A Skaff é uma incubadora
para produtos Artefact
Elevar os padrões de entrega técnica.
Aumentar o sucesso comercial.
Consolidar artefact data de referência.
A Skaff oferece conhecimento de código aberto e soluções prontas para implementação para resolver problemas técnicos fundamentais
Há uma carga técnica significativa antes que AI data AI consigam demonstrar seu valor
A Skaff reconhece a importância desse trabalho fundamental e desenvolve aceleradores de alta qualidade para otimizar a compilação e a implantação, permitindo que as equipes se concentrem em tarefas que agreguem valor.
Conhecimento
Pacotes
Comece com o pé direito
Acelere sua integração com uma tecnologia ou área de especialização consultando um de nossos pacotes de conhecimento.
O que vem na caixa?
Os pacotes de conhecimento incluem uma sessão prática de 45 minutos,
e nossas convicções coletivas sobre como
abordar o assunto.
Experimente um
Pacotes implantáveis
Vá direto ao ponto
Acelerar o desenvolvimento e a industrialização de data utilizando software de código aberto já disponível no mercado.
Como é?
Esses aceleradores podem ser pacotes Python,
módulos Terraform, modelos de repositórios Git,
esboços de painéis de controle e muito mais.
Experimente um
Acelere o desenvolvimento AI seu AI geral usando o
, nosso kit de industrialização Langchain.
Histórias de sucesso
Capital de risco
Ao utilizar os aceleradores de IA gerativa da Skaff, uma Artefact demonstrou rapidamente a grande economia de tempo que poderia ser alcançada por meio da indexação e consulta data não estruturados data fusões e aquisições.
Os analistas puderam fazer perguntas sobre documentos de due diligence, estudos de mercado, entrevistas com especialistas e outros reports linguagem natural. Isso permite cruzar informações com facilidade, aumentando significativamente a produtividade.
Aprovada a expansão para 1.500 usuários.
Produtos de beleza para o consumidor
Ao criar uma data para dar suporte a casos de uso de marketing, o uso dos aceleradores Skaff agilizou a implantação de data , data , controle de acesso, finops e data .
Como isso foi resolvido em questão de dias, em vez de semanas ou meses, data puderam se concentrar no desenvolvimento data e atender a casos de uso estratégicos para a marca.
VAREJO
Para analisar data proveniente de pontos de venda em um caso de uso de detecção de fraudes, utilizou-se o acelerador de servidor dbt da Skaff para implantar e programar o pipeline de análise.
Isso permitiu que a Artefact obtivesse rapidamente informações sobre eventos de detecção de fraudes e outros incidentes
Ter esse acelerador pronto para uso permitiu que eles reduzissem em semanas o tempo de desenvolvimento e se concentrassem no produto.
Artigos do blog Medium escritos por nossos especialistas em tecnologia
O futuro da AI agentiva AI dos grafos de conhecimento?
À medida que as empresas se apressam para implementar AI, a maioria descobre que sua data nunca foi projetada para o raciocínio autônomo. Hoje, até 80% das AI ...
Enriquecendo a experiência do "faça você mesmo": como a ADEO usa AI conectar conteúdo e conhecimento
A otimização do sortimento é um processo fundamental no varejo que envolve a seleção da combinação ideal de produtos para atender à demanda dos consumidores, levando em conta os diversos aspectos logísticos...
MotherDuck explicada: como a solução AI análise de última geração se integra à sua Data
O MotherDuck amplia o desempenho analítico do DuckDB para a cloud recursos colaborativos, oferecendo um desempenho quatro vezes mais rápido que o BigQuery e economia de custos em relação data tradicionais por meio de...
Otimização de sortimento com modelos de escolha discreta em Python
A otimização do sortimento é um processo fundamental no varejo que envolve a seleção da combinação ideal de produtos para atender à demanda dos consumidores, levando em conta os diversos aspectos logísticos...
O alinhamento de preferências é sempre a melhor opção para melhorar a tradução baseada em LLM? Uma análise empírica
As métricas neurais para avaliação da tradução automática (MT) têm ganhado cada vez mais destaque devido à sua correlação superior com os julgamentos humanos, em comparação com as métricas lexicais tradicionais
Choice-Learn: Modelagem de escolha em grande escala para contextos operacionais sob a perspectiva do aprendizado de máquina
Os modelos de escolha discreta têm como objetivo prever as decisões de escolha tomadas por indivíduos a partir de um conjunto de alternativas, denominado “assortimento”. Entre os casos de uso mais conhecidos estão a previsão de...
A era da AI generativa: o que está mudando
A abundância e a diversidade das reações ao ChatGPT e a outras IAs generativas, sejam elas céticas ou entusiásticas, demonstram as mudanças que elas estão provocando e o impacto...
Como Artefact desenvolver um sistema de carreira justo e simples para engenheiros de software
No setor de tecnologia de hoje, dinâmico e em constante evolução, a trajetória profissional pode muitas vezes parecer um caminho sinuoso em meio a uma densa floresta de oportunidades. Com a rápida...
Por que você precisa do LLMOps
Este artigo apresenta o LLMOps, uma área especializada que combina DevOps e MLOps para lidar com os desafios impostos pelos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)...
Explorando o potencial da Linguagem de Expressão LangChain (LCEL): da prova de conceito à produção
Em menos de um ano, o LangChain tornou-se uma das bibliotecas Python mais utilizadas para interagir com LLMs, mas o LangChain era basicamente uma biblioteca...
Como fizemos a reconciliação de IDs de perfil usando o Treasure Data e SQL
Neste artigo, explicamos os desafios da reconciliação de identidades e demonstramos nossa abordagem para criar um perfil de identidade unificado na Data do Cliente, especificamente...
Snowday ’23 da Snowflake: rumo ao sucesso Data
Ao refletirmos sobre as ideias compartilhadas durante o evento “Snowday”, realizado nos dias 1º e 2 de novembro, uma enxurrada de revelações empolgantes sobre o futuro de...
