ป้องกันไม่ให้ AI agent ทำสิ่งที่ผิดพลาดอย่างไร?

เราออกแบบ guardrail ได้แก่ การจำกัดสิทธิ์ตามขอบเขต ขั้นตอนการตรวจสอบ การประเมินเทียบกับผลลัพธ์ที่คาดหวัง และการให้คนอนุมัติการกระทำที่มีความอ่อนไหว เป้าหมายคือ agent ที่มีขอบเขตและตรวจสอบได้ ให้คุณไว้วางใจสิ่งที่มันทำและเห็นเมื่อต้องการคนเข้ามาช่วย

ระบบอัตโนมัติเหล่านี้ทำงานร่วมกับเครื่องมือที่เราใช้อยู่ได้ไหม?

ได้ครับ เราพัฒนาระบบอัตโนมัติและ agent ที่เชื่อมต่อกับระบบเดิมของคุณผ่าน API ของระบบเหล่านั้น งานจึงเกิดขึ้นในจุดที่ทีมของคุณทำงานอยู่แล้ว การเชื่อมต่อกับเทคโนโลยีปัจจุบันของคุณเป็นส่วนหลักของงานพัฒนา ไม่ใช่ส่วนเสริม

พัฒนาระบบ

AI Agent และระบบอัตโนมัติ

Agent และระบบอัตโนมัติที่ทำงานจริง

เริ่มวางขอบเขตงาน นัดหารือเชิงกลยุทธ์

โจทย์

ทำไมเรื่องนี้สำคัญตอนนี้

ทีมของคุณเสียเวลาหลายชั่วโมงไปกับงานซ้ำ ๆ — ตอบคำถามเดิม ย้ายข้อมูลระหว่างระบบ ร่างเอกสารแบบเดิม เครื่องมือ AI สำเร็จรูปสาธิตได้สวยงาม แต่ไม่เคยเข้ากับข้อมูล กฎเกณฑ์ หรือมาตรฐานความถูกต้องของคุณได้พอดี

Thesis → System

แนวทางของเรา

เราออกแบบ AI agent และระบบอัตโนมัติรอบเวิร์กโฟลว์จริงของคุณ — ระบบ retrieval-augmented ที่ยึดโยงกับองค์ความรู้ของคุณเอง ไปป์ไลน์แบบ agentic ที่ลงมือทำงานหลายขั้นตอน และผู้ช่วยอัจฉริยะที่อยู่ในจุดที่ทีมของคุณทำงานอยู่แล้ว เราออกแบบเพื่อความเชื่อถือได้และความปลอดภัย — การประเมินผล guardrail การมีคนกำกับในจุดสำคัญ และการควบคุมสิทธิ์การเข้าถึง — ให้ระบบน่าไว้วางใจ ไม่ใช่แค่ดูน่าประทับใจ และเมื่อความปลอดภัยและการกำกับดูแล AI เป็นเรื่องสำคัญ ก็เชื่อมต่อตรงกับงาน Advisory ของเรา

สิ่งที่คุณจะได้รับ

ระบบ RAG หรือการดึงองค์ความรู้ที่ยึดโยงกับข้อมูลของคุณ
เวิร์กโฟลว์หรือระบบอัตโนมัติแบบ agentic ที่เชื่อมต่อกับเครื่องมือและระบบของคุณ
ผู้ช่วยอัจฉริยะที่ฝังอยู่ในเวิร์กโฟลว์เดิมของคุณ
การประเมินผล guardrail และการมอนิเตอร์เพื่อการทำงานที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้

ผลตอบแทน

ผลลัพธ์

งานซ้ำ ๆ หลายชั่วโมงได้รับการจัดการโดยอัตโนมัติและสม่ำเสมอ
คำตอบจาก AI ที่ยึดโยงกับองค์ความรู้ของคุณแทนการคาดเดาแบบทั่วไป
ระบบอัตโนมัติที่ทีมของคุณไว้วางใจเพราะมีขอบเขตและตรวจสอบได้

ตัวอย่าง — รอแทนที่ด้วยข้อมูลจริงที่ตรวจสอบแล้ว

ผลงานจริงกำลังตามมา

เราเว้นพื้นที่นี้ไว้สำหรับผลลัพธ์ที่ตรวจสอบแล้วและได้รับอนุญาตจากลูกค้า แทนที่จะเติมด้วยคำกล่าวอ้างที่เรายืนยันไม่ได้ ติดต่อเราเพื่อขอข้อมูลอ้างอิงที่เกี่ยวข้องและการนำเสนอที่ปรับให้เข้ากับบริบทของคุณ

เริ่มวางขอบเขตงาน

ขั้นตอนการทำงาน

วิเคราะห์เวิร์กโฟลว์

เราระบุงานที่มีคุณค่าสูงสุดที่ควรทำให้อัตโนมัติ และจุดที่ AI ช่วยได้จริงเทียบกับจุดที่ไม่ช่วย

ยึดโยงข้อมูลและสร้างต้นแบบ

เราเชื่อมข้อมูลของคุณและสร้างต้นแบบที่ใช้งานได้เพื่อพิสูจน์แนวทางบนกรณีจริง

ประเมินและวาง guardrail

เราวัดคุณภาพ เพิ่ม guardrail และจุดให้คนตรวจสอบ พร้อมรัดกุมเรื่องสิทธิ์การเข้าถึงและความปลอดภัย

นำไปใช้และมอนิเตอร์

เราผสานเข้ากับการดำเนินงานของคุณ และมอนิเตอร์ความแม่นยำและพฤติกรรมในการใช้งานจริง

คำถามที่พบบ่อย

คำถามที่ผู้นำถามเรา

RAG หรือ retrieval-augmented generation คือการให้โมเดล AI ยึดโยงกับเอกสารและข้อมูลของคุณเอง แทนที่จะพึ่งเฉพาะสิ่งที่โมเดลรู้อยู่แล้ว เป็นวิธีที่ทำให้ได้คำตอบที่สอดคล้องกับนโยบาย ผลิตภัณฑ์ และข้อเท็จจริงของคุณ โดยมีความเสี่ยงที่โมเดลจะกุเรื่องน้อยลงมาก

จุดที่เชื่อมโยงถึง