deepsense.ai
deepsense.ai · 程式設計
deepsense.ai 是應用 AI 顧問公司，負責設計、建置並維運企業智慧代理、RAG 系統與 MLOps 流程，團隊有 120 位工程師，累積 200 個交付專案。
關於 deepsense.ai
What Is deepsense.ai
deepsense.ai 是一家 AI 顧問公司，把企業專案從商業論證一路帶到正式上線的系統。服務範圍包含以內部資料為基礎的客製化 AI 開發、智慧代理、模型評估、MLOps、電腦視覺與邊緣部署。客戶包括 Sky、Volkswagen、Nielsen、NOAA、Zebra Technologies、Brainly 與 DocPlanner。
公司成立於 2014 年，目前以華沙與帕羅奧圖為據點，約有 120 位專家。它是 OpenAI、Anthropic、Google Cloud、AWS、LangChain 與 ElevenLabs 的官方合作夥伴，也維護開源專案，例如用來打造代理式 RAG 流程的 Python 函式庫 ragbits，以及用 LLM 查詢結構化資料的 db-ally。
限制出在購買方式。它沒有自助式產品、沒有公開價目表，也沒有簽約前可試用的免費方案。每個合作都從一次需求訪談開始，這對有預算、有實際流程要修的企業很合理，但對想當天就試用軟體的人來說很折磨。
Getting Started
- 預約初次會議，說明想改善的流程，以及會牽涉到的資料來源與系統。
- 進行探索或顧問階段，選定一個使用情境、設定成功指標，並估算成本與風險。
- 用自家資料做出可運作的原型，確認評估結果之後再決定是否進入完整開發。
- 把系統搬進你的雲端帳號，附上監控、存取控制與內部團隊能接手的文件。
- 交付期間同步培訓內部人員，讓顧問離場後 AI 計畫還能繼續跑。
產品資訊
快速了解 deepsense.ai 的定價、支援平台與效能。
適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 大型企業的 AI 負責人，手上有一個卡住的概念驗證：模型在筆記本裡跑得動，卻要放上正式流量，而且需要有負責人與監控機制。
- 受監管產業：製藥、醫療、保險與公部門團隊會在交付過程拿到評估、可追溯性與人工覆核，遇到稽核時這些就是差別。
- 正在加 AI 功能的產品組織：想把助理或代理放進既有產品，而不是另開一個聊天機器人，同時需要把資料管線做扎實。
- 沒有資深 ML 團隊的新創：能聘一位專家，卻養不起一整組工程師，因此寧願在特定期間引入合作夥伴。
任務
- 建置企業 AI 代理，讓它根據內部文件回答、呼叫工具，並在信心不足時轉交真人處理。
- 製作 LLM 評估資料集並執行評分，讓模型更換有數字可比較，而不是靠開會爭論。
- 建置 MLOps 服務，負責部署、監控與重新訓練企業裡既有的模型。
- 把電腦視覺或邊緣推論加進實體流程，例如產線品檢或現場文件拍攝。
- 撰寫 AI 藍圖，列出前三個使用情境、資料缺口與每一步的成本。
情境
- 概念驗證在董事會拿到掌聲，接下來要通過資安審查、採購流程，還要面對真正的使用者。
- 製藥或醫療團隊需要一個會引用來源、留下覆核紀錄的助理，以應付法規提問。
- 公司想統一各部門打造 RAG 流程的做法，避免五套不同技術堆疊同時上線。
主要功能
企業 AI 代理與生成式 AI 交付
deepsense.ai 做的是能把工作做完的代理，不是只會聊天的代理。常見範圍包括工具呼叫、內部知識檢索、護欄機制，以及對高風險決策保留人工覆核。交付內容也包含評估資料集，用來證明模型換版後代理仍然正常。
以 ragbits 打造代理式 RAG
ragbits 是這家公司開源的 Python 函式庫，專門處理 RAG 流程，也反映團隊怎麼看檢索。它提供資料匯入、向量嵌入、重排序與生成等模組，另外還有聊天介面的前端層。因為程式碼公開，客戶團隊在簽約前就能先讀一遍。
LLM 與 VLM 評估資料集
沒有測試集，就很難驗證模型品質的說法。團隊會為文字與視覺模型建立評估資料集，與領域專家一起定義評分標準，並在新模型推出時做比較。最後產出的是一個產品負責人在會議上敢拿出來辯護的數字。
MLOps 與正式環境基礎設施
MLOps 服務處理的是不炫但關鍵的部分：容器化部署、GPU 排程、監控、漂移偵測與重新訓練的觸發條件。官方公布的一個案例中，調整分散式環境後，32 張 GPU 的訓練任務平均利用率達到 96.3%。這種工作決定模型上線後養不養得起。
客製 MCP 伺服器與平台整合
對於統一使用 Claude、ChatGPT Enterprise 或 Gemini 的團隊，這家公司會打造客製 MCP 伺服器，在受控權限下把內部資料與工具接給這些助理。當廠商助理需要讀取私有資料倉儲或舊系統，又不想直接開放資料庫連線時，這是最實際的做法。
AI 顧問與導入計畫
顧問專案通常為期四到八週，結束時給的是決策，不是簡報：哪個使用情境先投資、選哪家供應商、開發要花多少、內部由誰接手。公司也會開工作坊，讓內部團隊在合約結束後能繼續做。
優缺點
優點
- 策略、工程與維運放在同一份合約裡，不必在策略顧問與開發外包之間來回翻譯。
- 具備 OpenAI、Anthropic、Google Cloud 與 AWS 官方合作夥伴身分，能提早掌握平台變動，也有供應商工程師的直接窗口。
- ragbits 與 db-ally 的開源成果公開，第一次開會前就能判斷程式碼品質。
- 受監管產業的經驗反映在方法上，評估、可追溯性與人工覆核都是標準流程。
- 團隊可以進駐與內部員工一起工作，知識會留下來，而不是留下一套沒人懂的黑箱。
缺點
- 沒有公開價格，編預算前一定得先談業務，小型團隊容易被卡住。
- 沒有自助方案也沒有試用，不簽約就沒辦法先做一個小專案。
- 專案有最低規模，加上重心放在大型客戶，只有兩千美元點子的單人創業者並不適合。
- 時程取決於客戶的資料存取與資安審查，這兩步往往比開發本身更久。
常見問題
它替企業建置 AI 系統，後續也協助維運。工作範圍從企業 AI 代理、企業搜尋，到電腦視覺、MLOps，以及最後會產出可投資藍圖的顧問專案。
相關內容
探索與 deepsense.ai 相關的工具、技能與文章。
deepsense.ai 替代方案
Base Code
Base44 (Wix) · 程式設計 · 生產力Base Code 是 Base44 推出的共享雲端開發環境。團隊在對話中描述對既有 GitHub 儲存庫的修改，看著預覽確認結果，再以 Pull Request 交回工程團隊。
Google EmbeddingGemma 2
Google DeepMind · 寫作 · 圖片 · 程式設計Google EmbeddingGemma 2 是 7.4 億參數的開源模型，能把文字、程式碼、圖片、音訊與影片畫面轉成同一個 768 維空間裡的向量，在手機與筆電上就能執行。
GitGlow
GitGlow · 程式設計 · 生產力GitGlow 是桌面版 Git 用戶端，把你自己的程式碼與 AI 代理程式的變更集中在同一份審查裡，讓你在交付前看清楚機器上究竟要送出什麼。