KI-utvikling
Tjenester for KI-utvikling: KI-agenter som handler gjennom systemene deres, KI-integrasjon av store språkmodeller i programvaren dere kjører, KI-chatboter, KI-kunnskapssøk og RAG over dokumentene deres, dokumentbehandling, KI-stemmeagenter, Microsoft Copilot og Copilot Studio-agenter, KI-kodeassistenter for utviklingsteamet deres, MCP-servere, private LLM-er og finjustering, og KI-rådgivning om hvor dere bør starte, med dedikerte KI-utviklere til teamet deres eller prosjekter levert fra ende til ende, og egne .NET-, Python-, frontend- og QA-ingeniører for applikasjonene rundt modellen.
Tjenester for KI-utvikling vi leverer
Hver side beskriver arbeidet vi tar på oss, måtene å jobbe med oss på og spørsmålene kundene stiller først.
Utvikling av AI-agenter
Utvikling av AI-agenter: agenter for support, salg, back office og research samt arbeidsflyter med flere agenter som handler gjennom systemene og MCP-serverne deres, med godkjenninger, evaluering og kostnadssporing, levert av dedikerte AI-agentutviklere eller som prosjektleveranse.
AI-integrasjon
AI-integrasjon: språkmodeller fra OpenAI, Anthropic, Google og Mistral lagt inn i .NET-, Java-, Python- eller Node.js-applikasjonen, SaaS-produktet eller MVP-en deres, med evaluering, kostnadsovervåking og personvern, levert av dedikerte AI-utviklere eller som prosjektleveranse.
Utvikling av AI-chatboter
Utvikling av AI-chatboter: supportchatboter på nettstedet og i appen deres, boter for WhatsApp, Telegram og Messenger, assistenter i Teams og Slack samt AI i Intercom og Zendesk, basert på innholdet deres, levert av dedikerte chatbotutviklere eller som prosjektleveranse.
AI-kunnskapssøk og RAG
Utvikling av AI-kunnskapssøk og RAG: svar med kildehenvisninger og bedriftssøk i dokumentene deres, med hver brukers tilganger, datainnlesing, optimalisering av retrieval, evaluering og retting av RAG som gir feil svar, levert av dedikerte RAG-utviklere eller som prosjektleveranse.
AI-dokumentbehandling
AI-dokumentbehandling: fakturaer, kontrakter, identitetsdokumenter, forsikringskrav og skjemaer gjøres om til strukturerte data med OCR og multimodale modeller, valideres, kontrolleres av et menneske ved behov og overføres til ERP-systemet deres, levert av dedikerte utviklere eller som prosjektleveranse.
AI-stemmeagenter
Utvikling av AI-stemmeagenter: telefonagenter og AI-resepsjonister, utgående påminnelsessamtaler, stemmeassistenter i apper og samtaleanalyse på OpenAI Realtime, ElevenLabs, Vapi, Retell AI og LiveKit, levert av dedikerte utviklere av AI-stemmeagenter eller som prosjektleveranse.
Microsoft Copilot og Copilot Studio
Utvikling av Microsoft Copilot: agenter i Copilot Studio, deklarative agenter og custom engine-agenter for Microsoft 365 Copilot, Copilot-koblinger, MCP- og API-handlinger, styring og innføring, levert av dedikerte Copilot Studio-utviklere eller som prosjektleveranse.
AI-kodeassistenter
AI-kodeassistenter: GitHub Copilot, Claude Code, Cursor og Codex innført med styring, instruksjoner i repositoriet, kodeagenter i CI, AI-kodegjennomgang og AI-skrevne tester, pluss utviklere som allerede jobber på denne måten.
AI-rådgivning
AI-rådgivning: vurdering av AI-muligheter, bruksområder rangert etter verdi, råd om å bygge eller kjøpe, proof of concept på dataene deres, estimater for driftskostnader, gjennomgang av sikkerhet og EU AI Act, og en roadmap, fra utviklere som bygger AI-systemer.
Utvikling av MCP-servere
Utvikling av MCP-servere: remote Model Context Protocol-servere med OAuth for produktet deres, ChatGPT-apper og Claude-koblinger, interne MCP-servere for selskapets systemer, i TypeScript, Python eller C#, levert av dedikerte MCP-utviklere eller som prosjektleveranse.
Private LLM-er og finjustering
Utrulling og finjustering av private LLM-er: open-weight-modeller finjustert med LoRA, destillert og servert med vLLM i deres egen sky eller på egne servere, hostet finjustering, treningsdata og evaluering, levert av dedikerte LLM-utviklere eller som prosjektleveranse.
Mer KI- og dataarbeid på nettstedet
Arbeidsflytautomatisering
Automatisering av arbeidsflyter og AI: flyter i n8n, Make, Zapier og Power Automate, AI-agenter i arbeidsflyter, automatisering av CRM, økonomi og dokumenter, med dedikerte automatiseringsutviklere eller prosjektleveranse.
AI og maskinlæring
Utvikling av AI og maskinlæring: prognoser, svindeldeteksjon, anbefalingssystemer, computer vision, NLP og talegjenkjenning, og MLOps, med dedikerte maskinlæringsingeniører eller prosjektleveranse.
Utvikling av computer vision
Computer vision-utvikling: objektdeteksjon, visuell inspeksjon, OCR, videoanalyse, medisinsk bildeanalyse og modeller på edge-enheter, med dedikerte computer vision-ingeniører eller prosjektleveranse.
MLOps
MLOps-tjenester og rådgivning: ML-plattformer, CI/CD for modeller, modellregistre, serving og autoskalering, GPU-infrastruktur, overvåking av modelldrift og LLMOps, med dedikerte MLOps-ingeniører eller prosjektleveranse.
Dataannotering
Dataannotering og merking for AI: merking av bilder, video, tekst, lyd og LiDAR, RLHF og evalueringsdata, med kvalitetskontroll av hver batch, fra dedikerte dataannotatorer eller prosjektleveranse.
MVP-utvikling
MVP-utvikling for gründere og produktteam: avgrensning av omfang, Figma-prototype, web- eller mobilbygg og lansering på en teknologistack som bærer neste versjon, med dedikerte MVP-utviklere eller som prosjekt.
Slik går et KI-prosjekt
Bruksområde og data
En prosess med en målbar kostnad, dataene bak den og menneskene som eier den, valgt sammen med dere og skrevet ned sammen med resultatet som vil regnes som suksess.
Evalueringssettet først
Ekte spørsmål, dokumenter eller saker med svarene ekspertene deres forventer, avtalt før noe bygges, slik at hver senere endring skåres mot den samme listen.
Proof of concept
Kjernen i løsningen bygget på deres egne data i løpet av noen uker og målt mot evalueringssettet, med kostnaden per forespørsel kjent.
Bygge og integrere
Produksjonsversjonen bygget inn i systemene deres med pålogging, rettigheter, logging og feilhåndtering, gjennomgått og testet som all annen kode.
Pilot
En liten gruppe ekte brukere, tilbakemeldingene deres fanget opp, feil lagt til i evalueringssettet og overleveringen til mennesker finjustert.
Lansering og overvåking
Rullet ut i trinn bak en feature flag, med kvalitet, kostnad, ventetid og tilbakemeldinger fra brukerne på et dashbord og varsler når noe av det endrer seg.
Forbedre
Nye feiltilfeller, nyere modeller og rimeligere måter å kjøre den samme oppgaven på, testet mot evalueringssettet, slik at systemet blir bedre og billigere over tid.
Slik bygger vi KI-systemer
Evaluering kommer før funksjoner. Vi avtaler et sett med ekte spørsmål og forventede svar med dere, skårer hver endring av en prompt, en modell eller en innstilling for henting mot det i pipelinen, og logger kostnad og ventetid for hver forespørsel, slik at kvalitet og forbruk måles og ikke vurderes ut fra en demo.
Modellens utdata og hentet tekst behandles som ikke-pålitelig inndata. Agenter får den smaleste legitimasjonen som gjør jobben, handlinger som endrer data eller bruker penger venter på godkjenning fra en person, nøkler kommer fra et hvelv, og hver handling logges slik at den kan spores etterpå.
Dataene forblir under deres kontroll: modeller kalles gjennom forretnings-API-er med vilkår som utelukker trening på dataene dere sender inn, eller kjører i deres egen sky, og personopplysninger når en modell bare når oppgaven krever det.
Spørsmål om KI-utvikling
Hvilke tjenester for KI-utvikling leverer dere?
KI-agenter og arbeidsflyter med flere agenter; KI-integrasjon av språkmodeller i eksisterende applikasjoner, SaaS-produkter og MVP-er; KI-chatboter på nettet, i apper og i meldingstjenester; KI-kunnskapssøk og RAG over dokumentene deres; dokumentbehandling og datauttrekk; KI-stemmeagenter for telefon og apper; Microsoft Copilot og Copilot Studio-agenter; innføring av KI-kodeassistenter for utviklingsteam; MCP-servere, ChatGPT-apper og Claude-koblinger; drift av private LLM-er og finjustering; og KI-rådgivning, fra vurdering av bruksområder til proof of concept. Automatisering av arbeidsflyter, maskinlæring, datasyn, MLOps og dataannotering har egne sider.
Hvilke bransjer bygger dere KI for?
Selve KI-produktene, fra copiloter til agentplattformer; fintech, til kundestøtte, KYC-kontroll av dokumenter og søk i compliance-materiale; netthandel og detaljhandel, til handleassistenter, produktsøk og katalogtekster; helsevesen, til klinisk dokumentasjon og pasientkommunikasjon; tjenesteytende virksomhet, til dokumentgjennomgang og research; og enterprise SaaS, til assistenter, agenter og søk inne i produktet.
Blir dataene våre brukt til å trene andres modeller?
Nei. Vi bruker forretnings-API-er med vilkår som utelukker trening på dataene dere sender inn, fra OpenAI, Anthropic eller Google direkte eller via Azure og Amazon Bedrock, eller open-weight-modeller som driftes i deres egen sky når dataene ikke skal forlate den.
Hvilken modell bruker dere?
Den rimeligste som består evalueringssettet deres, fra OpenAI, Anthropic, Google eller Mistral, eller en open-weight-modell dere drifter selv. Leverandøren ligger bak ett enkelt grensesnitt i koden, så å bytte til en nyere eller billigere modell er en konfigurasjonsendring og en ny kjøring av evalueringen, ikke en omskriving.
Hvordan hindrer dere at den finner på ting?
Ved å forankre svarene i hentede kilder og vise kildehenvisningene, instruere modellen til å si fra når kildene ikke besvarer spørsmålet, og beholde ubesvarbare spørsmål i evalueringssettet. Det reduserer oppdiktede svar og måler det som er igjen; ingen dagens modell fjerner dem helt.
Fungerer det med systemene vi allerede kjører?
Det er der det meste av arbeidet ligger. Vi kobler KI til Microsoft 365, Azure, AWS og Google Cloud, til .NET-, Java-, Python- og Node.js-applikasjoner, og til CRM-, ERP- og helpdesk-systemer gjennom API-ene deres, og våre egne ingeniører i disse teknologistakkene bygger integrasjonene.
Hvem holder det i gang etter lansering?
De samme som bygde det, hvis dere ønsker det: kvalitet, kostnad og ventetid ligger på et dashbord, nye feiltilfeller kommer inn i evalueringssettet, og nyere eller rimeligere modeller testes før de erstatter den gjeldende. Eller vi overleverer til teamet deres med evalueringssettet, runbooks og dashbord.
Hvem eier promptene, koden og modellene dere bygger?
Det gjør dere. Hver spesialist har en signert kontrakt med BigTree108 som overdrar alt arbeidsresultat til selskapet, og avtalen vår med dere overdrar det videre til dere. Kode, design og dokumenter leveres inn i deres egne repositorier og verktøy, og oppbevares ikke der bare vi kan endre dem.
Planlegger dere en KI-funksjon, en agent eller en assistent?
Fortell oss hva den skal svare på eller gjøre, og hvor dataene ligger. Dere får svar innen én arbeidsdag: en plan, kandidatprofiler eller en anbefaling om modell og arkitektur.