قیمت نهایی پس از جلسهٔ شناخت و بر اساس تعداد اتصالها و حجم داده اعلام میشود.
مدلی که امروز خوب کار میکند، شش ماه بعد با تغییر دادهها افت میکند و معمولاً کسی متوجه نمیشود. این سرویس کیفیت مدل را در تولید پایش میکند و افت را قبل از شکایت کاربر گزارش میدهد.
دقیقاً چه کار میکند
- پایش دقت و انحراف توزیع دادهٔ ورودی
- نسخهبندی مدل و امکان بازگشت سریع
- خط لولهٔ آموزش مجدد خودکار
- آزمون A/B بین نسخههای مدل
- هشدار افت کیفیت با آستانهٔ تعریفشده
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
قرارداد پشتیبانی 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.