Nhóm giải pháp

R&D & AI ứng dụng

Nghiên cứu, tạo mẫu và kiểm chứng các năng lực AI và hệ thống kết nối mới.

Vấn đề giải quyết

  • Giao thức web tiêu chuẩn tạo độ trễ mà một số hệ thống thời gian thực không chấp nhận được.
  • Dịch vụ tải cao bị chậm bất thường khi lượng truy cập lớn.
  • Chỉ dựa vào AI đám mây bên ngoài làm tăng chi phí, độ trễ và rủi ro về dữ liệu.
  • Mô hình AI chạy tốt trong phòng thí nghiệm thường gặp khó trên phần cứng hạn chế tại nơi làm việc thực tế.

Năng lực

Nhóm này bao gồm những gì trong thực tế.

Engine truyền dữ liệu nội bộ

Truyền dữ liệu độ trễ thấp, tối giản phần thừa. Mục tiêu hiệu năng được thống nhất theo từng dự án.

Hiệu năng ổn định khi tải cao

Quản lý bộ nhớ và tài nguyên chặt chẽ để giữ thời gian phản hồi ổn định khi tải lớn.

Mã hóa hiện đại

Bảo vệ dữ liệu khi truyền mà vẫn giữ tốc độ cho các luồng xử lý quan trọng.

AI chạy tại chỗ

Mô hình AI chạy trên máy trạm và thiết bị của doanh nghiệp, giúp dữ liệu riêng tư ở lại trong nội bộ.

Nghiên cứu phối hợp nhiều AI Agent

Nghiên cứu cách các AI Agent chia việc, tạo công cụ và phối hợp an toàn với nhau.

Đo kiểm và xác minh

Kiểm thử tự động đo tốc độ, năng lực xử lý và độ chính xác trước khi triển khai.

Quy trình ứng dụng

Các quy trình mẫu chúng tôi thiết lập trước.

Tối ưu hiệu năng

  1. Thiết kế định dạng dữ liệu gọn để truyền nhanh.
  2. Giảm các bước sao chép và xử lý không cần thiết trên đường đi của dữ liệu.
  3. Bổ sung mã hóa để bảo vệ dữ liệu khi truyền.
  4. Kiểm thử với lưu lượng lớn mô phỏng để xác nhận hệ thống ổn định.

Chuẩn bị AI chạy tại chỗ

  1. Nén và chuyển đổi mô hình để chạy được trên phần cứng nhỏ hơn.
  2. Tinh chỉnh cho bộ xử lý sẵn có tại chỗ.
  3. Đo độ chính xác theo bộ tiêu chí của doanh nghiệp và báo cáo mọi thay đổi.
  4. Triển khai mô hình tại chỗ để hoạt động mà không cần gửi dữ liệu lên đám mây.

Từ nguyên mẫu đến sản phẩm

  1. Thống nhất mục tiêu đo lường được về tốc độ, tài nguyên và năng lực xử lý.
  2. Chạy thử nghiệm song song với hệ thống hiện có.
  3. Đo kết quả so với mục tiêu đã thống nhất.
  4. Chuyển các module đã kiểm chứng vào phần mềm chính thức, kèm tài liệu.

Tích hợp & kiểm soát

  • Engine dữ liệu tuân theo chuẩn mở khi có thể để kết nối được với hệ thống khác.
  • Mã hóa dùng thuật toán và thư viện phổ biến, đã được cộng đồng kiểm chứng rộng rãi.
  • Mô hình AI tại chỗ và dữ liệu khách hàng nằm trong môi trường của doanh nghiệp.
  • Tính năng thử nghiệm được kiểm thử tải và ghi rõ giới hạn trước khi sử dụng.

Tài nguyên liên quan

Câu hỏi thường gặp

Engine dữ liệu của EYC giúp được gì?
Truyền dữ liệu gọn nhẹ để hệ thống phản hồi nhanh khi tải cao. Hiệu năng được đo trong giai đoạn thử nghiệm của bạn.
Làm sao giữ hiệu năng ổn định khi tải lớn?
Bằng cách kiểm soát việc dùng bộ nhớ và tài nguyên, đồng thời kiểm thử với tải thực tế trước khi triển khai.
Vì sao nên chạy AI tại chỗ thay vì dùng dịch vụ AI đám mây?
Chạy mô hình tại chỗ giúp tránh phí theo từng yêu cầu của dịch vụ AI bên ngoài và giữ dữ liệu bí mật trong môi trường của doanh nghiệp. Lựa chọn phù hợp tùy vào nhu cầu thực tế, và chúng tôi có thể giúp so sánh.
Kết quả R&D trở thành phần mềm chính thức như thế nào?
Nguyên mẫu phải đạt các mục tiêu đã thống nhất về tốc độ, năng lực xử lý và tỷ lệ lỗi trong giai đoạn thử nghiệm trước khi được đưa vào sản phẩm chính thức.