Skaff is een incubator
voor Artefact producten Artefact
Verhoog de technische leveringsnormen.
Vergroot het commerciële succes.
Maak artefact leidende data.
Skaff biedt open-sourcekennis en kant-en-klare oplossingen voor fundamentele technische problemen
Er zijn aanzienlijke technische kosten gemoeid voordat data AI hun waarde kunnen bewijzen
Skaff erkent het belang van dit basiswerk en ontwikkelt hoogwaardige accelerators om het bouwen en implementeren te stroomlijnen, zodat teams zich kunnen richten op werkzaamheden die toegevoegde waarde opleveren.
Kennis
-pakketten
Neem een vliegende start
Versnel je kennismaking met een technologie of vakgebied door een van onze kennispakketten door te nemen.
Wat zit er in de doos?
De kennispakketten bevatten een praktische workshop van 45 minuten,
en onze gezamenlijke visie op hoe we
dit onderwerp moeten benaderen.
Probeer er eens een
Inzetbare pakketten
Door de standaardformuleringen heen
Versnel de ontwikkeling en implementatie van data door gebruik te maken van kant-en-klare open-source-software.
Hoe ziet het eruit?
Deze accelerators kunnen Python-pakketten zijn,
Terraform-modules, sjablonen voor Git-repositories,
wireframes voor dashboards en nog veel meer.
Probeer er eens een
Versnel de ontwikkeling van uw Gen AI met behulp van
onze Langchain-industrialiseringskit.
Succesverhalen
Private equity
Door gebruik te maken van de GenAI-accelerators van Skaff kon een Artefact al snel aantonen hoeveel tijd er kan worden bespaard door ongestructureerde data fusies en overnames te indexeren en te doorzoeken.
Analisten konden reports gewone taal vragen stellen over due diligence-documenten, marktonderzoeken, interviews met deskundigen en andere reports . Hierdoor kan informatie eenvoudig met elkaar worden vergeleken, wat de productiviteit aanzienlijk verhoogt.
Goedkeuring gekregen om op te schalen naar 1500 gebruikers.
Schoonheidsproducten voor consumenten
Bij het opzetten van een data ter ondersteuning van marketingtoepassingen heeft het gebruik van Skaff-accelerators de implementatie van data , data , toegangscontrole, finops en data aanzienlijk versneld.
Omdat dit binnen enkele dagen in plaats van weken of maanden was geregeld, konden data zich richten op het ontwikkelen data en het ondersteunen van strategische toepassingen voor het merk.
DETAILHANDEL
Om in het kader van fraudedetectie data van verkooppunten te analyseren, werd de dbt-serveraccelerator van Skaff gebruikt om een analysepijplijn te implementeren en te plannen.
Hierdoor kon het Artefact snel inzicht krijgen in gevallen van fraudedetectie en andere incidenten
Doordat deze accelerator al klaar voor gebruik was, konden ze weken aan ontwikkelingstijd besparen en zich volledig op hun product richten.
Blogartikelen van onze tech-experts
Zal de toekomst van agentgebaseerde AI van kennisgrafieken?
Nu bedrijven zich haasten om AI in de praktijk te brengen, komen de meesten tot de ontdekking dat hun data nooit is ontworpen voor autonoom redeneren. Tegenwoordig geldt voor maar liefst 80% van AI ...
De doe-het-zelf-ervaring verrijken: hoe ADEO AI inzet AI inhoud en kennis met elkaar te verbinden
Assortimentsoptimalisatie is een cruciaal proces in de detailhandel waarbij de ideale productmix wordt samengesteld om aan de vraag van de consument te voldoen, rekening houdend met de vele logistieke...
MotherDuck uitgelegd: hoe de AI analyseoplossing van de volgende generatie in uw Data past
MotherDuck breidt de analytische prestaties van DuckDB uit naar de cloud functies voor samenwerking, en biedt daarmee vier keer betere prestaties dan BigQuery en kostenbesparingen ten opzichte van traditionele data door middel van...
Assortimentsoptimalisatie met discrete-keuzemodellen in Python
Assortimentsoptimalisatie is een cruciaal proces in de detailhandel waarbij de ideale productmix wordt samengesteld om aan de vraag van de consument te voldoen, rekening houdend met de vele logistieke...
Is het afstemmen van voorkeuren altijd de beste optie om op LLM’s gebaseerde vertalingen te verbeteren? Een empirische analyse
Neurale maatstaven voor de evaluatie van machinevertaling (MT) winnen steeds meer aan belang vanwege hun betere correlatie met menselijke beoordelingen in vergelijking met traditionele lexicale maatstaven
Choice-Learn: Grootschalige keuzemodellering voor operationele contexten vanuit het perspectief van machine learning
Discrete-keuzemodellen zijn bedoeld om te voorspellen welke keuzes individuen maken uit een reeks alternatieven, ook wel een assortiment genoemd. Bekende toepassingen zijn onder meer het voorspellen van een...
Het tijdperk van generatieve AI: wat verandert er?
De vele en uiteenlopende reacties op ChatGPT en andere generatieve AI’s – of ze nu sceptisch of enthousiast zijn – laten zien welke veranderingen deze technologieën teweegbrengen en welke impact ze hebben...
Hoe Artefact een rechtvaardig en toch eenvoudig loopbaansysteem voor softwareontwikkelaars te ontwikkelen
In de dynamische en voortdurend veranderende tech-sector van vandaag kan een carrièrepad vaak aanvoelen als een kronkelend pad door een dichtbegroeid woud van mogelijkheden. Met de snelle...
Waarom u LLMOps nodig hebt
In dit artikel wordt LLMOps geïntroduceerd, een gespecialiseerde tak die DevOps en MLOps combineert om de uitdagingen aan te gaan die grote taalmodellen (LLM’s) met zich meebrengen...
De kracht van de LangChain Expression Language (LCEL) benutten: van proof of concept tot productie
LangChain is in minder dan een jaar uitgegroeid tot een van de meest gebruikte Python-bibliotheken voor interactie met LLM’s, maar LangChain was vooral een bibliotheek...
Hoe we profiel-ID’s hebben afgestemd met behulp van Treasure Data en SQL
In dit artikel lichten we de uitdagingen van ID-afstemming toe en laten we zien hoe wij te werk gaan om een uniforme profiel-ID te creëren in Data Customer Data , met name...
Snowflake’s Snowday ’23: op weg naar succes Data
Terwijl we terugblikken op de inzichten die tijdens het ‘Snowday’-evenement op 1 en 2 november werden gedeeld, volgt er een stroom van spannende onthullingen over de toekomst van...
