挑戰
通用 AI 不了解您的領域。
現成模型以公開網路訓練。您的業務運行於合約、圖紙、臨床記錄和從未離開您網路的工作流程上。這個差距是演示與部署之間的差別。
通用模型有品質天花板
提示工程只能到這裡。當專有格式、領域術語或私有工作流程需要精確度時,現成模型達到瓶頸,永遠不再改進。
資料主權不可協商
受監管的團隊不能透過第三方推論 API 傳送敏感資料。HIPAA、GDPR、歐盟 AI 法案和內部政策都指向同一結論:敏感資料不能離開組織。
成本隨每次呼叫而擴大
按 token 計費將每個功能變成變動成本。在規模化後,您自行運行的客製化訓 練模型更便宜、更快,且完全在您的控制之下。
來自實務現場
同樣的模式不斷浮現。
跨產業、團隊規模和地域:企業 AI 在資料、領域特異性和部署上停滯。不在模型上。
問題不在於微調,而在於清理和準備多樣化的資料。
AI 負責人,工程與營建業
超過 700GB 的文件檔案庫,5 人 AI 團隊
讓資料清理過程顯著簡化,即使只能自動化 80%,也將是巨大的推動力。
技術長,邊緣 AI 公司
為製造業客戶打造地端 AI
企業醫療和法律領域的客戶更傾向於關注地端解決方案。
創辦人,AI 代理商
服務受監管的醫療和法律客戶
合規性
地端部署不是偏好,而是要求。
受監管產業面臨疊加的合規義務。每個主要框架都指向相同結論:敏感資料不能離開組織。
歐盟 AI 法案
針對高風險 AI 系統的風險導向義務。要求技術文件、資料治理,以及第 30 條規定的完整資料血統。
GDPR
AI 訓練資料需要有效的法律依據。個人資料必須在用於模型訓練前進行最小化、匿名化或假名化處理。
HIPAA
在任何 AI 處理之前,必須識別和遮蔽受保護健康資訊(PHI)。去識別化必須符合安全港或專家判定標準。
資料主權
受監管產業不能透過第三方推論 API 傳送資料。資料必須在整個流程中保留在組織自有的基礎設施內。
"
大多數 AI 工具透過雲端處理推論,使資料本質上成為公開的。
網路安全公司,探索諮詢
Ertas 在本機訓練、部署並運行一切。 資料絕不離開組織。
我們設計什麼
四層,端對端設計。
客製化 AI 系統不僅是一個模型。我們設計完整堆疊,從資料輸入到部署輸出。
客製化訓練模型
針對您的領域、格式和工作流程調校的基礎模型。使用您的資料,在您的基礎設施內訓練。
微調 · 蒸餾 · 評估 · 持續訓練
資料基礎設施
大規模擷取、清理、遮蔽、轉換和標註領域資料。每一步都有稽核記錄。大多數企業沒有的訓練資料基礎。
擷取 · PII 遮蔽 · 標註 · 合成
檢索與上下文
讓您的模型即時存取知識庫的檢索流程。嵌入、向量儲存和工具呼叫端點在一個畫布上。
嵌入 · 向量儲存 · RAG 端點 · 工具呼叫
部署與整合
地端服務、監控和整合到您團隊已使用的系統中。在您的資料所在處運行。與您已運行的系統配合。
地端服務 · 監控 · API 整合 · 氣隙隔離
產品實戰
兩個產品。一個平台。
Model Studio 為您的領域訓練客製化模型。Data Pipeline 建構周邊的資料基礎設施。單獨使用,或雙管齊下。
Model Studio
在您自己的資料上訓練企業級模型。視覺化建構微調圖,在託管 GPU 上啟動訓練任務,將適配器或完整 GGUF 檢查點匯出到您的基礎設施。
Data Pipeline
建構模型所依賴的資料系統。擷取、編輯、轉換和服務。拖曳、連接、運行。每個節點可觀測。資料不離開您的網路。
PII Redaction
Detect and redact PII/PHI from sensitive documents, score quality, export compliant datasets. Every redaction logged.
30 分鐘。即時示範。針對您的技術棧。
應 用案例
為無法承受資料外洩的產業而設計。
在受監管的各行各業中,同樣的模式不斷重複:敏感資料、嚴格合規,且沒有可在防火牆後運行的 SaaS 工具。