ข้ามไปยังเนื้อหา
XSIS
พื้นที่ลูกค้าขอข้อเสนอ
ชิป AI บนแผงวงจรที่มีเส้นวงจรส่องสว่าง

บริการ

AI และข้อมูล

เอเจนต์อัตโนมัติระดับพร้อมใช้งานจริง ปัญญาอธิปไตย และเลกเฮาส์ข้อมูลความเร็วสูง

จองการปรึกษาฟรีเริ่มด้วย Blueprint Studio

ภาพรวม

XSIS AI & Data พาองค์กรก้าวข้ามแชตบอตเชิงทดลองไปสู่ปัญญาอธิปไตยที่กำหนดผลลัพธ์ได้และสร้างรายได้ เราติดตั้งใช้งานโมเดลภาษาแบบแยกเครือข่าย ภายในองค์กร และบนคลาวด์ระดับภูมิภาค รวมถึงการปรับละเอียดที่เน้นภาษาอาหรับและภาษาถิ่นระดับภูมิภาค โดยมี GraphRAG ที่คำนึงถึงสิทธิ์และชั้นข้อมูลความหมายแบบรวมศูนย์รองรับ วิศวกรของเราสร้างเวิร์กโฟลว์หลายเอเจนต์ที่ทำงานตลอด 24 ชั่วโมงภายใต้การกำกับของ Model Context Protocol (MCP) การทำงานร่วมกันผ่าน Agent2Agent (A2A) และการดูแลโดยมนุษย์ตลอดวงจร

ใต้ชั้นปัญญานั้น เราสร้างรากฐานข้อมูลที่ป้อนมัน นั่นหมายถึงการสตรีมเหตุการณ์แบบเรียลไทม์ด้วย Kafka และ Flink เลกเฮาส์บน Snowflake, Databricks และ Iceberg โมเดลเชิงปริมาณขนาดใหญ่สำหรับการจำลองทางการเงินและห่วงโซ่อุปทาน และถิ่นที่อยู่ของข้อมูลข้ามพรมแดนที่เข้มงวด

เหมาะกับใคร

  • หัวหน้าฝ่าย AI

    เอเจนต์และโมเดลในระบบใช้งานจริง ที่มีธรรมาภิบาล วัดผลได้ และอยู่ในขอบเขตของคุณ

  • หัวหน้าฝ่ายข้อมูล

    เลกเฮาส์ ไปป์ไลน์ และธรรมาภิบาลที่ทำให้ข้อมูลขององค์กรพร้อมสำหรับ AI

  • หัวหน้าฝ่ายปฏิบัติการ

    เอเจนต์ที่ได้รับการกำกับดูแลซึ่งทำงานประจำตลอด 24 ชั่วโมง ตั้งแต่เอกสารถึงการตัดสินใจ

สิ่งที่เราทำ

สิ่งที่เรามีชื่อเสียง

ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล
  • Snowflake
  • Databricks
  • Apache Kafka
จุดเด่นสำคัญ
  • เวิร์กโฟลว์หลายเอเจนต์: MCP, A2A และ AP2
  • LLM และ SLM แบบอธิปไตยและแยกเครือข่าย
  • โมเดลเชิงปริมาณขนาดใหญ่ (LQM)
  • Apache Iceberg, Databricks และ Snowflake
  • การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ (IDP 2.0)

สแตกของ AI และข้อมูล

ทุกระบบที่เราสร้างมีสามชั้นรองรับ แต่ละชั้นมีมาตรฐานที่ใช้และสิ่งที่รับประกัน

มาตรฐานทางเทคนิค

การทำงานร่วมกันของเอเจนต์
Model Context Protocol (MCP และ WebMCP), Agent2Agent (A2A) และ Agent Payments Protocol (AP2)
การโฮสต์โมเดลแบบอธิปไตย
คลัสเตอร์ GPU ภายในองค์กรและคลาวด์ส่วนตัวแบบแยกเครือข่าย ด้วย Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek และ Llama
รากฐานข้อมูลสมัยใหม่
Snowflake, Databricks, Apache Iceberg, Apache Kafka และ Flink และ GraphRAG ที่คำนึงถึงสิทธิ์

สิ่งที่รับประกัน

การทำงานร่วมกันของเอเจนต์
การเรียกใช้เครื่องมือที่กำหนดผลลัพธ์ได้และการตรวจสอบย้อนหลังด้วยการเข้ารหัส
การโฮสต์โมเดลแบบอธิปไตย
ถิ่นที่อยู่ของข้อมูลในประเทศ และไม่มีการฝึกโมเดลของบุคคลภายนอกด้วยข้อมูลของคุณ
รากฐานข้อมูลสมัยใหม่
กฎการเข้าถึงระดับแถวและระดับบทบาทถูกบังคับใช้ก่อนที่โมเดลจะเห็นข้อมูลใดๆ

กรณีศึกษา

กรณีศึกษา

วิศวกรถือแท็บเล็ตในทางเดินห้องเซิร์ฟเวอร์

วิธีเริ่มต้น

ขั้นตอนถัดไป

  1. การนัดหมายเวลา

    ทีมของเราส่งอีเมลถึงคุณเพื่อนัดหมายเวลาสำหรับการปรึกษา

  2. การปรึกษาก่อนเริ่มงาน

    การปรึกษาก่อนเริ่มงานออนไลน์ฟรี 30 นาที: เราพูดคุยถึงเป้าหมาย ระบบ และข้อจำกัดของคุณ

  3. การทบทวนความพร้อม

    ในการทบทวนความพร้อมฟรี 48 ชั่วโมง สถาปนิกหลักจะตรวจสอบโครงการของคุณเทียบกับนิยามของความพร้อม 6 ข้อ และแนะนำแนวทางที่เหมาะที่สุด

  4. การเลือกแนวทาง

    โครงการที่ขอบเขตพร้อมจะได้รับข้อเสนอที่มีผลผูกพัน ภายใน 3 ถึง 5 วันทำการ โครงการในระยะแนวคิดจะเริ่มใน Blueprint Studio ระบบที่ใช้งานอยู่แต่มีปัญหา ไม่มีเอกสาร หรือต้องเชื่อมต่อ จะเริ่มด้วยการวินิจฉัยระยะเวลา 1 ถึง 2 สัปดาห์ Blueprint Studio และการวินิจฉัยต่างมีค่าธรรมเนียมคงที่ ซึ่งระบุไว้ในข้อเสนอ

วิธีเริ่มต้นที่เร็วที่สุดคือแพ็กเกจ POC ระบบเอเจนต์อธิปไตย (MCP, A2A, GraphRAG) ซึ่งเป็นหนึ่งในแพ็กเกจเริ่มงานแบบรวดเร็วของเรา

จุดเริ่มต้น

คำถามและคำตอบ

สิ่งนี้ต่างจากการเพิ่มแชตบอตอย่างไร

แชตบอตตอบคำถาม เราสร้างระบบที่ลงมือทำงาน เอเจนต์เรียกเครื่องมือของคุณภายใต้การกำกับดูแล โมเดลตอบจากสิ่งที่ผู้ใช้มีสิทธิเห็น เท่านั้น และแพลตฟอร์มข้อมูลคอยป้อนข้อมูลให้ แต่ละระบบผ่านการทดสอบ บันทึก และวัดผล

ลิงก์ไปยังคำถามนี้

ข้อมูลของเราไปที่ใด

ตามที่คุณตัดสินใจ เราติดตั้งใช้งานโมเดลแบบแยกเครือข่าย บนสถานที่ของคุณ หรือในคลาวด์อธิปไตยระดับภูมิภาค ข้อมูลที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแลจึงอยู่ในประเทศ ข้อมูลไม่ออกจากองค์กรเว้นแต่คุณเลือกบริการที่อนุญาต

ลิงก์ไปยังคำถามนี้

คุณควบคุมเอเจนต์ AI อย่างไร

เอเจนต์ทำงานผ่านเครื่องมือที่จำกัดขอบเขตและบันทึกไว้ ด้วยสิทธิ์ที่คุณให้ ผู้คนกำกับดูแลตลอดวงจรและอนุมัติขั้นตอนที่สำคัญ AgentOps เพิ่มการวัดและส่งข้อมูล การประเมิน แนวป้องกันคำตอบที่กุขึ้น และขีดจำกัดการใช้จ่ายโทเคน

ลิงก์ไปยังคำถามนี้

เราควรเริ่มจากที่ใด

โดยปกติเริ่มจากต้นแบบเชิงแนวคิดของเอเจนต์อธิปไตย: หนึ่งเวิร์กโฟลว์ที่เชื่อมต่อกับเครื่องมือภายในของคุณในเครือข่ายส่วนตัว ซึ่งแสดงคุณค่าได้ก่อนการสร้างขนาดใหญ่

ลิงก์ไปยังคำถามนี้

ข้อมูลของเราต้องเรียบร้อยก่อนหรือไม่

ไม่ทั้งหมด แต่เราตรวจสอบก่อน หากเอกสารไม่มีโครงสร้างหรือฐานข้อมูลแยกส่วน เราจะเริ่มด้วยการทบทวนคุณภาพข้อมูล ที่มาของข้อมูล และความพร้อมด้าน AI แล้วจึงสร้างแพลตฟอร์มที่โมเดลต้องการ

ลิงก์ไปยังคำถามนี้

ใครเป็นเจ้าของสิ่งที่คุณสร้าง

คุณเป็นเจ้าของ โค้ด คำสั่ง (prompt) ชุดประเมิน ไปป์ไลน์ข้อมูล และน้ำหนักโมเดลที่ปรับละเอียดแล้วที่เราสร้างให้คุณเป็นของคุณเมื่อชำระเงินตามหมุดหมายแต่ละรายการ

ลิงก์ไปยังคำถามนี้

เริ่มต้นด้วยการพูดคุย ไม่ใช่สัญญา

บอกเราว่าคุณต้องการสร้าง เชื่อมต่อ หรือรักษาความปลอดภัยอะไร สถาปนิกจะพิจารณาร่วมกับคุณ แล้วแนะนำว่าควรเริ่มที่ใด

จองการปรึกษาฟรีเริ่มด้วย Blueprint Studio