Zum Inhalt springen
AtheronLABS

Erkanntes Land: Vereinigte Staaten. Preise werden in US-Dollar angezeigt. Nicht richtig?

labs@atheron:~/industries/security-services/ai$ train agent --grounded

Vorfallberichte vorbereiten

Erste Fassungen, von Vorgesetzten geprüft.

Vorgesetzte verbringen Stunden damit, Notizen des Wachpersonals in Berichte für jeden Kunden umzuschreiben. Ein Assistent, der den Bericht im Format des Kunden aus den Notizen der Wachperson vorbereitet, gibt ihnen diese Zeit zurück, während die Vorgesetzten weiter entscheiden, was hinausgeht.

// worauf es hier ankommt

Was in dieser Branche anders ist.

01

Bereitet vor, sendet nie

Jeder Bericht wird von Vorgesetzten geprüft und gesendet. Der Assistent bereitet nur die erste Fassung vor.

02

Aus den eigenen Notizen der Wachperson

Die erste Fassung beruht auf dem, was die Wachperson notiert hat, und sagt es, wo ein Detail fehlt, statt es zu erfinden.

03

Privat von Grund auf

Ein Open-Source-Modell in Ihrem eigenen Cloud-Konto hält Vorfalldetails aus fremden Systemen heraus.

04

Vor jeder Änderung getestet

Ein Satz echter früherer Vorfälle wird durchlaufen, bevor eine Änderung live geht.

// Beispielprojekte

Beispiele mit Preis.

Jedes ist angenommen, als solches gekennzeichnet und live aus unserer Preisliste berechnet. Öffnen Sie eines im Rechner und machen Sie es zu Ihrem.

BeispielprojektWeb-AppKIOpen-Source-Modell

Assistent für Vorfallberichte

Angenommen. Kein Kunde, kein Ergebnis.

// Das Problem

Das Wachpersonal notiert Vorfälle in Eile, Vorgesetzte brauchen Stunden, um daraus Kundenberichte zu machen, und die Berichte unterscheiden sich von Person zu Person.

// Was wir bauen würden

Ein Assistent, der Notizen und Fotos einer Wachperson in eine erste Berichtsfassung im Format des Kunden verwandelt, die Vorgesetzte prüfen und senden, auf einem Open-Source-Modell in Ihrem eigenen Cloud-Konto, damit Vorfalldetails privat bleiben. Er bereitet die erste Fassung vor; die Vorgesetzten entscheiden, was hinausgeht.

// Was drin ist

  • Erste Berichtsfassungen aus Notizen und Fotos, im Format jedes Kunden
  • Jede erste Fassung von Vorgesetzten geprüft und gesendet
  • Frühere Berichte und Dienstanweisungen als Referenz
  • Ein Open-Source-Modell in Ihrem eigenen Cloud-Konto
  • Ein Satz echter früherer Vorfälle, vor jeder Änderung durchlaufen

// Tech-Stack

  • Llama oder Mistral (Open Source)
  • vLLM
  • PostgreSQL mit pgvector
  • Next.js
  • DigitalOcean GPU

// Schätzung

Entwicklung
≈ 84.900 USD bis 130.000 USD, delivered within 20 weeksCAD 120,900 to 184,700
Hosting
≈ 4.360 USD im MonatCAD 6,210 im Monat
Support
≈ 1.000 USD im MonatCAD 1,425 im Monat

Preise in Ihrer Währung sind Schätzungen zum heutigen Kurs der Bank of Canada. Alle Rechnungen werden in CAD oder USD gestellt.

KI-Weg
Open-Source-Modell
Laufende Modellkosten
≈ 4.190 USD im MonatCAD 5,960 im Monat

Zeitplan je Meilenstein

Découverte
2.9 to 3.4 weeks
Spécification et plan d’évaluation
0.4 weeks
Maquettes approuvées
2.4 to 3.4 weeks
Fonctions principales
1.4 to 1.9 weeks
Développement complet
0.9 to 1.4 weeks
Projet pilote fonctionnel
2.9 to 5.4 weeks
Tests et corrections
0.9 to 1.4 weeks
Mise en ligne
0.9 to 1.4 weeks
Production
0.9 to 1.4 weeks

Wie bezahlt wird

Anzahlung 20%
CAD 24,120 to 36,880
Découverte 2%
CAD 2,412 to 3,688
Spécification et plan d’évaluation 10.3%
CAD 12,421.80 to 18,993.20
Maquettes approuvées 2%
CAD 2,412 to 3,688
Fonctions principales 6%
CAD 7,236 to 11,064
Développement complet 4%
CAD 4,824 to 7,376
Projet pilote fonctionnel 31.1%
CAD 37,506.60 to 57,348.40
Tests et corrections 2%
CAD 2,412 to 3,688
Mise en ligne 2%
CAD 2,412 to 3,688
Production 10.6%
CAD 12,783.60 to 19,546.40
Holdback, 30 days after launch (10%)
CAD 12,060 to 18,440
Temps GPU pour l’entraînement et les tests, au coût
CAD 300. Im Voraus berechnet, zum Einkaufspreis, außerhalb der Meilensteine

// questions

Fragen, die wir dazu bekommen.

Fügt der Assistent Details hinzu, die die Wachperson nicht geschrieben hat?

Er ist so gebaut, dass er es nicht tut. Fehlt ein Detail, markiert er die Lücke für die Vorgesetzten, und jede erste Fassung wird vor dem Versand geprüft.

Kann er im eigenen Berichtsformat jedes Kunden schreiben?

Ja. Das Format jedes Kunden wird einmal eingerichtet, und die ersten Fassungen folgen ihm.

Warum kein Frontier-Modell über eine API?

Das ginge, mit geringeren Startkosten. Die meisten Sicherheitsfirmen möchten Vorfalldetails im eigenen Cloud-Konto behalten, deshalb empfehlen wir den Open-Source-Weg.

// weiter

Nicht ganz Ihr Projekt?

Sagen Sie uns, was Sie vorhaben. Wir melden uns mit einer Spanne und den Fragen, die sie eingrenzen würden. Oder buchen Sie ein Gespräch und wir reden darüber.

Privater KI-Assistent zum Vorbereiten von Sicherheitsvorfallberichten | Atheron Network Labs