So läuft das Engagement
1
Deine Daten verbinden
Dein Korpus fließt über die Connectoren oder die API ein – dieselben Ingestion-Pfade wie der Rest der Plattform. Deine Daten trainieren dein Modell; sie werden nicht mit denen anderer vermengt.
2
Evaluations-Set einfrieren
Wir bauen aus deinen echten Queries und bewerteten Ergebnissen ein Golden-Set – eingefroren, bevor das Training beginnt, damit das Ziel nicht driften kann, um dem Modell zu schmeicheln. Dieses Set ist das Acceptance-Gate für alles Folgende.
3
Trainieren und evaluieren
Das Modell wird auf deiner Verteilung fine-getunt und gegen das eingefrorene Set anhand der Metriken bewertet, die über die Retrieval-Qualität entscheiden: Recall auf deinen Queries, Ranking-Position der richtigen Antwort und kalibriertes No-Answer-Verhalten.
4
Nur bei bewiesenem Sieg ausrollen
Ein Kandidat geht nur live, wenn er das bestehende Modell auf deinem Evaluations-Set schlägt. Keine Bauchgefühl-Upgrades: Gewinnt er nicht auf deinen Queries, bedient er nicht.
5
Gepinnt bedienen
Das Siegermodell bedient deinen Traffic mit explizitem Version-Pin – dieselbe Nie-still-substituiert-Garantie wie bei der Hosted API – neben einem Reranker, der auf dieselbe Verteilung abgestimmt ist. Laufende Wartung hält das Modell aktuell, während sich deine Daten weiterentwickeln.
Was am Ende steht
- Ein Embedding-Modell, das auf deinen Queries messbar besser ist als die generische API, die du heute nutzt – mit den Evaluations-Belegen dazu.
- Ein passender Reranker, sodass sich First-Stage-Recall und Final-Ordering gemeinsam verbessern.
- Serving in derselben Plattform wie deine Daten – keine cross-vendor Pipeline zu betreiben.
Gespräch starten
Custom Models sind je Engagement gescopt – Korpusgröße, Query-Volumen und Bewertungskriterien formen die Arbeit.Gespräch buchen
30 Minuten mit dem Gründer: bring eine Beschreibung deines Korpus und eine Handvoll echter Queries mit, bei denen dich das Retrieval heute enttäuscht.