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.
دقیقاً چه کار میکند
- 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
مسیر اجرا، مرحله به مرحله
گام 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.
گام 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.
گام 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.
گام 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.
به چه چیزهایی وصل میشود
- REST API
- اتصال عمومی
- Webhook
- اتصال عمومی
- Excel / CSV
- اتصال عمومی
- SMS Panel
- ارتباطات
اتصال به سامانهٔ اختصاصی شما هم ممکن است و در برآورد لحاظ میشود.
کدام صنایع سفارش میدهند
راهاندازی + اشتراک ماهانه
عدد ثابتی روی سایت نمیگذاریم، چون بدون دیدن وضعیت شما هر عددی حدس است. در جلسهٔ اول دامنه را مشخص میکنیم و پیشفاکتور با تفکیک اقلام میفرستیم.
سؤالهای پیش از خرید
بقیهٔ زیرساخت هوش مصنوعی
این سرویس چه چیزی را عوض میکند؟
یک جلسهٔ ۳۰ دقیقهای بگذارید. وضعیت فعلیتان را میبینیم و میگوییم چه چیزی عوض میشود و چه چیزی نه.