六项服务。一个平台。
我们目录中的每项服务都直接在模型权重上运行——无需重新训练、无需检索基础设施。更新是轻量级的、即时的、完全可审计的。
模型知识维护
私有LLM部署会变得陈旧——新产品、价格变化、政策更新呈现为不正确答案。RAG增加复杂性和延迟。完整重新训练成本高。我们的订阅服务将针对性的知识更新直接应用于已部署模型的权重:轻量级、即时、审计就绪。
- 以新事实、更正或删除形式提交更新——直接应用于模型权重
- 即时传播:无GPU基础设施、无重新编译、无部署周期
- 应用于您的模型的每一个知识变化的完整审计跟踪
- 基于管理模型数量和更新量的月度订阅
模型部署前审计
企业往往不知道LLM在部署前实际对其域的了解程度。当客户抱怨时,差距和错误就会浮现。我们的结构化审计扫描模型在您定义的主题领域内的内部知识,并在上线前提供清晰的报告。
- 正确知识:模型在您的域中准确了解的内容
- 差距:模型没有可靠知识的主题
- 不正确或过时信息:会导致真实世界错误的事实
- 品牌和竞争对手混淆:在到达您的客户之前被错误归属的事实
- 费用
- 每次审计
- 修复补丁
- 可选
受监管行业合规性包
医疗保健、金融和法律公司面临关于AI准确性和可解释性的严格监管要求。我们特定于行业的合规性包将部署前审计、审计跟踪生成、持续知识漂移监控和事件响应结合在一个企业SLA下。
- 医疗保健:临床知识准确性、药物相互作用验证、医学术语
- 金融:当前法规、合规指南、司法管辖区特定规则
- 法律:司法管辖区特定知识、已废除的法规、演变中的判例法
- 年度企业合同附SLA——为合规官和法律/风险团队设计
静态知识嵌入
许多公司为很少改变的知识使用RAG——增加延迟、检索错误和基础设施成本,用于可能只存在于模型本身中的事实。我们的一次性嵌入服务将稳定的公司知识直接放在模型权重中,无需检索开销。
- 零检索基础设施:无向量数据库、无嵌入管道、无分块策略
- 无延迟开销:知识在模型中,不在查询时检索
- 无上下文窗口成本:稳定事实不消耗提示令牌
- 最适合全面、稳定、定义明确的知识——不适合实时或频繁变化的数据
模型采购与对比
评估部署哪个开源模型的公司运行昂贵、耗时的基准,测试一般能力——而非特定于域的知识。我们的对比服务针对您的实际知识需求评估多个模型候选,并提供评分建议。
- 您定义知识域和关键主题——我们设计评估
- 针对您的需求查询和评分的多个模型候选
- 附带采购建议的评分知识地图
- 涵盖推理成本、模型大小和许可的成本/性能分析
幻觉法医学和事件响应
当LLM部署引起实际问题时——错误的医疗建议、不正确的法律指导、诽谤性输出——您需要解释发生了什么、为什么以及您如何修复了它。我们的法医学分析追溯根本原因,生成适合监管或法律审查的报告,并实施有针对性的修复。
- 根本原因追溯:知识差距、多义混淆或缺失上下文
- 适合监管或法律审查的报告
- 有针对性的修复直接应用于模型权重——不是系统提示补丁
- 每次事件的费用,以及持续覆盖的保留选项
讨论您的LLM部署
告诉我们您的模型、行业和挑战。我们将确定正确的服务并在2个工作日内提供范围建议。
- AiMingle, s.r.o.
Čistovická 1729/60
163 00 Praha 6
捷克共和国、欧盟






