LLM集成
我们通过干净、可测试的API将语言模型——托管或开放权重——接入您的产品，支持流式传输、重试、令牌预算和成本控制。您获得的是可维护的集成，而不是脆弱的脚本，并且保留了后续更换模型的自由。
人工智能是一种能力，而不是产品。大多数“人工智能开发”提案销售的是模型——但模型是简单的部分。困难的工作是围绕它的一切：为其提供数据管道、为其提供基础的检索、保持其诚实的保护措施、使其可用的用户体验，以及与您的团队已经运行的系统的集成。Ostohlo是一个产品工程工作室——我们构建系统，而不是演示——我们仅在人工智能在真实产品中可衡量地获得其位置时应用它。产品工程.
所以我们直言不讳。一个大型语言模型无法修复一个破碎的工作流程，而一个附加在糟糕产品上的聊天机器人只会让人更快地抱怨。我们将人工智能视为任何其他组件：一个有成本、失败模式和任务的工程决策。有时答案是一个带有检索的模型；有时是一个从不产生幻觉的确定性规则。我们告诉你哪种情况，并构建可以交付的解决方案。
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通常出错的地方
炒作超越价值
市场上充斥着“人工智能驱动”的各种产品，而大多数只是围绕他人的API的薄包装——令人印象深刻的演示在生产中悄然失败。我们从用例和数据出发，而不是流行词。如果一个普通功能胜过模型，我们就构建这个功能。
幻觉与信任
一个自信地编造答案的模型比没有功能更糟，尤其是在金融科技或支持领域。信任是工程化的，而不是承诺的：我们将响应基于你的数据，引用来源，限制输出，并添加评估，以便你看到错误率，而不是希望它很低。
数据与隐私
你的数据是真正的资产，通常是混乱的、孤立的或敏感的。将其提供给第三方模型会引发关于隐私和泄露的真实问题。我们设计检索和访问，使模型仅看到它应该看到的内容，并在合规要求的地方运行开放或本地模型。
集成到真实工作流程中
工作笔记本与用户依赖的功能之间的差距巨大——身份验证、速率限制、成本控制、延迟、回退、日志记录、监控。这是大多数人工智能项目停滞不前的地方，而这正是我们所擅长的，因为我们以交付生产软件为生。
告诉我们您的任务——我们将在24小时内提供架构和估算。
获取估算02
我们构建的内容
RAG和语义搜索
检索增强生成将答案基于您自己的内容，从而使响应保持真实和最新。我们构建数据摄取、分块、嵌入和向量搜索，然后调整检索质量——这是提高准确性的最大杠杆——并将其作为对您的知识库的快速搜索进行暴露。
人工智能助手和聊天
不仅仅会说话的助手：它们调用工具、读取您的数据，并为用户采取特定行动。我们仔细设计边界——它可以做什么和不能做什么——以确保它真正有用而不会成为负担，在风险合理的情况下有人工干预。
工作流自动化
最高投资回报率的人工智能通常存在于后台——分类工单、从文档中提取字段、起草回复、排队分流。我们将模型嵌入这些流程中，设定明确的通过/失败规则和人工审核，将缓慢的手动步骤转变为快速、可审计的自动化。
内容和推荐
应用判断的生成和排名：文案、摘要、个性化信息流和根据您的指标调整的推荐。由于人工智能系统越来越多地发现内容，我们还处理可发现性——请参见我们对优化人工智能搜索.
评估和保护措施
您无法改善未测量的内容。我们在真实测试集上构建评估工具，跟踪准确性、成本和延迟，并添加保护措施——输入验证、输出约束、审核和监控——以确保模型更改不会悄然降低您的产品质量。
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我们的工作方式
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用例优先
我们从要完成的工作和定义成功的指标开始，然后问AI是否真的是合适的工具。优秀的AI工程的一半在于知道何时不使用模型——这可以避免为简单规则的推理付费。
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数据准备
模型质量受限于数据质量。在任何提示工程之前，我们评估您拥有的数据、数据的清洁程度以及支持的检索。通常，最大的收益来自于修复管道，而不是调整模型。
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模型无关
我们不会将您的产品绑定到一个供应商。我们在一个抽象层上进行设计，以便您可以在托管模型和开放模型之间移动，随着价格、质量和合规性的变化而变化。模型是可替换的部分；您的产品逻辑和数据则不是。
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测量和护栏
每个AI功能从第一天起都配备评估和护栏，而不是在事件发生后再加上去。我们提前定义可接受的错误率，在生产中监控它们，并为您提供仪表板，以决定系统何时足够好以值得信任。
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为什么选择 Ostohlo
- 产品工程师优先，AI其次——我们围绕模型构建整个系统，这才是项目成功或失败的关键。
- 诚实面对局限：如果AI是错误的工具，我们会这样说，并构建更简单的有效解决方案。
- 与模型无关的架构使您免于供应商锁定，因为该领域每月都在变化。
- 评估和保护措施是内置的，因此您获得的是可衡量的质量，而不是自信的猜测。
- 我们在大规模上运营自己的产品，因此我们知道在生产中什么会出错，提前为您避免问题。
计算器
您的项目费用是多少？
在一分钟内完成配置 — 我们将显示范围并通过电子邮件向您发送详细估算。
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常见问题
您是从头开始构建 AI 产品，还是将 AI 添加到我们的产品中？
两者都有，但我们的优势在于将 AI 应用到现有产品中或与您共同构建的产品中。AI 很少是整个产品；它是使优秀产品更好的一个功能。我们将 LLM、RAG 和自动化集成到您实际使用的软件中。
您使用哪些模型 — OpenAI、Anthropic、开放权重？
根据工作需要选择。我们设计为模型无关，因此我们使用托管模型以确保质量和速度，或在您自己的基础设施上使用开放权重模型以确保隐私和成本。我们根据您的数据对选项进行基准测试，而不是默认选择某个供应商。
您如何处理幻觉？
通过基础和测量。检索将答案与您的数据关联，输出约束限制模型可以说的内容，评估工具跟踪实际错误率。在准确性至关重要的情况下，我们保持人类参与，并更倾向于确定性逻辑而非生成。
如果我们使用 LLM，我们的数据安全吗？
我们为此设计。检索精确控制模型可以看到的内容，敏感字段不出现在提示中，并且在合规要求的情况下，我们在您控制的基础设施上运行开放模型。隐私和数据驻留是我们从一开始就考虑的约束。
在我们完全承诺之前，您能证明投资回报率吗？
可以 — 我们首先确定一个狭窄的高价值用例，定义其成功指标，并构建一个可测量的试点。在扩展之前，您可以看到准确性、成本和节省时间的真实数据。我们宁愿早早放弃一个弱的用例，也不愿向您销售您不需要的推理。
我们在乌克兰以外——你能和我们合作吗？
是的。我们与美国、英国、德国、波兰、荷兰和波罗的海国家的产品团队合作，使用英语远程沟通，提供一个严谨的工程合作伙伴所应具备的流程和沟通。
人工智能开发
有一个可以使用人工智能的产品——说实话？
告诉我们你想要改进的工作流程，我们会直接告诉你，人工智能是否是正确的杠杆，以及实现它需要什么。与我们的工程师交谈并获得一个实事求是的答案，而不是推销。
