Digisky
استودیوی محصول و مهندسی

برای مسئله‌های پیچیده، نرم‌افزارهای کاربردی می‌سازیم.

از اپلیکیشن و محصول داده تا سامانهٔ هوش مصنوعی. مسئله را با شما می‌فهمیم و راه‌حلی می‌سازیم که در کار روزمره‌تان به درد بخورد.

تصویر مفهومی از داده‌ها، مراحل پردازش و خروجی قابل بررسی
تصویر مفهومی از مسیر داده تا نتیجه؛ نمای محصول واقعی نیست.
۲۸۷عملیات API در دیتاکوپایلوت
۳۰موتور پایگاه‌داده پشتیبانی‌شده
۱۷,۱۳۷تابع آزمون خودکار
۱۰سال فعالیت
چطور کار می‌کنیم

سه تصمیمی که در هر پروژه تکرار می‌شود

اینها ترجیح سلیقه‌ای نیستند. در هفت پایگاه کد، هر سه بارها و آگاهانه تکرار شده‌اند.

مالکیت با شماست

دسترسی فقط‌خواندنی، گزینهٔ مدل محلی و کنترل دسترسی نقش‌محور. مرز شبکه و نیازهای عملیاتی هر استقرار را پیش از اجرا مشخص می‌کنیم.

فارسی از پایه

راست‌به‌چپ به‌عنوان معماری، تقویم شمسی در SQL تحلیلی، نرمال‌سازی فارسی به‌عنوان مسئلهٔ درستی، و پیکره‌های فارسی که خودمان ساخته‌ایم.

مرزها روشن است

پرس‌وجوها محدود و فقط‌خواندنی‌اند و نتیجهٔ عددی می‌تواند مستقیم به نمودار برسد. زنجیرهٔ کامل ارجاع پاسخ هنوز ساخته نشده و محدودیت‌ها کنار قابلیت‌ها منتشر می‌شوند.

مسئله

بیشتر سازمان‌ها نمی‌توانند دادهٔ خود را جای دیگری بفرستند

بانک، بیمه، فولاد، معدن، سلامت — در هر کدام دلیلی جدی برای بیرون‌نرفتن داده وجود دارد: مقررات، محرمانگی، یا صرفاً اینکه شبکه به بیرون وصل نیست.

اغلب فروشندگان هوش مصنوعی انگیزهٔ تجاری برای حل این مسئله ندارند؛ درآمدشان به ابر وصل است. نتیجه این است که سازمان‌هایی با بیشترین نیاز به تحلیل، کمترین گزینه را دارند.

«آیا داده از سازمان ما خارج می‌شود؟»

«می‌شود کاملاً آفلاین اجرا شود؟»

«این عدد از کجا آمده؟»

این سه پرسش، معماری هر چیزی است که می‌سازیم.

مهندسی

آنچه یاد گرفته‌ایم، منتشر می‌کنیم

نوشته‌هایی دربارهٔ کارهایی که واقعاً انجام داده‌ایم — با اعداد، کد و جاهایی که روش کار نمی‌کند.

به‌روزرسانی وزن‌های مدل در محیط ایزوله، بدون شکستن ایزولاسیون

یک رویهٔ اجراشدنی و کامل برای به‌روزرسانی مدل در محیط ایزوله — فهرست‌نامه، امضای جدا، دروازهٔ فرمت، آینه‌کردن بلاب‌های Ollama، انتشار و بازگردانی از راه جدول تنظیمات — که از اصول اولیه ساخته شده، چون تقریباً هیچ فروشنده‌ای گام‌های میان «وزن‌ها را دانلود کنید» و «کلاستر ایزوله دارد سرویس می‌دهد» را مستند نکرده است.

محاسبهٔ سخت‌افزار برای اجرای مدل زبانی درون‌سازمانی: ۵۰، ۲۰۰ و ۱۰۰۰ کاربر هم‌زمان

یک محاسبهٔ ابعاد کامل از ابتدا تا انتها — از کاربر هم‌زمان با قانون لیتل و دنبالهٔ پواسون تا درخواست‌های در جریان، بعد از راه حساب دقیق حافظهٔ نهان کلید-مقدار و سقف پهنای باند حافظه تا شمار کارت گرافیک — با نام‌بردن تک‌تک فرض‌ها، و این نتیجهٔ غیرشهودی که پس از چند ده جریانِ بلندبافت، این حافظهٔ نهان کلید-مقدار است که صورت‌حساب سخت‌افزار را تعیین می‌کند، نه وزن‌ها.

فهرست کنترل خروج داده: هر تماس بیرونی که یک پشتهٔ مدل زبانی برقرار می‌کند

فهرستی کامل و دسته‌به‌دسته از تماس‌های بیرونی یک پشتهٔ مدل زبانی خودمیزبان، شامل چهار موردی که تقریباً هیچ‌کس نمی‌شمارد — واکشی OCSP و CRL هنگام اعتبارسنجی TLS، تمدید گواهی ACME، تازه‌سازی خودکار snap و بسته‌ها، و واکشی‌های خودِ اپلیکیشن به نشانی‌هایی که کاربر تعیین می‌کند — هر کدام همراه با کنترلی که واقعاً متوقفشان می‌کند و روشی مبتنی بر فضای‌نام شبکه برای اثبات اینکه پشته بدون هیچ‌کدامشان کار می‌کند.

ASTER، Sentinel-2، PRISMA یا EnMAP: جدول تصمیم برای نقشه‌برداری دگرسانی

یک جدول تصمیم واحد که ASTER، Sentinel-2، PRISMA، EnMAP و EMIT را در برابر معیارهایی می‌سنجد که واقعاً سرنوشت پروژه را تعیین می‌کنند — نمونه‌برداری طیفی در ۲٫۲ میکرومتر، خرابی SWIR در آوریل ۲۰۰۸، نبودِ باند آبی، حق سفارش برداشت و حق بازتوزیع — به‌همراه استدلال پشت یک تصمیم واقعی در مهندسی پیکره برای کنارگذاشتن کامل ASTER، و شرحی صریح از اینکه چرا دقت طبقه‌بندی منتشرشده، موفقیت اکتشاف را اندازه نمی‌گیرد.

همهٔ نوشته‌ها →

شروع کنیم

یک پرسش واقعی از سازمان خودتان بیاورید

یک پرسش واقعی از سازمانتان بیاورید. در یک بررسی محدود، کیفیت پاسخ را با داده‌ها و گزارش‌های تأییدشدهٔ خودتان می‌سنجیم.