AI ENGINEERING
AI Engineering
AI generatif, AI agent dan sistem retrieval yang dirancang dan dibangun untuk berjalan di produksi — dengan evaluasi, kontrol biaya dan perilaku saat gagal yang dirancang sejak awal, bukan ditambahkan setelah peluncuran.
Sebagian besar pekerjaan AI gagal di suatu titik antara demo yang meyakinkan dan sistem yang bersedia dioperasikan oleh tim operasi. Penyebabnya jarang model. Penyebabnya adalah kualitas retrieval yang tidak diukur siapa pun, izin yang diterapkan di prompt alih-alih di lapisan data, AI agent tanpa jalur kegagalan yang terdefinisi, dan tagihan inferensi yang baru terlihat pada bulan ketiga. Xcelerates merancang dan membangun bagian-bagian itu lebih dulu.
Yang dihasilkan sebuah penugasan
- Sistem yang berjalan di lingkungan Anda, bukan sebuah notebook
- Set evaluasi beserta harness yang menjalankannya
- Instrumentasi untuk kualitas, latensi dan biaya per permintaan
- Perilaku saat gagal yang terdokumentasi untuk setiap pemanggilan model eksternal
- Dokumentasi serah terima yang ditulis untuk tim yang akan mengoperasikannya
Kapabilitas
Cakupan layanan ini.
- Integrasi AI generatif dan LLM
- Model bahasa ditempatkan di dalam produk atau alur kerja yang sudah ada. Arsitektur konteks, output terstruktur dengan validasi skema, perilaku yang terdefinisi saat penyedia lambat atau tidak tersedia, dan model biaya per permintaan yang dapat Anda perkirakan sebelum peluncuran.
- AI agent dan sistem multi-agent
- AI agent yang menyusun rencana, memanggil tool dan menyerahkan pekerjaan satu sama lain. State eksplisit, retry yang dibatasi, pemanggilan tool yang idempoten, dan titik persetujuan manusia di depan setiap aksi yang tidak dapat dibatalkan.
- Copilot dan asisten AI
- Asisten domain yang bekerja dengan data Anda dan model izin yang sudah Anda miliki — tinjauan kontrak, pengetahuan internal, pelaporan operasional, dukungan engineering. Ruang lingkupnya dibatasi pada pekerjaan yang benar-benar dilakukan seseorang.
- RAG dan sistem pengetahuan perusahaan
- Retrieval atas konten perusahaan dengan kontrol akses yang ditegakkan pada saat retrieval, bukan diminta di dalam prompt. Strategi chunking, pencarian hibrida, reranking, dan sitasi yang dapat ditelusuri pembaca kembali ke dokumen sumber.
- Otomasi cerdas
- Langkah-langkah berbasis model yang disambungkan ke sistem yang sudah menjalankan bisnis, dengan bagian yang membosankan ditangani sebagaimana mestinya: antrean, retry, dead letter, replay, dan jejak audit atas apa yang diputuskan sistem dan alasannya.
- Evaluasi dan pemantauan
- Set evaluasi offline yang dibangun dari kasus nyata sebelum peluncuran, dan pengukuran online setelahnya, sehingga perubahan pada prompt atau model dapat diukur terhadap sesuatu, bukan diperdebatkan.
Arsitektur
Satu sistem, digambar seperti saat kami meninjaunya.
Sebuah agent berbasis retrieval dengan gate persetujuan di depan apa pun yang tidak dapat dibatalkan. Tidak setiap sistem membutuhkan setiap tahap — tetapi setiap tahap di sini ada karena menghilangkannya menyebabkan kegagalan yang spesifik dan dapat diprediksi.
Diagram arsitektur sebuah sistem agent berbasis retrieval, dalam tiga jalur.
Jalur permintaan: sebuah permintaan melewati input guard, yang memvalidasi payload dan menyaring prompt injection. Perencana kemudian memilih di antara dua jalur. Jalur retrieval memfilter berdasarkan daftar kontrol akses pemanggil sebelum mencari, menjalankan pencarian hibrida kata kunci dan vektor, melakukan reranking atas hasilnya dan mengembalikan yang paling cocok; recall at k dan validitas sitasi diukur di sini. Jalur tool memvalidasi argumen terhadap sebuah schema dan melampirkan idempotency key. Kedua jalur masuk ke sintesis, yang menyusun jawaban dengan landasan fakta pada passage yang diambil dan menyertakan sitasinya.
Jalur aksi: pemeriksaan output memverifikasi landasan fakta, kesesuaian schema dan kebijakan sebelum apa pun keluar dari sistem. Aksi yang dapat dibatalkan langsung menuju eksekusi. Aksi yang tidak dapat dibatalkan diarahkan lebih dulu ke tahap persetujuan manusia, dan baru mencapai eksekusi setelah disetujui. Eksekusi kemudian mengembalikan respons.
Jalur observasi: setiap tahap memancarkan trace yang membawa token, biaya, latensi, sitasi yang diambil dan hasil pemanggilan tool. Trace disampel ke dalam set evaluasi, dan perubahan prompt atau model diputar ulang terhadap set tersebut sebelum rilis.
Terkait
Tata Kelola & Penjaminan AI
Cari tahu AI apa yang sudah berjalan di organisasi Anda, eksposur apa yang ditimbulkannya, dan apa yang harus terpenuhi sebelum sistem berikutnya beroperasi.
Cloud & Platform
Arsitektur cloud, pipeline delivery, keandalan dan engineering yang sadar keamanan — agar apa yang dibangun dapat dioperasikan oleh orang yang mewarisinya.
Langkah berikutnya
Ceritakan apa yang harus berjalan.
Jelaskan masalahnya dengan kata-kata Anda sendiri — sistemnya, batasannya, hal yang tidak pernah selesai dirilis. Setiap pertanyaan yang masuk dibaca oleh engineer senior, dan dijawab dengan pendapat, bukan brosur.
Yang terjadi selanjutnya
Balasan dari seorang engineer
Dari orang yang bisa menentukan ruang lingkup pekerjaannya. Bukan rangkaian otomatis.
Percakapan, bukan pitch
Tiga puluh sampai empat puluh lima menit tentang masalah dan kendalanya.
Posisi tertulis
Apa yang akan kami lakukan, apa yang dibutuhkan, dan apakah kami tepat untuk itu.