Beschreibung
Plexe ist ein angewandtes KI-Labor: ein vor Ort eingesetztes Ingenieurteam, das mit einer Plattform zum Erstellen von Produktions-ML-Modellen und KI-Agenten kombiniert wird. Anstatt softwarebasierte Lizenzen zu verkaufen, arbeiten die erfahrenen Ingenieure von Plexe innerhalb des Produkts eines Kunden und bleiben, bis das System live ist, typischerweise innerhalb von Wochen statt von Quartalen.
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Die zugrunde liegende Plattform besteht aus drei Teilen. Builder verwandelt eine Beschreibung eines Problems in einfacher Sprache in ein Produktionsmodell, indem er mehrere Ansätze parallel generiert, bewertet und benchmarkt. Agents komponieren KI-Agenten, die in den eigenen Tools und Daten eines Unternehmens lesen, schreiben und handeln, mit integrierten Sicherheitsvorkehrungen und Richtlinienkontrollen. Runtime implementiert das resultierende Modell oder den Agenten, testet es A/B gegen das, was es ersetzt, überwacht auf Drift und trainiert es bei Bedarf neu. Darunter liegen fünfzehn Produktionsfähigkeiten, darunter ein KI-Agenten-Runtime, prädiktives ML-Serving, ein RAG und ein Vektor-Store, Dokumentenverständnis, eine Workflow- und DAG-Engine, ein Evaluierungsrahmen sowie Beobachtungs- und Überwachungsfunktionen.
Alles, was Plexe erstellt, ist so konzipiert, dass es selbst gehostet im eigenen VPC des Kunden oder vollständig verwaltet, falls gewünscht, wird, und die Runtime ist versiegelt und containerisiert, sodass Plexe keinen Zugriff auf den Quellcode, die Gewichte oder die Eingabeaufforderungen des Kunden hat. Plexe ist SOC 2 Typ 2 geprüft. Der Kunde behält den Lösungscode, die Konfigurationen, Eingabeaufforderungen, Geschäftsregeln und Daten und kann ein "Graduierungsrecht" in Anspruch nehmen, um jede Lösung jederzeit vollständig intern zu übernehmen, mit einer vollständigen Übergabe.
Plexe veröffentlicht keine festen Softwarestufen. Engagements werden um den Workflow, die Integrationstiefe und das Unterstützungsniveau, das ein Projekt benötigt, festgelegt; Ausgangspunkte umfassen ein festgelegtes Pilotprojekt zu einem einzelnen Workflow, einen vollständigen maßgeschneiderten Aufbau eines kundenorientierten Agenten oder ein eingebettetes Team, das nach dem Start weiterarbeitet. Ein dokumentierter Kunde, ein Fortune 500-Reiseunternehmen, betreibt jetzt sechs Produktionsmodelle über Plexe, die von nicht-technischem Personal betrieben werden, mit einem gemessenen Anstieg der Konversionsrate um 7%.
Plexe ist für Unternehmen konzipiert, die Produktions-ML und KI-Agenten wünschen, ohne ein internes ML-Team von Grund auf neu aufzubauen. Das eigene Team umfasst Ingenieure und Datenwissenschaftler vom Imperial College, Oxford, AWS und Expedia und wird von Y Combinator unterstützt, mit Betreibern von Microsoft und Shopify unter den Unterstützern. Plexe berichtet von mehr als 30 Produktionsbereitstellungen und Millionen von täglich bedienten Inferenzanfragen. Da Plexe ein beratungsorientiertes Engagement ist und kein Selbstbedienungswerkzeug, eignet es sich nicht für Teams, die ohne Verkaufsgespräch mit dem Aufbau beginnen möchten.
- KategorieMachine-Learning-Plattformen
- PreismodellVertrieb kontaktieren
- BereitstellungAPI, Batch-Jobs
- PlattformenWeb
Plexe's Kernfunktionen
Builder verwandelt eine Beschreibung eines Problems in einfacher Sprache in ein Produktions-ML-Modell und benchmarkt mehrere Ansätze parallel.
Agents, die in den eigenen Tools und Daten eines Unternehmens lesen, schreiben und handeln, mit Sicherheitsvorkehrungen und Richtlinienkontrollen.
Runtime, die Modelle implementiert, A/B-Tests durchführt, Drift überwacht und in Echtzeit neu trainiert.
Selbst gehostete Bereitstellung im eigenen VPC des Kunden oder vollständig verwaltet.
SOC 2 Typ 2 geprüft, versiegelte containerisierte Runtime ohne Zugriff von Plexe auf Quellcode, Gewichte oder Eingabeaufforderungen.
Vollständige Eigentümerschaft des Codes und der Modelle, mit einem Graduierungsrecht, um jede Lösung intern zu übernehmen.
Integrierter RAG und Vektor-Store, Dokumentenverständnis und ein Evaluierungsrahmen.
Ein erfahrenes Ingenieurteam, das mit dem eigenen Team des Kunden während der Lieferung eingebettet ist.
Wie verwendet man Plexe?
Umfang: Sprechen Sie mit dem Plexe-Team über den Workflow, die Daten und das Produktionsergebnis, das Sie benötigen.
Wählen Sie ein Engagement: Beginnen Sie mit einem festgelegten Pilotprojekt, einem vollständigen maßgeschneiderten Aufbau oder einem eingebetteten Team.
Bauen: Die Ingenieure von Plexe entwerfen, integrieren und bewerten das Modell oder den Agenten innerhalb Ihres Stacks.
Bereitstellen: In Produktion versenden, selbst gehostet in Ihrem VPC oder vollständig verwaltet von Plexe.
Überwachen und neu trainieren: Verfolgen Sie die Leistung und Drift über Runtime und trainieren Sie neu, wenn sich die Nutzung ändert.
Übernehmen: Nutzen Sie das Graduierungsrecht, um die Lösung vollständig intern mit einer Übergabe zu übernehmen.
Plexe's Anwendungsfälle
- Produktion von ML-Modellen
- KI-Agenten über interne Tools
- Selbst gehostete Modellbereitstellung
- Eingebettete Ingenieurlieferung
