Microsoft Azure
Infrastruktura, sieć, tożsamość i integracje. Na tym fundamencie uruchamiamy aplikacje, dostęp do modeli i połączenia z systemami firmy.
Dane i kontekst · Środowisko AI
AI na zasadach firmy. Od modeli po infrastrukturę.
Azure jest punktem wyjścia. Najbardziej wrażliwe dane mogą być przetwarzane przez modele lokalne na serwerach firmy. Inne chmury i pełne on-premise dobieramy razem z IT.
Technologia
Sprawdzone rozwiązania. Używamy ich także u siebie.
Stawiamy na technologie, które znamy z codziennej pracy. Na Azure i Databricks budujemy warstwę danych dla klientów i rozwijamy własne środowisko WeAreFuture.
Lakehouse, przygotowanie danych i wspólne definicje. Uporządkowany kontekst dla raportów, asystentów i agentów, z kontrolą dostępu i pochodzenia danych.
Jako partnerzy Microsoft i Databricks łączymy te technologie z metodyką AI Engine. Zakres uruchomienia dopasowujemy do obecnego środowiska firmy.
Poznaj fundament danychUruchomienie
Środowisko dopasowane do danych i pracy.
Azure jest punktem wyjścia. Najbardziej wrażliwe dane mogą być przetwarzane przez modele lokalne na serwerach firmy. Inne chmury i pełne on-premise dobieramy razem z IT.
Azure jako punkt wyjścia
Zaczynamy od Azure. Razem z IT uzgadniamy zakres danych, dostęp i połączenia z systemami firmy.
Modele lokalne dla wrażliwych danych
Najbardziej wrażliwe informacje mogą pozostać na serwerach firmy i być przetwarzane przez modele lokalne. Granice danych i zasady kontroli uzgadniamy z IT.
Inne chmury i on-premise
Inne chmury i pełne on-premise dobieramy razem z IT, zgodnie z wymaganiami danych i obecną infrastrukturą.
Architektura
Miejsce działania to jedna decyzja. Dobór modeli to kolejna.
To samo środowisko może korzystać z różnych modeli. Dobieramy je do jakości wymaganej w zadaniu, wrażliwości danych, czasu odpowiedzi i kosztu działania.
AI EngineDane i kontekst firmy
Ludzie, asystenci i agenci
Zadanie i potrzebny kontekst trafiają do AI Engine. Każde żądanie ma określoną tożsamość oraz zakres dostępu.
Zasady i kontrola
Uzgodnione reguły określają, jakie dane mogą trafić do danego modelu. Brama pozwala monitorować wykorzystanie i koszty.
Model do zadania
Korzystamy z dopuszczonych modeli lokalnych, prywatnych lub komercyjnych frontier. Wybór sprawdzamy na rzeczywistych przykładach pracy.
Izolacja sieci i zasady dostępuHistoria, monitoring i limity zasobów
Historia klienta
Spółka finansowa. Lokalne AI dla wrażliwych dokumentów.
Firma potrzebuje przetwarzać sprawozdania finansowe i dane kontrahentów we własnej infrastrukturze. Razem z IT przygotowujemy środowisko oraz wybrane procesy.
Zakres obejmuje dobór serwera GPU, modele lokalne, wspólną bramę do modeli i połączenia z aplikacjami. Środowiska testowe i produkcyjne są rozdzielone.
Potrzeba
Wrażliwe informacje mają pozostać w uzgodnionym środowisku firmy. IT potrzebuje kontroli dostępu i jasnych zasad utrzymania.
Przygotowywane rozwiązanie
Modele lokalne i wspólna brama obsłużą wybrane procesy. Określamy sieć, uprawnienia, aktualizacje oraz dostęp serwisowy nadzorowany przez IT firmy.
Oczekiwany efekt
Mniej ręcznej pracy z dokumentami i możliwość użycia AI przy wymaganych ograniczeniach danych. Efekt ocenimy po uruchomieniu procesów.
Oszczędność czasu
Przygotowywane procesy mają ograniczyć ręczne czytanie dokumentów i przepisywanie danych. Efekt zmierzymy po uruchomieniu.
Odblokowane możliwości
Lokalne przetwarzanie pozwala zastosować AI do informacji, które nie mogą opuścić uzgodnionego środowiska firmy.
Pierwszy krok
Zaczynamy od zadania i granic danych.
Pierwsza próba powinna odpowiedzieć, czy środowisko pasuje do rzeczywistego sposobu pracy. Daje podstawę do decyzji o szerszym wdrożeniu.
Uzgadniamy zakres
Przykładowe zadanie, klasyfikacja danych, obecna infrastruktura oraz osoby odpowiedzialne po stronie biznesu i IT.
Sprawdzamy warianty
Porównujemy jakość, czas odpowiedzi i warunki działania na uzgodnionych przykładach oraz wybranych konfiguracjach.
Decydujemy o uruchomieniu
Wynik próby, odpowiedzialność, budżet zasobów i kryteria odbioru określają kolejny etap.
Porozmawiajmy o kolejnym kroku.
Wspólnie określimy proces, dostępne dane i efekt, który warto sprawdzić. Na tej podstawie dobierzemy punkt startu.
Umów rozmowęAlbo napisz: hello@wearefuture.ai
