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Plexe

Plexeは、顧客の製品内に直接生産機械学習モデルとAIエージェントを構築する応用AIラボおよびプラットフォームです。シニアエンジニアリングチームが顧客のチームと共にシステムをスコープ、構築、展開し、顧客の環境内で自己ホストされ、出荷されるコードとモデルの完全な所有権を引き渡します。

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Plexeは応用AIラボです:前方展開されたエンジニアリングチームと、生産機械学習モデルおよびAIエージェントを構築するためのプラットフォームが組み合わさっています。Plexeのシニアエンジニアは、顧客の製品内で作業し、システムが稼働するまで滞在し、通常は四半期ではなく数週間で出荷します。

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基盤となるプラットフォームは3つの部分から成り立っています。Builderは、問題の平易な言語による説明を生産モデルに変換し、複数のアプローチを並行して生成、評価、ベンチマークします。Agentsは、企業の独自のツールやデータを読み書きし、行動するAIエージェントを構成し、ガードレールやポリシーコントロールを内蔵しています。Runtimeは、結果として得られたモデルまたはエージェントを展開し、置き換えるものに対してA/Bテストを行い、ドリフトを監視し、必要に応じて再訓練します。これらの下には、AIエージェントランタイム、予測MLサービング、RAGおよびベクターストア、文書理解、ワークフローおよびDAGエンジン、評価フレームワーク、可観測性および監視を含む15の生産機能があります。

Plexeが構築するすべてのものは、顧客の独自のVPC内で自己ホストされるように設計されており、希望に応じて完全に管理されます。また、ランタイムは密閉され、コンテナ化されているため、Plexeは顧客のソースコード、重み、またはプロンプトにアクセスできません。PlexeはSOC 2 Type 2監査を受けています。顧客はソリューションコード、構成、プロンプト、ビジネスルール、データを保持し、いつでも完全な引き渡しを伴ってソリューションを完全に社内に持ち込む「卒業権」を行使できます。

Plexeは固定のソフトウェアティアを公開していません。エンゲージメントは、プロジェクトに必要なワークフロー、統合の深さ、サポートレベルに基づいてスコープされ、開始点には単一のワークフローに対するスコープされたパイロット、顧客向けエージェントの完全カスタムビルド、またはローンチ後も構築を続ける埋め込みチームが含まれます。文書化された顧客の1社であるフォーチュン500の旅行会社は、現在Plexeを通じて6つの生産モデルを運用しており、非技術スタッフによって運営され、測定された7%のコンバージョン向上を達成しています。

Plexeは、社内にMLチームをゼロから構築することなく、生産MLおよびAIエージェントを望む企業向けに構築されています。自身のチームには、インペリアル・カレッジ、オックスフォード、AWS、エクスペディアのエンジニアやデータサイエンティストが含まれ、Y Combinatorに支援されており、マイクロソフトやショッピファイのオペレーターが支援者に名を連ねています。Plexeは、30以上の生産展開と、毎日数百万の推論を提供していると報告しています。Plexeは自己サービスツールではなくコンサルティング主導のエンゲージメントであるため、営業の会話なしに構築を開始しようとするチームには適していません。

  • カテゴリー機械学習プラットフォーム
  • 料金モデル営業に問い合わせ
  • デプロイAPI、バッチジョブ
  • プラットフォームWeb

  • Builderは、平易な言語の問題説明を生産MLモデルに変換し、複数のアプローチを並行してベンチマークします。

  • 企業の独自のツールやデータを読み書きし、行動するエージェント、ガードレールやポリシーコントロールを備えています。

  • モデルを展開し、A/Bテストを行い、ドリフトを監視し、リアルタイムで再訓練するランタイム。

  • 顧客の独自のVPC内で自己ホストされた展開、または完全に管理された展開。

  • SOC 2 Type 2監査済み、ソース、重み、プロンプトへのPlexeのアクセスがない密閉されたコンテナ化ランタイム。

  • 完全なコードとモデルの所有権、任意のソリューションを社内に持ち込むための卒業権。

  • 内蔵のRAGおよびベクターストア、文書理解、評価フレームワーク。

  • 顧客のチームと共に納品まで埋め込まれたシニアエンジニアリングチーム。

  1. スコープ:Plexeチームと必要なワークフロー、データ、生産結果について話し合います。

  2. エンゲージメントを選択:スコープされたパイロット、完全カスタムビルド、または埋め込みチームから始めます。

  3. 構築:Plexeのエンジニアが、あなたのスタック内でモデルまたはエージェントを設計、統合、評価します。

  4. 展開:生産に出荷し、あなたのVPC内で自己ホストするか、Plexeによって完全に管理されます。

  5. 監視と再訓練:Runtimeを通じてパフォーマンスとドリフトを追跡し、使用状況の変化に応じて再訓練します。

  6. 所有権を取得:卒業権を使用して、ソリューションを完全に社内に移行し、引き渡しを行います。

  • 生産MLモデル構築
  • 内部ツール上のAIエージェント
  • 自己ホスト型モデル展開
  • 埋め込みエンジニアリング納品

Plexe のレビュー

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