AI dan data

Chatbot menjawab soalan. Ejen mengambil tindakan: ia membaca rekod, memanggil sistem anda dan menyelesaikan langkah sesuatu proses. Sistem berbilang ejen memecahkan tugasan yang lebih besar antara ejen dengan peranan sempit, yang lebih mudah diuji dan dikawal.

Baca lagi: Sistem dan protokol berbilang ejenPautkan ke soalan ini

Ia ialah protokol terbuka untuk ejen AI. Model Context Protocol (MCP) menyambungkan ejen kepada alat dan data. Agent2Agent (A2A) membolehkan ejen dalam sistem berbeza mewakilkan kerja. Agent Payments Protocol (AP2) membolehkan ejen membayar di bawah mandat yang anda tandatangani.

Baca lagi: Sistem dan protokol berbilang ejenPautkan ke soalan ini

Ejen hanya boleh bertindak melalui alat yang kami takrifkan untuknya, masing-masing dengan kebenaran dan had sendiri. Setiap panggilan direkodkan. Pagar keselamatan menyemak input dan output, dan langkah yang membawa risiko menunggu kelulusan manusia.

Baca lagi: Sistem dan protokol berbilang ejenPautkan ke soalan ini

Dalam kerja manusia dalam gelung (HITL), seseorang meluluskan setiap langkah. Dalam kerja manusia dalam gelung (HOTL), ejen menjalankan langkah rutin sementara manusia menyelia, menerima makluman dan campur tangan pada pengecualian. Kami bersetuju dengan anda langkah mana memerlukan yang mana.

Baca lagi: Sistem dan protokol berbilang ejenPautkan ke soalan ini

Kami membina set penilaian daripada kes sebenar berserta hasil yang dijangka. Setiap ejen dinilai dengannya sebelum keluaran dan selepas setiap perubahan pada arahan, model atau alat. Anda bersetuju tentang ambangnya, dan kami tidak mengeluarkan di bawahnya.

Baca lagi: Sistem dan protokol berbilang ejenPautkan ke soalan ini

Kami memilih mengikut tugasan. Pilihannya termasuk model sempadan daripada OpenAI, Claude dan Gemini, pemberat terbuka Llama, Qwen, DeepSeek dan Mistral, serta model serantau seperti Jais, Falcon dan ALLaM. Di tempat data mesti kekal di dalam negara, kami menggunakan model yang boleh berjalan dalam persekitaran anda.

Baca lagi: LLM berdaulat, SLM dan platform konteksPautkan ke soalan ini

Ya. Kami menala halus model bahasa kecil berteraskan bahasa Arab seperti Jais, Falcon dan ALLaM dengan perbendaharaan kata dan dokumen anda. Kami kemudian mengujinya pada soalan yang ditanya pengguna anda, dalam dialek yang mereka gunakan.

Baca lagi: LLM berdaulat, SLM dan platform konteksPautkan ke soalan ini

Penjanaan diperkukuh pengambilan semula mencari petikan yang menjawab sesuatu soalan dan memberikannya kepada model. GraphRAG menambah graf pengetahuan tentang cara entiti anda saling berkaitan, supaya jawapan dapat mengikuti pautan itu. Peka kebenaran bermaksud setiap petikan ditapis mengikut hak penanya terlebih dahulu.

Baca lagi: LLM berdaulat, SLM dan platform konteksPautkan ke soalan ini

Selalunya model kecil sudah memadai. Pengelasan, pengekstrakan dan jawapan daripada dokumen anda sendiri biasanya berfungsi baik pada model bahasa kecil yang ditala, yang berjalan pada lebih sedikit GPU dan menelan kos lebih rendah. Kami mengekalkan model besar untuk tugasan yang memerlukan penaakulan lebih mendalam.

Baca lagi: LLM berdaulat, SLM dan platform konteksPautkan ke soalan ini

Model bahasa besar dilatih dengan teks. Model kuantitatif besar (LQM) dilatih dengan data berangka, seperti harga, transaksi atau aliran rantaian bekalan. Ia digunakan untuk menyimulasikan senario dan meramal hasil apabila jawapannya ialah angka.

Baca lagi: Model kuantitatif besar dan ML gunaanPautkan ke soalan ini

Boleh. Kami menggunakan kaedah AI boleh dijelaskan (XAI) yang menunjukkan faktor mana yang mendorong setiap keputusan, dan kami mendokumenkan cara model dibina dan diuji. Pasukan kredit, risiko dan audit anda boleh menyemak setiap model sebelum ia dilancarkan.

Baca lagi: Model kuantitatif besar dan ML gunaanPautkan ke soalan ini

Kami menguji prestasi model merentas kumpulan pelanggan yang penting kepada anda dan pengawal selia anda. Apabila keputusan berbeza tanpa sebab yang kukuh, kami mengubah data, ciri atau model sebelum keluaran.

Baca lagi: Model kuantitatif besar dan ML gunaanPautkan ke soalan ini

Boleh. Model penipuan dan AML menilai transaksi dalam masa nyata, semasa ia berlaku. Kes mencurigakan ditahan atau diagihkan kepada penyiasat anda, berserta alasan model menandakannya.

Baca lagi: Model kuantitatif besar dan ML gunaanPautkan ke soalan ini

Boleh. Ejen transaksi memanggil sistem anda melalui alat yang terhad dan direkodkan untuk melakukan kerja itu, seperti menyemak pesanan atau mengubah tempahan. Langkah yang membawa risiko, seperti pembayaran, boleh memerlukan pengesahan pelanggan atau pekerja.

Baca lagi: AI multimodal, pertuturan dan penglihatanPautkan ke soalan ini

Kami membina dan menguji ejen dalam bahasa dan dialek yang digunakan pelanggan anda, termasuk bahasa Arab, menggunakan model yang ditala untuknya. Kami menguji pada rakaman dan mesej sebenar sebelum mana-mana pelanggan mendengar atau membaca ejen itu.

Baca lagi: AI multimodal, pertuturan dan penglihatanPautkan ke soalan ini

Video memerlukan banyak data dan sesetengah keputusan tidak boleh menunggu. Pemprosesan pada atau berhampiran kamera memberi keputusan lebih pantas, menghantar lebih sedikit data melalui rangkaian dan mengekalkan rakaman di tapak apabila ia mesti kekal di situ.

Baca lagi: AI multimodal, pertuturan dan penglihatanPautkan ke soalan ini

Panggilan suara, sembang web dan pemesejan, disambungkan kepada sistem belakang yang sama supaya pelanggan boleh berpindah antara saluran. Kami bermula dengan saluran yang membawa paling banyak permintaan.

Baca lagi: AI multimodal, pertuturan dan penglihatanPautkan ke soalan ini

Ia membaca dokumen seperti cara seseorang membacanya: teks, susun atur dan maksudnya. IDP 2.0 menambah AI yang memeriksa data terhadap peraturan anda, menyelesaikan pengecualian rutin dan memposkan hasilnya ke sistem anda.

Baca lagi: Pemprosesan dokumen pintar (IDP 2.0)Pautkan ke soalan ini

Invois, penyata bank, dokumen pembiayaan perdagangan, fail KYC dan borang kompleks, sama ada ditaip, diimbas atau difoto. Kami menguji pada sampel anda sendiri, dalam semua susun atur dan bahasa yang anda terima.

Baca lagi: Pemprosesan dokumen pintar (IDP 2.0)Pautkan ke soalan ini

Peraturan pengesahan menangkap kebanyakan ralat sebelum pengeposan, dengan memeriksa jumlah, pembekal, pesanan dan rekod. Apa-apa yang tidak pasti ditahan untuk disemak oleh seseorang, dengan alasannya dipaparkan. Pembetulan disalurkan semula ke sistem supaya ia bertambah baik.

Baca lagi: Pemprosesan dokumen pintar (IDP 2.0)Pautkan ke soalan ini

Tidak. Automasi proses robotik mengulangi klik pada skrin dan rosak apabila susun atur berubah. IDP memahami dokumen itu sendiri, dan memposkan melalui antara muka ERP anda dan bukan melalui skrinnya.

Baca lagi: Pemprosesan dokumen pintar (IDP 2.0)Pautkan ke soalan ini

Kami memposkan melalui antara muka yang disokong oleh ERP yang menjadi bidang kerja divisyen integrasi kami, termasuk SAP, Oracle, Microsoft Dynamics 365 dan Odoo. Pengeposan diuji dalam kotak pasir sebelum sampai ke lejar sebenar anda.

Baca lagi: Pemprosesan dokumen pintar (IDP 2.0)Pautkan ke soalan ini

Ia bergantung pada data anda, kemahiran anda, di mana data mesti kekal dan cara anda akan membuat pertanyaan. Kami membandingkan Snowflake, Databricks dan lakehouse Apache Iceberg terbuka berdasarkan beban kerja dan peraturan kediaman anda, dan mengesyorkan yang paling ringkas yang sesuai.

Baca lagi: Seni bina data, lakehouse dan saluran masa nyataPautkan ke soalan ini

Hanya apabila sesuatu keputusan bergantung padanya, seperti semakan penipuan, tahap stok atau tindakan ejen. Kami menstrim peristiwa itu dengan Kafka dan Flink, dan mengekalkan muatan kelompok apabila angka harian sudah memadai, kerana kelompok lebih murah dijalankan.

Baca lagi: Seni bina data, lakehouse dan saluran masa nyataPautkan ke soalan ini

Boleh. Kami membaca perubahan melalui antara muka yang disokong oleh ERP atau log pangkalan datanya dan bukan melalui pertanyaan berat, serta menjadualkan muatan pukal di luar waktu sibuk. Kami mengukur beban ke atas ERP sebelum dan selepas.

Baca lagi: Seni bina data, lakehouse dan saluran masa nyataPautkan ke soalan ini

Setiap saluran mempunyai semakan kualiti pada jumlah, kunci, angka keseluruhan dan kesegaran, dan kegagalan menghalang data buruk daripada sampai ke laporan. Kami menyelaraskan angka utama dengan sistem sumber anda bersama pemilik kewangan dan operasi anda.

Baca lagi: Seni bina data, lakehouse dan saluran masa nyataPautkan ke soalan ini

Itu keputusan perniagaan, dibuat sebagai dua sasaran. Sasaran titik pemulihan ialah berapa banyak data terkini yang sanggup anda hilang. Sasaran masa pemulihan ialah berapa lama sesuatu sistem boleh tidak beroperasi. Kami mereka bentuk replikasi, peralihan kegagalan dan sandaran untuk memenuhinya, kemudian mengujinya.

Baca lagi: Seni bina data, lakehouse dan saluran masa nyataPautkan ke soalan ini

Pangkalan data hubungan, serta pangkalan data dokumen, nilai kunci dan carian, di pelayan anda sendiri atau sebagai perkhidmatan awan terurus. Pada permulaan, kami mengesahkan enjin dan versi yang anda jalankan, dan menugaskan jurutera yang mengenalinya. Jika anda memilih pangkalan data atau perkhidmatan terurus baharu, kami membandingkan pilihan berdasarkan beban kerja, kemahiran, lesen dan kos operasi anda.

Baca lagi: Seni bina data, lakehouse dan saluran masa nyataPautkan ke soalan ini

Dengan pengukuran, bukan tekaan. Kami merakam pertanyaan paling perlahan dan paling kerap, membaca pelan pelaksanaannya, dan menyemak masa tunggu, kunci, memori dan storan. Indeks, perubahan pertanyaan dan konfigurasi selalunya lebih membantu daripada perkakasan baharu, dan jauh lebih murah. Kami membetulkan punca terbesar dahulu dan mengukur setiap perubahan terhadap garis dasar.

Baca lagi: Seni bina data, lakehouse dan saluran masa nyataPautkan ke soalan ini

Kerana setiap sistem menyimpan salinan pelanggan, produk dan pembekal sendiri, dan salinan itu lama-kelamaan menjadi berbeza. Pengurusan data induk mempersetujui satu versi, memastikannya terkini dan menyalurkannya semula, supaya laporan dan model tidak lagi bercanggah.

Baca lagi: Tadbir urus data, kedaulatan, privasi dan keselamatanPautkan ke soalan ini

Capaian menerapkan peraturan akses peringkat baris dan peringkat peranan anda sebelum apa-apa teks sampai kepada model. Model hanya melihat apa yang boleh dibaca oleh orang yang bertanya, dan medan sensitif boleh disamarkan terlebih dahulu.

Baca lagi: Tadbir urus data, kedaulatan, privasi dan keselamatanPautkan ke soalan ini

Biasanya tidak ketara. Pemproses moden menyulitkan dengan pantas, dan kebanyakan pangkalan data serta sistem storan menyulitkan data yang disimpan dengan overhed yang kecil. Menyulitkan medan individu dalam aplikasi menelan kos lebih tinggi. Kami menguji prestasi pada beban kerja anda sebelum pelaksanaan, dan memilih pendekatan yang sepadan dengan risiko tanpa memperlahankan perniagaan.

Baca lagi: Tadbir urus data, kedaulatan, privasi dan keselamatanPautkan ke soalan ini

Hanya jika jawapan itu boleh dijejaki, iaitu setiap jawapan menunjukkan pertanyaan yang dijalankan dan data yang digunakan. Alat itu membaca daripada takrifan yang dipersetujui dalam lapisan semantik, dan kami mengujinya berbanding angka yang sudah dipercayai oleh pasukan anda.

Baca lagi: BI agentik dan kecerdasan keputusanPautkan ke soalan ini

Pengguna menaip soalan dalam bahasa biasa, dan penganalisis AI menukarnya menjadi pertanyaan pangkalan data, menjalankannya pada data tertadbir dan menerangkan hasilnya. Pengguna tidak memerlukan SQL, dan penganalisis kurang menghabiskan masa untuk permintaan rutin.

Baca lagi: BI agentik dan kecerdasan keputusanPautkan ke soalan ini

Boleh. Kami membina analitik ke dalam portal dan aplikasi anda, dengan setiap pelanggan terhad kepada datanya sendiri. Jika data anda bernilai kepada pihak lain, kami boleh membungkusnya sebagai produk layan diri.

Baca lagi: BI agentik dan kecerdasan keputusanPautkan ke soalan ini

Chatbot menjawab soalan. Kami membina sistem yang melakukan kerja. Ejen memanggil alat anda di bawah penyeliaan, model menjawab hanya daripada apa yang boleh dilihat oleh pengguna, dan platform data memastikan ia terus dibekalkan. Setiap satu diuji, direkodkan dan diukur.

Baca lagi: AI dan DataPautkan ke soalan ini

Ejen bertindak melalui alat yang sempit dan direkodkan, dengan kebenaran yang anda berikan. Manusia menyelia mereka dalam gelung dan meluluskan langkah yang penting. AgentOps menambah telemetri, penilaian, pagar keselamatan terhadap jawapan rekaan dan had perbelanjaan token.

Baca lagi: AI dan DataPautkan ke soalan ini