Ertas 助力 SaaS 产品团队

The Challenge

SaaS 产品团队面临着将 AI 集成到其应用中的巨大压力——投资者期望、客户需求、竞争对手正在发布。但使用通用基础模型构建的现实令人沮丧。提示工程让您完成 80%，然后您花数月追逐最后 20%，使用越来越脆弱的系统提示、少量示例和检索流水线，但在您的领域特定术语上仍然会产生幻觉。

运营负担迅速累积。API 速率限制在高峰时段节流您的吞吐量，按 token 定价使单位经济不可预测，每个模型提供商的弃用周期都威胁着破坏生产中的功能。产品经理无法围绕他们无法控制的依赖来规划路线图，工程团队浪费一个又一个 sprint 来适应上游变更，而不是构建差异化的产品价值。

The Solution

Ertas 让产品工程团队掌控其 AI 技术栈。通过 Studio，ML 工程师甚至后端开发人员都可以在产品特定数据上微调紧凑模型（7B-14B 参数）——支持工单、用户生成内容、领域分类体系和内部知识库——产生在您的用例上表现出色的模型，无需提示技巧。结果是一个原生说您产品语言的模型，而不是需要三段系统提示才能近似它的模型。

Ertas Cloud 将这些微调模型转化为具有自动扩缩、金丝雀部署和延迟 SLO 的生产就绪推理端点——您的团队已经用于传统微服务的相同运营模式。因为您拥有模型权重，所以没有意外弃用、除您自有基础设施容量外没有速率限制，每请求成本与商业 API 定价相比大幅下降。您的 AI 功能变得像架构中的任何其他服务一样可靠和可预测。

Key Features

Example Workflow

一家构建项目管理软件的 B2B SaaS 公司希望添加一个 AI 功能，按团队、优先级和项目领域自动分类传入任务。产品团队导出 200,000 个历史分类任务作为 JSONL 训练集并上传到 Vault。在 Studio 中，一位 ML 工程师从 Hub 选择 Mistral-7B 基础模型，配置针对分类任务的 LoRA 微调运行并启动训练。生成的适配器在保留测试集上达到 94% 的准确率——比最佳提示工程的 GPT-4 方法的 71% 大幅提升。模型作为低延迟端点部署到 Cloud，在应用的 API 网关后面，以 p99 延迟低于 200 毫秒的速度每秒处理 500 个请求。团队在下一个版本中交付该功能，推理成本比之前的第三方 API 设置低 8 倍。