Як влаштована співпраця
1
Підключіть ваші дані
Ваш корпус тече через конектори або API — ті самі ingestion-шляхи, що й у решти платформи. Ваші дані тренують вашу модель; вони не об’єднуються з чиїмись іншими.
2
Заморозьте evaluation-набір
Ми будуємо золотий набір із ваших реальних запитів і оцінених результатів — заморожений до початку тренування, щоб ціль не дрейфувала на догоду моделі. Цей набір — acceptance-gate для всього, що йде далі.
3
Тренуйте та оцінюйте
Модель донавчається на вашому розподілі та оцінюється проти замороженого набору за метриками, що вирішують якість retrieval: recall на ваших запитах, ранжова позиція правильної відповіді та калібрована поведінка «немає відповіді».
4
Промоція лише за доведеним виграшем
Кандидат випускається лише коли б’є попередника на вашому evaluation-наборі. Ніяких апгрейдів «за відчуттями»: якщо не перемагає на ваших запитах — не обслуговує.
5
Обслуговування з pin
Модель-переможець обслуговує ваш трафік з явним version pin — та сама ніколи-не-підставляється-тихо гарантія, що й у хостованому API — поряд із reranker’ом, налаштованим на той самий розподіл. Постійне обслуговування підтримує модель актуальною в міру еволюції ваших даних.
Що ви отримуєте в результаті
- Модель embeddings, яка на ваших запитах вимірно краща за генеричний API, який ви використовуєте сьогодні — з evaluation-квитанціями, що це доводять.
- Узгоджений reranker, тож recall першої стадії та фінальне впорядкування покращуються разом.
- Обслуговування в тій самій платформі, де ваші дані — жодних крос-вендорних пайплайнів експлуатувати.
Почніть розмову
Кастомні моделі мають scope per engagement — розмір корпусу, обсяг запитів та критерії оцінки формують роботу.Забронювати дзвінок
30 хвилин із засновником: принесіть опис вашого корпусу та жменю реальних запитів, де retrieval сьогодні розчаровує.