描述
Plexe 是一个应用人工智能实验室：一个前置部署的工程团队与一个用于构建生产机器学习模型和人工智能代理的平台相结合。Plexe 的高级工程师在客户自己的产品中工作，直到系统上线，通常在几周内而不是几个季度内交付。
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基础平台由三个部分组成。Builder 将问题的自然语言描述转化为生产模型，并并行生成、评估和基准多个方法。Agents 组合人工智能代理，这些代理可以在公司的工具和数据中读取、写入和执行操作，内置了保护措施和政策控制。Runtime 部署生成的模型或代理，对其进行 A/B 测试，监控漂移，并根据需要进行再训练。在这些基础上，有十五个生产能力，包括人工智能代理运行时、预测机器学习服务、RAG 和向量存储、文档理解、工作流和 DAG 引擎、评估框架以及可观察性和监控。
Plexe 构建的所有内容都旨在自托管在客户自己的 VPC 中，或者如果需要则完全托管，运行时是密封和容器化的，因此 Plexe 无法访问客户的源代码、权重或提示。Plexe 经过 SOC 2 Type 2 审计。客户保留解决方案代码、配置、提示、业务规则和数据，并可以随时行使“毕业权”，将任何解决方案完全内部化，并进行完整交接。
Plexe 不发布固定的软件层。参与的范围围绕项目所需的工作流程、集成深度和支持级别进行；起始点包括在单个工作流程上的范围试点、客户面向代理的完整定制构建，或在启动后继续构建的嵌入式团队。一位记录在案的客户，一家财富 500 强的旅行公司，现在通过 Plexe 运行六个生产模型，由非技术人员操作，测得转化率提升 7%。
Plexe 为希望获得生产机器学习和人工智能代理的公司而构建，而无需从头开始建立内部机器学习团队。其团队包括来自帝国理工学院、牛津大学、AWS 和 Expedia 的工程师和数据科学家，并得到了 Y Combinator 的支持，支持者中包括来自微软和 Shopify 的运营商。Plexe 报告称，已有超过 30 个生产部署，每天提供数百万次推理。由于 Plexe 是以咨询为主导的参与，而不是自助工具，因此不适合希望在没有销售对话的情况下开始构建的团队。
- 类别机器学习平台
- 定价模式联系销售
- 部署API，批处理作业
- 平台网页版
Plexe的核心功能
Builder 将自然语言问题描述转化为生产机器学习模型，并并行基准多个方法
可以在公司自己的工具和数据中读取、写入和执行操作的代理，内置保护措施和政策控制
部署模型的运行时，进行 A/B 测试，监控漂移并实时再训练
在客户自己的 VPC 中自托管的部署，或完全托管
经过 SOC 2 Type 2 审计的密封容器化运行时，Plexe 无法访问源代码、权重或提示
完全的代码和模型所有权，拥有将任何解决方案内部化的毕业权
内置 RAG 和向量存储、文档理解和评估框架
一个高级工程团队与客户自己的团队一起交付
如何使用 Plexe？
范围：与 Plexe 团队讨论您所需的工作流程、数据和生产结果。
选择参与：从范围试点、完整定制构建或嵌入式团队开始。
构建：Plexe 的工程师在您的技术栈中设计、集成和评估模型或代理。
部署：交付到生产，自托管在您的 VPC 中或由 Plexe 完全管理。
监控和再训练：通过运行时跟踪性能和漂移，并根据使用情况变化进行再训练。
获取所有权：使用毕业权将解决方案完全内部化并进行交接。
Plexe的使用案例
- 生产机器学习模型构建
- 内部工具上的人工智能代理
- 自托管模型部署
- 嵌入式工程交付
