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AtheronLABS

País detectado: Estados Unidos. Los precios se muestran en dólares estadounidenses. ¿No es correcto?

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

Funciones de IA SaaS

IA fiable para sus clientes, medida en cada versión.

Una demo de IA es fácil; una función de IA en la que los clientes confían cada día, no. La integramos en su producto, mantenemos separados los datos de cada cliente y medimos la calidad con preguntas reales antes de cada versión.

// lo que importa aquí

Qué cambia en este sector.

01

Por qué un modelo de frontera

Su producto ya confía datos de clientes a proveedores en la nube según sus condiciones y el tráfico es alto, así que un modelo de frontera por su API es el comienzo práctico. También presupuestamos una vía de código abierto.

02

Medido, no supuesto

Un conjunto de preguntas reales se ejecuta antes de cada versión, y se detecta un cambio que empeora las respuestas.

03

Cada cliente aparte

Los datos de cada cliente solo se usan para las respuestas de ese cliente.

04

Coste por cliente

El uso y el coste del modelo se siguen por cliente, para que el precio pueda acompañar.

// proyectos de ejemplo

Ejemplos con precio.

Cada uno es hipotético, se presenta como tal y lleva un precio calculado en directo a partir de nuestra tarifa. Abra cualquiera en el estimador y hágalo suyo.

Proyecto de ejemploIAModelo de vanguardia

Función de IA evaluada en el producto

Hipotético. Ni un cliente ni un resultado.

// El problema

Los clientes de una empresa SaaS piden un asistente de IA dentro del producto, y el equipo tiene un prototipo que funciona en demos y falla de formas que nadie mide.

// Lo que construiríamos

Una función de IA integrada en el producto con los datos de cada cliente, un conjunto de pruebas con preguntas reales y evaluaciones que se ejecutan antes de cada versión, para medir la calidad en lugar de suponerla. Usa un modelo de frontera a través de su API, porque el producto ya confía datos de clientes a proveedores en la nube según sus condiciones y el tráfico es alto; mantenemos separados los datos de cada cliente.

// Qué incluye

  • El asistente dentro de su producto, con los datos de cada cliente
  • Los datos de cada cliente separados
  • Un conjunto de preguntas y respuestas reales
  • Evaluaciones antes de cada versión
  • Uso y coste por cliente

// Tecnologías

  • API de un modelo de frontera
  • PostgreSQL con pgvector
  • Node.js
  • Banco de evaluación
  • AWS

// estimación

Desarrollo
≈ 70.900 US$ a 108.000 US$, delivered within 15 weeksCAD 100,900 to 154,300
Alojamiento
≈ 3970 US$ al mesCAD 5,655 al mes
Soporte
≈ 2500 US$ al mesCAD 3,565 al mes

Los precios en su moneda son estimaciones con el tipo de cambio de hoy del Banco de Canadá. Toda la facturación se emite en CAD o USD.

Enfoque de IA
Modelo de vanguardia
Coste de funcionamiento del modelo
≈ 3480 US$ al mesCAD 4,955 al mes

Calendario por hitos

Spécification et plan d’évaluation
2.9 to 3.4 weeks
Projet pilote fonctionnel
4.9 to 8.4 weeks
Renforcement et tests
0.5 to 1.5 weeks
Production
0.9 to 1.4 weeks

Cómo se paga

Anticipo 20%
CAD 20,180 to 30,860
Spécification et plan d’évaluation 14%
CAD 14,126 to 21,602
Projet pilote fonctionnel 42%
CAD 42,378 to 64,806
Production 14%
CAD 14,126 to 21,602
Holdback, 30 days after launch (10%)
CAD 10,090 to 15,430

// questions

Lo que nos preguntan sobre esto.

¿Qué modelo usa la función de IA SaaS?

Normalmente un modelo de frontera por su API para empezar; podemos pasar a uno de código abierto más adelante si el coste o las normas de datos lo piden.

¿Cómo saben que la función de IA mejora?

Cada versión pasa un conjunto de preguntas reales y comparamos resultados antes de publicarla.

¿Pueden los clientes desactivar la función de IA?

Sí, por cuenta, si quiere ofrecer esa opción.

// la siguiente

¿No es exactamente su proyecto?

Cuéntenos qué tiene en mente. Le responderemos con una horquilla y con las preguntas que la estrecharían. O reserve una llamada y lo hablamos.

Desarrollo de funciones de IA evaluadas para productos SaaS | Atheron Network Labs