یک پاسخ نامناسب یا افشای اطلاعات محرمانه، اعتماد را سریعتر از هر اشتباه دیگری از بین میبرد. این لایه ورودی و خروجی مدل را بررسی میکند و موارد پرخطر را مسدود یا به انسان ارجاع میدهد.
What it actually does
- فیلتر محتوای نامناسب در ورودی و خروجی
- جلوگیری از افشای اطلاعات محرمانه
- تشخیص تلاش برای دور زدن دستورالعمل مدل
- ثبت رخدادهای مسدودشده برای بازبینی
- قواعد قابل تنظیم بر اساس سیاست سازمان
The delivery path
Step 1: جلسهٔ شناخت
یک ساعت با کسی که امروز این کار را دستی انجام میدهد مینشینیم. خروجی این جلسه، فهرست حالتهایی است که سیستم باید پوشش بدهد.
Step 2: نمونهٔ اولیه روی دادهٔ خودتان
با دادهٔ واقعی شما یک نسخهٔ محدود میسازیم. اگر کیفیت قابل قبول نبود، همینجا متوقف میشویم و هزینهٔ استقرار پرداخت نمیکنید.
Step 3: اتصال به سیستمهای فعلی
خروجی باید به همانجایی برود که تیم شما هر روز نگاه میکند — CRM، تلفن، انبار یا اکسل. اتصال بخشی از پروژه است، نه فاز بعدی.
Step 4: استقرار، آموزش و پایش
دو هفته کنار تیم میمانیم، خطاها را جمع میکنیم و مدل را تنظیم میکنیم. بعد از آن، گزارش ماهانهٔ کیفیت خروجی ادامه دارد.
What it connects to
- REST API
- General
- Webhook
- General
- Excel / CSV
- General
- SMS Panel
- Communications
Custom systems are possible and scoped in the estimate.
Setup + monthly
We don't publish a fixed number — without seeing your setup any number is a guess. The first call scopes the work; the quote itemises it.
Asked before signing
More in AI infrastructure
What does this change?
Book 30 minutes. We look at where you are and tell you what this changes — and what it doesn't.