AI-agenter & automatisering

Naturlig språkbehandling

Pipelines som klassificerar, extraherar, sammanfattar och söker i din text på de språk du arbetar med, med uppmätt noggrannhet och mänsklig granskning där modellen är osäker.

Diskutera ditt projektDiskutera ditt NLP-projekt

Förvandla ostrukturerad text till användbara data

E-post, ärenden, kontrakt, recensioner och transkriptioner innehåller information som dina system inte kan använda förrän någon läser dem. Vi bygger NLP-pipelines som klassificerar, extraherar, sammanfattar och söker i den texten, med bibliotek som spaCy och Hugging Face transformers, stora språkmodeller eller en blandning. Pipelines fungerar på engelska och andra språk, inklusive arabiska, hebreiska och bengali, mäts på märkta exempel från dina egna data och skickar osäkra fall till människor i stället för att gissa.

AI-stödd, expertvaliderad NLP

Hur AI hjälper till

  • AI förmärker text för annotering; dina domänexperter bekräftar eller korrigerar märkningarna.
  • LLM:er skissar extraktionsprompter och testfall, jämförda mot tränade modeller på dina data.
  • Kodningsagenter skissar pipeline-kod, kopplingar och utvärderingsskript för granskning av ingenjörer.
  • AI grupperar fel efter typ och språk för att visa var pipelinen kämpar.

Vad våra experter ansvarar för

  • Märkningsdefinitioner och de riktlinjer annoterare följer
  • Modellen eller prompten för varje uppgift, vald utifrån uppmätt kvalitet och kostnad
  • Konfidenströsklar, och vilka objekt som går till mänsklig granskning
  • Hantering av personuppgifter: maskering, åtkomst och lagring

Var varje tillvägagångssätt vanligtvis passar

Illustrativa utgångspunkter; det slutliga valet per uppgift kommer från tester på din egen etiketterade text.

ReglerTränad modellLLM-promptningMänsklig granskning
SpråkidentifieringPassar vissa fallOftast en bra passformSällan rätt valSällan rätt val
Ämnes- och avsiktsklassificeringPassar vissa fallOftast en bra passformOftast en bra passformPassar vissa fall
Namn, datum och beloppPassar vissa fallOftast en bra passformPassar vissa fallPassar vissa fall
Extraktion av kontraktsklausulerSällan rätt valPassar vissa fallOftast en bra passformOftast en bra passform
Sentiment och temanSällan rätt valOftast en bra passformPassar vissa fallPassar vissa fall
Sammanfattning av långa dokumentSällan rätt valPassar vissa fallOftast en bra passformPassar vissa fall
  • Oftast en bra passform
  • Passar vissa fall
  • Sällan rätt val

Vem som har text att bearbeta

Personer i ditt team läser varje inkommande e-post, ärende eller kontrakt bara för att avgöra vart det ska eller för att plocka ut några detaljer, och eftersläpningen växer snabbare än de hinner sortera den.

  • Supportverksamhet som sorterar inkommande ärenden och e-post efter ämne och brådska
  • Juridik- och inköpsteam som plockar ut datum och villkor ur kontrakt
  • Insiktsteam som läser recensioner och enkäter skrivna på flera språk

Vad du får

NLP-pipelines byggda kring din text

  • Flerspråkig bearbetning

    Språkdetektering, översättningssteg och utvärdering per språk, som omfattar engelska, höger-till-vänster-skrivna arabiska och hebreiska, bengali och andra språk du behöver.

  • Entitets- och dataextraktion

    Namn, organisationer, datum, belopp och dina egna entiteter hämtade från kontrakt, e-post och transkriptioner till strukturerade fält.

  • Klassificering och dirigering

    Klassificering av avsikt, ämne och prioritet som dirigerar ärenden och meddelanden till rätt kö, med osäkra fall skickade till en person.

  • Sentiment- och temaanalys

    Aspektbaserat sentiment och ämnesklustring över recensioner, enkäter och ärenden, som visar vad människor nämner och hur de känner inför det.

  • Sammanfattning och sökning

    Sammanfattningar av långa dokument och transkriptioner med länkar till källpassager, plus semantisk sökning över dina textsamlingar.

  • API:er, batchjobb och strömmar

    Pipelines levererade som API:er, schemalagda batchjobb eller strömprocessorer, kopplade till dina databaser, dokumentlager och appar.

Var textbearbetning slutar

  • Konversationer med kunder hör till AI Chatbots, och frågebesvarande inuti din produkt till LLM Integration; NLP här bearbetar text i bulk.
  • Skannade sidor, foton och handskrift behöver OCR först; det steget omfattas av Computer Vision, och NLP tar vid när texten är maskinläsbar.
  • Domänbedömning stannar hos dina experter: vi organiserar etikettering och mätning, men juridisk, medicinsk eller policymässig tolkning av din text kommer från din sida.
  • Översättningssteg tjänar analys; dokument som översätts för publicering eller juridiskt bruk behöver professionella översättare, vilket den här tjänsten inte tillhandahåller.

Typiska förfrågningar om textbearbetning

Typiska scenarier vi omfattar, inte kundfallstudier.

  • En delad inkorg sorterad för hand

    Någon triagerar en delad inkorg varje morgon. Vi skulle klassificera meddelanden efter ämne och brådska, skicka säkra meddelanden direkt till rätt kö och behålla oklara i en granskningslista med den föreslagna etiketten visad.

  • Nyckelvillkor begravda i undertecknade kontrakt

    Inköp behöver förnyelsedatum, uppsägningstider och ansvarsbegränsningar från undertecknade kontrakt. Vi skulle extrahera varje fält med en länk till den klausul det kom från, och skicka fält med låg konfidens till en granskare innan de når ditt kontraktsregister.

  • Recensioner som kommer in på flera språk

    Ett produktteam får recensioner på engelska, arabiska och bengali. Vi skulle upptäcka varje recensions språk, tagga de aspekter som nämns och sentimentet mot dem, mäta kvaliteten separat per språk och gruppera återkommande teman för teamet att läsa.

Hur ett NLP-projekt löper

  1. 01

    Uppgifts- och datagranskning

    Definiera varje uppgift, dess märkningar och de beslut den matar, gå igenom exempeltext på varje språk som är inblandat och enas om kvalitetsribban.

  2. 02

    Märkning och baslinjer

    Märk en testuppsättning med dina experter och jämför sedan tillvägagångssätt, från regler och spaCy-modeller till finjusterade transformers och LLM:er, på kvalitet och kostnad.

  3. 03

    Pipeline-integration

    Bygg pipelinen som ett API, batchjobb eller en ström, med konfidenströsklar, mänsklig granskning av osäkra objekt och länkar till dina system.

  4. 04

    Övervaka och förbättra

    Spåra kvalitet, drift och korrigeringar i produktion, och träna om eller justera prompter när språket i dina data förändras.

Två sätt att arbeta med AI-verktyg

Välj var AI-kodningsagenter får bearbeta er kod medan vi bygger. Ingenjörsstandarden är densamma oavsett.

Osäker? Vi rekommenderar ett under avgränsningen. Jämför AI-leveransalternativ

Hur design, QA och drift stöder din pipeline

  • Granskningsskärmar för din personal

    Designers bygger de skärmar där personalen kontrollerar extraherade fält, korrigerar märkningar och godkänner sammanfattningar, så att korrigeringar går snabbt och matas tillbaka in i utvärderingen.

  • QA med märkta testuppsättningar

    QA håller märkta testuppsättningar per uppgift och språk, spårar precision och täckning per klass och kör om regressionskontroller efter ändringar av modell, prompt eller pipeline.

  • Övervakade pipelines

    DevOps kör pipelines med köövervakning, omförsök, aviseringar och kostnadsspårning, på hostade API:er eller på privat infrastruktur när text måste stanna i din miljö.

  • Kvalitet som upprätthålls över tid

    Vi bevakar drift, som nya produkter, termer eller språk i din text, går igenom korrigeringar tillsammans med dig och uppdaterar modeller eller prompter efter regressionskontroller.

FAQ

Vanliga frågor

Vilka språk kan ni stödja?

Engelska och många andra, inklusive arabiska, hebreiska och bengali. Kvaliteten varierar med språk och uppgift, så vi utvärderar varje språk du behöver på din egen text innan vi förbinder oss, och planerar för extra märkning där ett språk har färre färdiga modeller.

Bör vi använda en LLM eller en anpassad NLP-modell?

Det beror på volym, kostnad, hastighet och hur stabil uppgiften är. LLM:er hanterar varierade uppgifter med lite märkta data; mindre tränade modeller är ofta billigare och mer konsekventa vid hög volym. Vi jämför båda på din testuppsättning, och många pipelines kombinerar dem.

Hur noggrant blir det?

Vi kan inte utlova ett tal innan vi har sett dina data. Vi enas om målmått med dig före utvecklingen, mäter dem på en testuppsättning som dina experter har kontrollerat och dirigerar resultat med låg konfidens till människor i stället för att skicka vidare dem som säkra.

Kan känsliga dokument stanna inuti vår miljö?

Ja. Pipelines kan köras i ditt molnkonto eller på privat infrastruktur med modeller med öppna vikter, och personuppgifter kan maskeras före varje externt anrop. För vårt utvecklingsarbete kör Privat / Lokal AI-utveckling AI-kodningsmodellerna inuti en överenskommen gräns; Claude Code / OpenAI Codex-utveckling använder kommersiella kodningsagenter enligt överenskomna kontovillkor.

Relaterad läsning

  • Artificiell intelligens

    Minska svar utan stöd i RAG-applikationer

    Hur hämtningskvalitet, dokumentbehörigheter, bevis och utvärdering kan minska svar utan stöd – och var en kunskapsassistent fortfarande behöver gränser.

Sätt dina textdata i arbete

Skicka ett urval av den text du hanterar. Vi föreslår vilka uppgifter som passar NLP, vilket tillvägagångssätt som passar var och en, och hur kvaliteten kommer att mätas.

Diskutera ditt projektPrata med en NLP-ingenjör