AI Engineering & Pengembangan Platform
AI engineering komprehensif: LLM, RAG, agen AI, fine-tuning, computer vision, analitik prediktif, MLOps, dan infrastruktur AI. Dari strategi hingga produksi...
4-8 minggu dari prototipe ke produksi, tergantung kompleksitas
Apa yang Kami Berikan
Integrasi LLM & Pipeline RAG
Sistem retrieval-augmented generation yang dibangun di atas data Anda, dengan database vektor, pipeline embedding, dan pencarian semantik: di-deploy di infrastruktur Anda sendiri.
Pengembangan Agen AI
Agen AI kustom untuk otomatisasi internal, dukungan pelanggan, code review, dan analisis data: dengan guardrails, human-in-the-loop review, dan pemantauan akurasi.
Fine-tuning & Pelatihan Model
Model yang di-fine-tune pada data domain Anda untuk tugas khusus: klasifikasi, ekstraksi, ringkasan: dengan evaluasi benchmark dan deployment produksi.
Arsitektur Platform AI
Desain platform AI end-to-end: API inferensi, model serving, pipeline orkestrasi, monitoring, dan optimasi biaya untuk beban kerja AI produksi.
Computer Vision
Deteksi objek, klasifikasi gambar, OCR, dan analitik video dengan YOLO, EfficientNet, dan Vision Transformer. Di-deploy di perangkat edge dan cloud.
Analitik Prediktif & Machine Learning
Peramalan time series, deteksi anomali, segmentasi pelanggan, dan sistem rekomendasi dengan XGBoost, LightGBM, dan model ensemble.
MLOps & Infrastruktur AI
Pipeline pelatihan otomatis, registri model, A/B testing, pemantauan drift, dan CI/CD untuk ML. Di-deploy di Kubernetes dengan Kubeflow atau MLflow.
Konsultasi Strategi AI
Penilaian kesiapan AI, discovery use case, analisis ROI, dan roadmap implementasi. Keputusan build vs buy didasarkan pada data aktual Anda.
AI Percakapan & Chatbot
Chatbot bertenaga LLM dengan integrasi multi-channel (Web, WhatsApp, Telegram), penanganan konteks multi-turn, dan konektivitas sistem backend.
Data Engineering untuk AI
Pipeline ETL/ELT, data lake, feature store, dan pemrosesan data tidak terstruktur. Data disiapkan dan siap untuk pelatihan dan inferensi AI.
Pengujian Keamanan AI
Pengujian prompt injection, simulasi adversarial attack, pengujian model extraction, dan penilaian kebocoran data. Laporan remediasi dengan roadmap implementasi.
AI Suara & Ucapan
Speech-to-text (STT), text-to-speech (TTS), agen suara, dan analisis sentimen suara dengan Whisper, ElevenLabs, dan model kustom.
Sistem Multi-Agen
Arsitektur multi-agen dengan penugasan peran, komunikasi antar-agen, dan orkestrasi tugas kompleks. Di-deploy dengan LangGraph, CrewAI, atau orkestrasi kustom.
Database Vektor & Pencarian
Solusi database vektor dengan Pinecone, Weaviate, Qdrant, dan Milvus. Pipeline embedding yang dioptimalkan, pencarian hibrida, dan caching semantik untuk RAG produksi.
Edge AI & ML On-Device
Deployment model AI pada perangkat edge: TensorFlow Lite, ONNX Runtime, CoreML. Dioptimalkan untuk latensi rendah dan operasi offline.
Generasi Data Sintetis
Hasilkan data sintetis untuk pelatihan model ketika data nyata langka atau sensitif. Pertahankan distribusi statistik dan karakteristik data asli.
Optimasi Biaya AI
Optimasi biaya inferensi: kuantisasi, pruning, distilasi, caching, dan pemilihan model per tugas. Kurangi biaya operasional AI sebesar 40-70%.
Proses Kami
Penilaian kesiapan AI dan discovery use case (Minggu 1)
Arsitektur solusi dan pemilihan model (Minggu 2)
Pengembangan prototipe dan pengujian benchmark (Minggu 3-4)
Integrasi dengan sistem yang ada dan pipeline data (Minggu 5-6)
Deployment produksi dengan monitoring dan guardrails (Minggu 7-8)
Pemantauan kinerja dan iterasi (Berlangsung)
Hasil Kerja
- ✓Penilaian kesiapan AI dan rekomendasi use case
- ✓Pipeline atau agen AI siap produksi yang sudah di-deploy
- ✓Laporan evaluasi model dengan benchmark
- ✓Dokumentasi integrasi dan spesifikasi API
- ✓Dashboard monitoring akurasi dan kinerja
- ✓Dokumentasi pelatihan untuk tim Anda
Stack Teknologi
Pertanyaan Umum
ROI apa yang dapat kami harapkan dari AI engineering?
Sebagian besar klien melihat pengurangan 40-70% dalam waktu pemrosesan manual dalam kuartal pertama. Kami membangun model ROI yang diproyeksikan sebelum menulis kode apa pun.
Apakah Anda menggunakan model open-source atau API komersial?
Tergantung pada use case. Kami mengevaluasi keduanya berdasarkan latensi, akurasi, biaya, dan persyaratan keamanan data. Untuk data sensitif, kami men-deploy model open-source di infrastruktur Anda.
Bagaimana Anda mencegah halusinasi AI dalam produksi?
Guardrails, human-in-the-loop untuk tugas kritis, RAG dengan sumber data terverifikasi, dan pemantauan akurasi berkelanjutan terhadap data nyata Anda.
Apakah Anda melakukan computer vision?
Ya. Deteksi objek, OCR, analitik video dengan YOLO dan Vision Transformer. Di-deploy di cloud atau perangkat edge tergantung persyaratan.
Apakah biaya operasional AI dioptimalkan?
Ya. Kuantisasi, pruning, caching, dan pemilihan model per tugas. Klien biasanya mengurangi biaya inferensi sebesar 40-70% setelah optimasi.
Cocok Dipadukan Dengan
Mulai
Siap memulai proyek Anda?
Jadwalkan konsultasi teknis gratis untuk mendiskusikan kebutuhan engineering Anda. Tanpa komitmen, hanya percakapan jujur tentang produk Anda.