설명
Plexe는 응용 AI 연구소입니다: 생산 기계 학습 모델과 AI 에이전트를 구축하기 위한 플랫폼과 함께 배치된 전방 배치 엔지니어링 팀입니다. Plexe의 고급 엔지니어들은 좌석 기반 소프트웨어를 판매하는 대신 고객의 제품 내에서 작업하며 시스템이 라이브 상태가 될 때까지 머무르며, 일반적으로 분기보다는 몇 주 안에 배송됩니다.
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기반 플랫폼은 세 가지 부분으로 구성됩니다. Builder는 문제에 대한 일반 언어 설명을 생산 모델로 변환하며, 여러 접근 방식을 병렬로 생성, 평가 및 벤치마킹합니다. Agents는 회사의 도구와 데이터 전반에 걸쳐 읽고, 쓰고, 행동하는 AI 에이전트를 구성하며, 가드레일과 정책 제어가 내장되어 있습니다. Runtime은 결과 모델 또는 에이전트를 배포하고, 교차 테스트를 수행하며, 드리프트를 모니터링하고 필요에 따라 재훈련합니다. 이들 아래에는 AI 에이전트 런타임, 예측 ML 서비스, RAG 및 벡터 저장소, 문서 이해, 워크플로우 및 DAG 엔진, 평가 프레임워크, 가시성 및 모니터링을 포함한 15개의 생산 기능이 있습니다.
Plexe가 구축하는 모든 것은 고객의 자체 VPC 내에서 자체 호스팅되도록 설계되었거나, 원할 경우 완전히 관리됩니다. 런타임은 밀봉되고 컨테이너화되어 Plexe가 고객의 소스 코드, 가중치 또는 프롬프트에 접근할 수 없습니다. Plexe는 SOC 2 Type 2 감사를 받았습니다. 고객은 솔루션 코드, 구성, 프롬프트, 비즈니스 규칙 및 데이터를 보유하며, 언제든지 솔루션을 완전히 내부로 가져올 수 있는 "졸업 권리"를 행사할 수 있습니다.
Plexe는 고정 소프트웨어 계층을 게시하지 않습니다. 참여는 프로젝트에 필요한 워크플로우, 통합 깊이 및 지원 수준에 따라 범위가 설정됩니다. 시작점에는 단일 워크플로우에 대한 범위 설정된 파일럿, 고객 대면 에이전트의 전체 맞춤형 구축 또는 출시 후 계속 구축하는 내장 팀이 포함됩니다. 한 문서화된 고객인 Fortune 500 여행사는 현재 Plexe를 통해 비기술 직원이 운영하는 여섯 개의 생산 모델을 운영하고 있으며, 측정된 전환율은 7% 증가했습니다.
Plexe는 내부 ML 팀을 처음부터 구축하지 않고도 생산 ML 및 AI 에이전트를 원하는 기업을 위해 설계되었습니다. 자체 팀에는 Imperial College, Oxford, AWS 및 Expedia의 엔지니어와 데이터 과학자가 포함되어 있으며, Y Combinator의 지원을 받으며 Microsoft와 Shopify의 운영자가 후원하고 있습니다. Plexe는 30개 이상의 생산 배포와 매일 수백만 건의 추론을 보고합니다. Plexe는 자가 서비스 도구가 아닌 컨설팅 주도 참여이기 때문에 판매 대화 없이 구축을 시작하려는 팀에는 적합하지 않습니다.
- 카테고리머신러닝 플랫폼
- 요금제영업팀 문의
- 배포API, 배치 작업
- 플랫폼웹
Plexe의 핵심 기능
Builder는 일반 언어 문제 설명을 생산 ML 모델로 변환하며, 여러 접근 방식을 병렬로 벤치마킹합니다.
회사의 도구와 데이터 전반에 걸쳐 읽고, 쓰고, 행동하는 에이전트, 가드레일 및 정책 제어 포함.
모델을 배포하고 A/B 테스트를 수행하며 드리프트를 모니터링하고 즉시 재훈련하는 런타임.
고객의 자체 VPC 내에서 자체 호스팅된 배포 또는 완전 관리.
SOC 2 Type 2 감사, 소스, 가중치 또는 프롬프트에 대한 Plexe 접근이 없는 밀봉된 컨테이너화 런타임.
완전한 코드 및 모델 소유권, 솔루션을 내부로 가져올 수 있는 졸업 권리 포함.
내장된 RAG 및 벡터 저장소, 문서 이해 및 평가 프레임워크.
전달 과정에서 고객의 팀과 함께 내장된 고급 엔지니어링 팀.
Plexe 사용 방법은?
범위 설정: Plexe 팀과 필요한 워크플로우, 데이터 및 생산 결과에 대해 이야기하십시오.
참여 선택: 범위 설정된 파일럿, 전체 맞춤형 구축 또는 내장 팀으로 시작하십시오.
구축: Plexe의 엔지니어가 귀하의 스택 내에서 모델 또는 에이전트를 설계, 통합 및 평가합니다.
배포: 생산에 배송하고, 귀하의 VPC 내에서 자체 호스팅하거나 Plexe가 완전히 관리합니다.
모니터링 및 재훈련: 런타임을 통해 성능과 드리프트를 추적하고 사용 변화에 따라 재훈련합니다.
소유권 확보: 졸업 권리를 사용하여 솔루션을 완전히 내부로 가져오고 인수합니다.
Plexe의 사용 사례
- 생산 ML 모델 구축
- 내부 도구에 대한 AI 에이전트
- 자체 호스팅된 모델 배포
- 내장 엔지니어링 배달
