Tilbage til udviklingshub
AI Development
LLM-integration (OpenAI osv.)
Ekspert services inden for LLM-integration. Vi integrerer OpenAI, Claude, Gemini og open source-modeller i dine applikationer med RAG, fine-tuning og prompt engineering.
Kom i gang92%+
Modelnøjagtighed
<200ms
Inference-latens
Production-Grade
AI-systemer
Enterprise-Secure
Arkitektur
Servicekategori
LLM Engineering
Ideel til
Produktteams, der tilføjer samtale-AI, dokumentintelligens eller AI-assisterede arbejdsgange til deres applikationer.
Tidslinje
3 – 8 uger
Hvorfor vælge MicrocosmWorks til LLM-integration?
Effektiv integration af LLM'er kræver mere end blot API-kald. Vi designer robuste LLM-arkitekturer med intelligent retrieval, konteksthåndtering, guardrails og fallback-strategier. Vores integrationer er produktionsklare med korrekt fejlhåndtering, omkostningsoptimering og overvågning af svar kvalitet.
Vores LLM-integrationskapaciteter
- Udvikling af RAG-pipelines — Byg Retrieval-Augmented Generation-systemer, der baserer LLM-svar på dine proprietære data med høj nøjagtighed og lave hallucinationsrater.
- Orkestrering af flere modeller — Design arkitekturer, der dirigerer forespørgsler til den optimale model baseret på kompleksitet, omkostninger og latency-krav.
- Brugerdefineret Fine-Tuning — Fine-tune modeller på dine domænedata til specialiserede opgaver, hvilket forbedrer nøjagtigheden og reducerer token-omkostningerne med 5-10x.
- Prompt Engineering-systemer — Byg systematisk prompt-håndtering med versionering, A/B-test og automatiserede evalueringsrammer.
- Guardrails & Sikkerhed — Implementer indholdsfiltrering, PII-detektering, output-validering og rate limiting for sikre, compliant AI-interaktioner.
- Streaming & Realtid — Byg responsive UI'er med token-streaming, progressiv rendering og optimistiske opdateringer for en oplevet latency på under et sekund.
Teknologistak
Vi integrerer med alle større LLM-udbydere — OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, Google Gemini og open source-modeller via vLLM. Vores RAG-stakke bruger Pinecone, Weaviate eller pgvector til retrieval, LangChain eller brugerdefineret orkestrering, og Next.js med streaming til responsive frontends.
Hvem er dette for?
Produktteams, der ønsker at tilføje samtale-AI, dokumentintelligens eller AI-assisterede arbejdsgange til deres applikationer. Uanset om du har brug for en kundevendt chatbot, en intern videnassistent eller AI-drevet indholdsgenerering, leverer vi LLM-løsninger, der fungerer pålideligt i stor skala.
Vores proces
1
Krav & Data Audit
Definer use cases, gennemgå tilgængelige datakilder, og fastsæt nøjagtighedsbenchmarks og succeskriterier.
2
Arkitekturdesign
Design RAG-pipeline, vælg modeller, planlæg embedding-strategi og definer guardrail-krav.
3
Implementering
Byg integrationslag, implementer retrieval-pipeline, udvikl UI-komponenter og opsæt streaming.
4
Evaluering & Tuning
Kør evalueringssuiter, tune retrieval-parametre, optimer prompts og valider svar kvalitet.
5
Produktion & Overvågning
Implementer med omkostningssporing, kvalitetsovervågning, brugsanalyser og automatisk alarmering ved forringelse.
Teknologisk stak
LLM-udbydere
OpenAI GPT-4Anthropic ClaudeGoogle GeminiLlamaMistral
Orkestrering
LangChainLlamaIndexSemantic KernelBrugerdefinerede Pipelines
Vektordatabaser
PineconeWeaviatepgvectorQdrantChromaDB
Infrastruktur
Vercel AI SDKNext.jsFastAPIRedisPostgreSQL
Industrier vi betjener
SaaSLegal TechHealthTechFinTechUddannelseKundesupportIndhold
Klar til at integrere LLM'er i dit produkt?
Lad os bygge en LLM-drevet funktion, der leverer nøjagtige, hurtige og sikre AI-interaktioner til dine brugere.
Ofte stillede spørgsmål
Vi integrerer OpenAI GPT-4, Claude, Gemini, Llama og andre LLM'er i jeres applikationer med prompt engineering, RAG pipelines, fine-tuning, function calling, strukturerede outputs og omkostningsoptimeret model-routing.
LLM integration og OpenAI udvikling hos MicrocosmWorks ligger fra $25-$50/time, som dækker API integration, prompt engineering, RAG implementering og production deployment med overvågning.
Ja, vi bygger RAG pipelines, der indekserer dine dokumenter i vektordatabaser som Pinecone eller Weaviate, implementerer semantisk søgning med indlejringsmodeller og genererer nøjagtige, kildehenviste svar ved hjælp af dine proprietære data.
Vi implementerer semantisk caching, promptoptimering for at reducere tokenforbrug, model-routing der bruger billigere modeller til simple forespørgsler, batching til ikke-realtidsanmodninger, og finjusterede mindre modeller der erstatter dyre API-kald til specifikke opgaver.
Ja, vi implementerer output-parsing med strukturerede formater, indholdsfiltrering, hallucinationsdetektion ved hjælp af grounding checks, PII-redigering og guardrail-systemer, der validerer LLM-svar, før de når slutbrugere.