SaaS 產品團隊

The Challenge

SaaS 產品團隊面臨將 AI 整合到應用程式中的巨大壓力——投資者期望它，客戶要求它，競爭對手正在交付它。但使用通用基礎模型建構的現實令人沮喪。提示工程讓你完成 80%，然後你花數月追逐最後 20%，使用越來越脆弱的系統提示、少量範例和在你的特定領域術語上仍會產生虛構的檢索管線。

營運負擔迅速累積。API 速率限制在尖峰時段節流您的吞吐量，按 token 定價使單位經濟不可預測，而每次模型供應商棄用週期都威脅著破壞生產中的功能。產品經理無法在他們無法控制的依賴上制定路線圖，工程團隊一個接一個的衝刺浪費在適應上游變更上，而非建構差異化的產品價值。

The Solution

Ertas 讓產品工程團隊掌控其 AI 堆疊。透過 Studio，ML 工程師甚至後端開發人員可以在產品特定資料上微調緊湊模型（7B-14B 參數）——支援工單、使用者生成內容、領域分類法和內部知識庫——產出精準命中您用例的模型，無需提示技巧。結果是一個原生說您產品語言的模型，而非一個需要三段系統提示來近似它的模型。

Ertas Cloud 將這些微調模型轉化為生產就緒的推論端點，配備自動擴展、金絲雀部署和延遲 SLO——與您的團隊已用於傳統微服務的相同營運模式。由於您擁有模型權重，沒有意外棄用，沒有超出您自己基礎設施容量的速率限制，每請求成本與商業 API 定價相比大幅下降。您的 AI 功能變得與架構中的任何其他服務一樣可靠和可預測。

Key Features

Example Workflow

一家建構專案管理軟體的 B2B SaaS 公司希望添加一個按團隊、優先順序和專案領域自動分類傳入任務的 AI 功能。產品團隊匯出 200,000 個歷史已分類任務作為 JSONL 訓練集並上傳至 Vault。在 Studio 中，ML 工程師從 Hub 選擇 Mistral-7B 基礎模型，設定針對分類任務的 LoRA 微調運行並啟動訓練。產出的適配器在留出測試集上達到 94% 的準確率——相比最佳提示工程 GPT-4 方法的 71%。模型作為低延遲端點部署至 Cloud，位於應用的 API 閘道後方，以低於 200ms 的 p99 延遲處理每秒 500 個請求。團隊在下一個版本中發布該功能，推論成本比先前的第三方 API 設置低 8 倍。