Progetterò e costruirò un agente llm sicuro con guardrail

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tonylim8009
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JongChul L
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Informazioni su questo servizio

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Progetto e costruisco agenti LLM per supporto clienti, conoscenza interna e domini regolamentati come sanità e finanza, dove risposte sbagliate hanno un costo reale.


Ciò che progetto:

- Classificazione delle intenzioni e porte di sicurezza che si attivano prima dell'LLM

- Retrieval (RAG) con isolamento per categoria. Se non si trova nessuna fonte, l'agente non risponde

- Stati di dialogo espliciti, con passaggio a un agente umano

- Valutazione: set di test di regressione, porte pass/fail in CI, report di copertura


Modelli: modelli API (GPT, Claude) o modelli on-premise serviti con vLLM.


Pacchetti:

- Base: revisione del tuo design attuale, rapporto scritto con correzioni

- Standard: documento di progettazione completo e piano di valutazione con un test set

- Premium: design, MVP funzionante, suite di regressione e rapporto di valutazione


Come lavoriamo: in forma scritta. Invia il tuo caso d'uso, le fonti di dati e la scelta del modello prima di ordinare. Tutto viene consegnato come file che il tuo team può conservare.


Escluso: fine-tuning del modello, hosting in produzione.


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JongChul L

Head of AI RD Center

  • DaCorea del Sud
  • Membro daott 2026
  • Lingue

    Coreano
I have spent about 30 years building telecom software, including network protocols, VoIP, IMS, and SIP systems. Currently, I lead the AI R&D Center at UANGEL, where I design carrier-grade systems that integrate LLMs and speech AI under strict telecom constraints. I specialize in voice AI, real-time communication, and cloud-native MLOps.

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