Dirbtinis Intelektas

Išnaudokite dirbtinio intelekto galimybes ir mūsų patirtį, kuriant DI sprendimus.


ChatGPT OpenAI, Google LLM kalbinių modelių panaudojimas

  • Specializuotų ChatBot kūrimas, rankinių procesų automatizavimas naudojant LLM (pvz. GPT-4) modelius
  • Saugus vidinių įmonės duomenų šaltinių (pvz. dokumentų, Wiki, SharePoint ir t.t.) panaudojimas Chat Bot kūrimui
  • Duomenų atnaujinimo, apdorojimo, transformavimo ir paruošimo LLM modeliams automatizavimai
  • LLM model fine-tuning, Retrieval Augmented Generation, LangChain sprendimai
  • Promptų inžinerijos gerosios praktikos (prompt engineering), mokymasis iš sistemos naudotojų atsiliepimų (user feedback loop)
  • Vidinės įmonės informacijos saugumo užtikrinimo mechanizmai

Technologijos:

OpenAI APIs ir modeliai (pvz. GPT-3.5, GPT-4), Azure Machine Learning, LangChain, Microsoft Azure Open AI, Azure Cognitive Search ir kiti Azure Cognitive Services pritaikyti įvairiems scenarijams (pvz. PDF dokumentų, paveiksliukų, video įrašų apdorojimui), vektorinės duomenų bazės.

Microsoft Power BI verslo analitikos, automatizavimo sprendimai

  • Microsoft Fabric and Power BI Copilot
  • Duomenų klasifikavimas naudojant ML modelius Classification Binary ir General
  • Duomenų ir rodiklių prognozavimas su ML Regression modeliu
  • Ataskaitų duomenų reziume generavimas (Smart Naratives ML)
  • Cognitive services: Sentimentų analizė, Key Phrase Extraction, Language detection, Image tagging
  • Specializuotų Azure ML modelių integravimas pvz. per Microsoft Fabric

Technologijos:

  • Azure Machine Learning
  • Azure Cognivite Services
  • Power BI Machine Learning
  • Power BI Copilot
  • Microsoft Fabric AI

Specializuoti ML modeliai ir infrastruktūra taikomiesiems uždaviniams

  • Kuriami specializuoti ML modeliai pagal poreikius, didesnės personalizavimo galimybės
  • Pilnas arba dalinis procesų automatizavimas
  • Panaudojimas tekstinėje, skaitinėje ir vaizdinėje srityse, leidžiantis apdoroti ir analizuoti įvairių tipų duomenis.
  • ML modelių integracija / panaudojimas kitose sistemose (pvz. per REST API)
  • Itin didelių duomenų kiekių apdorojimas ir valdymas
  • Automatizuoti MLOps sprendimų kūrimo procesai (build, train, evaluate and deploy)