу, експлуатація.

Оцінка наступного кроку

Деталізована оцінка продакшн-розробки, якщо відповідь — «go».

Усе, що ми зробили

Код, промпти, тестовий набір і скрипти — у вашому репозиторії, назавжди ваші.

За який PoC варто платити

PoC, що нічого не доводить

  • Критерії успіху визначають після
  • Чисті вибіркові дані
  • Оцінка на живому демо
  • Жодних цифр вартості
  • Викидається після

PoC, що вирішує

  • Критерії погоджено заздалегідь
  • Ваші реальні «брудні» дані
  • Оцінка на тестовому наборі
  • Вартість запиту на ваших обсягах
  • Зроблено, щоб перейти в продакшн

Якщо вам показали вражаюче демо й хочете зрозуміти, чи воно витримає реальність, спершу прочитайте 9 трюків, через які AI-демо виглядає краще за продукт.

Хороші кандидати для proof of concept

  • Відповіді на питання з ваших документів чи тікетів (RAG)
  • Витягування структурованих даних з рахунків, договорів чи форм (обробка документів)
  • Класифікація й маршрутизація вхідних звернень
  • Чернетки відповідей чи звітів, які перевіряють люди
  • Агент для обмеженої бек-офісної задачі (AI-агенти)

Часті питання

Читайте також

ГайдЧому AI-пілоти помирають до продакшнуAI-пілоти зупиняються через дані, цінність, вартість і довіру — рідко через модель. Сім патернів провалу й рішення, що доводять AI до роботи.Гайд9 трюків, через які AI-демо обманюютьВибрані питання, чисті дані, приховані люди, необмежений бюджет: як AI-демо вводять покупців в оману — і питання, що викривають їх за п'ять хвилин.ГайдОцінювання LLM для не-ML командЯк оцінювати LLM-функцію без команди data science: тестовий набір, метрики, обережне використання LLM-суддя, оцінювання в CI та читання результатів.Безкоштовний інструментОцінювач AI-проєктуКалькулятор AI-проєкту: шість питань — і маєте терміни, команду, трудомісткість у людино-тижнях і фактори вартості. Без реєстрації.ПослугаAI-розробкаAI-системи, що доходять до продакшну: RAG-асистенти, агенти, обробка документів і LLM-функції — у вашій хмарі, з оцінюванням і правом власності.

Потрібен другий погляд на ваш проєкт?

Розкажіть, що ви будуєте і де застрягли. Протягом одного робочого дня відповімо з найпрактичнішим наступним кроком — навіть якщо цей крок не з нами.

Обговорити проєкт