אינטליגנציה לעסק שלך
שירותי פיתוח AI
אנו מתכננים ופורסים מערכות בינה מלאכותית: מאב-טיפוס לפתרונות מוכנים לייצור. הצוות שלנו משלב מומחיות בלמידת מכונה, הנדסת נתונים ו-MLOps כדי לגרום ל-AI לעבוד לא במעבדה, אלא בעסק האמיתי.
השירותים שאנו מציעים
מציג 90 מתוך 1570
פריסת LLM על Kubernetes עם GPU: מדריך מלא~5 ימים
מורכב
פריסת LLM ב-AWS: SageMaker, Bedrock, EC2~3-5 ימים
בינוני
פריסת LLM ב-Google Cloud Vertex AI~3-5 ימים
בינוני
פריסת LLM ב-Azure: OpenAI או Machine Learning Endpoints~3-5 ימים
בינוני
פריסת LLM ב-Yandex Cloud עם GPU ו-vLLM~3-5 ימים
בינוני
פריסת LLM בשרת המקומי של הלקוח (On-Premise)~3-5 ימים
בינוני
אינפרנס LLM במחשוב קצה: קוונטיזציה ופריסה על Raspberry Pi ו-Jetsonמ- 1 שבוע עד 3 חודשים
מורכב
הגדרת הרחבה אוטומטית של תשתית GPU לעומסי AI~3-5 ימים
מורכב
הגדרת איזון עומסים בין מופעי GPUמ- 1 יום עד 3 ימים
בינוני
הגדרת ניטור ניצול GPU ו-VRAM עם DCGMמ- 1 יום עד 3 ימים
בינוני
האצת LLM: הגדרת מטמון KV ומטמון סמנטימ- 1 יום עד 3 ימים
בינוני
הגדרת באצ'ינג דינמי ל-LLM: האצת GPUמ- 1 יום עד 3 ימים
בינוני
הגנה על API של בינה מלאכותית מעומסי יתר: הגבלת קצב ומכסות טוקנים למודלי שפה גדוליםמ- 1 יום עד 3 ימים
בינוני
פיתוח מערכת RAG (Retrieval-Augmented Generation)מ- 1 שבוע עד 3 חודשים
בינוני
תכנון ארכיטקטורת צינור RAG~3-5 ימים
בינוני
פיתוח RAG עם Pinecone: תהליכי עיבוד, חיפוש היברידי, תרחישי שימושמ- 1 שבוע עד 3 חודשים
בינוני
פיתוח RAG עם בסיס נתונים וקטורי Weaviateמ- 1 שבוע עד 3 חודשים
בינוני
RAG על ChromaDB: מאב-טיפוס לפרודקשןמ- 1 שבוע עד 3 חודשים
פשוט
פיתוח RAG עם מסד נתונים וקטורי Milvus — ניסיון ומקרי בוחןמ- 1 שבוע עד 3 חודשים
בינוני
פיתוח RAG עם מסד נתונים וקטורי Qdrantמ- 1 שבוע עד 3 חודשים
בינוני
פיתוח RAG עם pgvector: חיפוש וקטורי ב-PostgreSQLמ- 1 שבוע עד 3 חודשים
פשוט
חיפוש היברידי עם Elasticsearch: שילוב BM25 ו-Vector kNN עבור RAGמ- 1 שבוע עד 3 חודשים
בינוני
פיתוח RAG עם OpenSearch: חיפוש וקטורי והיברידימ- 1 שבוע עד 3 חודשים
בינוני
RAG עם FAISS: חיפוש וקטורי מקומי ללא ענןמ- 1 שבוע עד 3 חודשים
בינוני
יישום חיפוש היברידי (וקטורי + טקסט מלא) עבור RAGמ- 1 שבוע עד 3 חודשים
בינוני
יישום Multi-Query RAG לשיפור איכות האחזורמ- 1 יום עד 3 ימים
בינוני
הטמעת HyDE עבור RAG: יצירת מסמכים היפותטיים מקצה לקצהמ- 1 יום עד 3 ימים
בינוני
Self-Query RAG: כיצד LLM בונה אוטומטית מסננים מהשאילתהמ- 1 יום עד 3 ימים
בינוני
Contextual Compression עבור RAG: יישום ואופטימיזציהמ- 1 יום עד 3 ימים
בינוני
Parent Document Retriever ל-RAG: שיפור שלמות אחזור ההקשר ב-19%מ- 1 יום עד 3 ימים
בינוני
תחומי פיתוח AI
שלבי פיתוח פתרון AI
העבודות האחרונות
פיתוח אפליקציית ווב עבור FEEDME1365
פיתוח חנות מקוונת לחברת FURNORO1330
עיצוב לוגו לחברת B2B Advance776
פיתוח אפליקציית ווב עבור Enviok1077
פיתוח לוגו חברת AIDER1022
פיתוח CRM עבור Chasseurs1113