Cloud 服务和认证
我们利用灵活、安全的cloud 基础设施来促进您的业务,指导您从迁移到优化。

利用Cloud 服务提升您的业务。
在快速数字化转型的时代,cloud 技术对于保持竞争力至关重要。Cloud 服务为您的业务提供所需的可扩展、安全的基础设施,以快速适应不断变化的市场需求。
无论您是向cloud迁移、优化现有环境,还是构建混合解决方案,我们的综合咨询服务都能帮助您实现蓬勃发展所需的灵活性和敏捷性。
Cloud 平台带来了更强的可扩展性、成本效益和更好的协作。
我们的Cloud 和人工智能合作伙伴
我们与技术无关,可与所有cloud、混合和内部客户基础架构合作。

Artefact 是谷歌平台的认证合作伙伴:
谷歌营销平台(GMP)和谷歌Cloud 平台(GCP)。

SKAFF 是我们的人工智能加速器开源平台。
我们的技术专家撰写的 Medium 博客文章
丰富 DIY 体验:ADEO 如何利用人工智能连接内容与知识
分类优化是零售业的一个关键流程,它涉及到策划理想的产品组合以满足消费者需求,同时考虑到许多物流因素。
MotherDuck 解释:下一代生成式人工智能与分析解决方案如何融入您的数据堆栈
MotherDuck 通过协作功能将 DuckDB 的分析性能扩展到cloud ,提供比 BigQuery 快 4 倍的性能,并通过...
利用 Python 中的离散选择模型进行分类优化
分类优化是零售业的一个关键流程,它涉及到策划理想的产品组合以满足消费者需求,同时考虑到许多物流因素。
偏好对齐总是增强基于 LLM 翻译的最佳选择吗?实证分析
用于机器翻译(MT)评估的神经指标因其与人类判断的相关性优于传统词汇指标而日益突出。
选择-学习:从机器学习的角度为业务环境建立大规模选择模型
离散选择模型的目的是预测个人从被称为 "品种 "的备选方案中做出的选择决定。著名的应用案例包括预测...
生成式人工智能时代:正在发生的变化
人们对 ChatGPT 和其他生成式人工智能的反应既丰富又多样,无论是持怀疑态度还是充满热情,都表明了它们正在带来的变化和影响...
Artefact 如何为软件工程师制定公平而简单的职业制度
在当今充满活力、不断发展的科技行业中,职业道路往往会让人感觉像在机会密林中蜿蜒曲折。随着科技行业的快速发展,我们的职业道路也在不断变化。
为什么需要大型语言模型操作 (LLMOps)
本文介绍了 LLMOps,这是一个融合 DevOps 和 MLOps 的专门分支,用于管理大型语言模型 (LLM) 带来的挑战...
释放 LangChain 表达式语言 (LCEL) 的力量:从概念验证到产品化
在不到一年的时间里,LangChain 已成为与 LLM 交互的最常用 Python 库之一,但 LangChain 主要是一个库...
我们如何使用Treasure Data Unification和SQL处理配置文件命名的统一问题
在这篇文章中,我们解释了 ID 协调所面临的挑战,并展示了我们在客户数据平台中创建统一配置文件 ID 的方法,特别是...
Snowflake的 Snowday'23:滚雪球般地取得数据科学的成功
当我们回味 11 月 1 日和 2 日 "雪天 "活动中分享的见解时,一连串令人兴奋的关于未来的启示......
我们如何面试和聘用软件工程师Artefact
我们将详细介绍我们所寻找的技能、流程的各个步骤以及我们对所有候选人的承诺。























