Beranda/Layanan/Gen AI
Solusi Gen AI

Production-grade
Gen AI di AWS

Kami membantu tim IT enterprise melampaui tahap pilot — menerapkan beban kerja AI generatif yang aman dan skalabel di AWS menggunakan Amazon Bedrock, SageMaker, dan arsitektur RAG yang dirancang khusus.

Amazon Bedrock RAG Pipelines LLM Fine-tuning Agentic Workflows SageMaker
Jadwalkan Konsultasi → Semua Solusi
🤖

Bedrock RAG Pipeline

Pencarian semantik atas 2,4 juta dokumen internal — latensi di bawah 800ms, skor relevansi 94%.

10×
pencarian pengetahuan lebih cepat
94%
answer relevance rate
Capabilities

Yang kami hadirkan

Implementasi Gen AI end-to-end — dari desain arsitektur hingga deployment produksi dan optimasi berkelanjutan.

🔍

Arsitektur RAGs

Pipeline Retrieval-Augmented Generation yang menghubungkan basis pengetahuan enterprise Anda ke foundation model — dengan kutipan sumber, kontrol akses, dan hallucination guardrails.

  • Amazon Bedrock Knowledge Bases
  • OpenSearch / Kendra vector retrieval
  • Chunking & embedding strategies
  • Multi-source document ingestion
⚙️

LLM Fine-tuning

Pelatihan model kustom pada data proprietary Anda — bahasa spesifik domain, nada, dan persyaratan kepatuhan tertanam dalam model saat inferensi.

  • SageMaker training pipelines
  • RLHF & instruction tuning
  • Model evaluation frameworks
  • Endpoint inferensi teroptimasi biaya
🤝

Agentic Workflows

Agen AI multi-langkah yang berpikir, merencanakan, dan bertindak di seluruh sistem Anda — terintegrasi dengan API, database, dan tooling operasional secara aman.

  • Bedrock Agents orchestration
  • Integrasi Tool-use & API
  • Kontrol Human-in-the-loop
  • Pencatatan audit & guardrail
🛡️

AI Governance & Safety

Kontrol enterprise untuk beban kerja AI — residensi data, penyaringan konten, deteksi PII, dan jejak audit yang memuaskan tim keamanan dan kepatuhan.

  • Bedrock Guardrails configuration
  • VPC-isolated inference
  • IAM-based model access
  • Pertahanan injeksi prompt
📊

AI Observability

Visibilitas penuh ke performa beban kerja AI Anda — penggunaan token, distribusi latensi, deteksi drift model, dan atribusi biaya per tim atau kasus penggunaane.

  • CloudWatch dashboards
  • Pemberitahuan latensi & throughput
  • Pencatatan prompt / respons
  • Pemantauan biaya per inferensi
🚀

MLOps & Deployment

Pipeline otomatis untuk versioning model, pengujian, dan promosi — sehingga tim Anda dapat melakukan iterasi pada beban kerja AI dengan ketelitian yang sama seperti kode aplikasi.

  • SageMaker Pipelines
  • Blue/green model deployments
  • Framework pengujian A/B
  • Model registry & lineage
Kasus Penggunaan

Di mana tim enterprise
menerapkan Gen AI

Pola umum yang kami implementasikan untuk tim IT yang mengoperasikan lingkungan AWS skala besar.

01 / Internal Knowledge Assistant

Chatbot basis pengetahuan enterprise

Asisten berbasis RAG yang memungkinkan karyawan mengkueri dokumentasi internal, runbook, kebijakan HR, dan spesifikasi produk dalam bahasa alami — dengan kutipan dan kontrol akses per departemen.

Mengurangi volume tiket helpdesk sebesar 30–40%
Dijalankan di VPC tanpa data keluar dari akun Anda
Terintegrasi dengan Confluence, SharePoint, S3
02 / Code & DevOps Automation

AI-assisted infrastructure operations

Alur kerja agentik yang menginterpretasikan alert operasional, menyarankan langkah remediasi, menghasilkan IaC secara otomatis dari bahasa alami, dan mempercepat tinjauan kode untuk tim engineering.

Resolusi insiden lebih cepat dengan ringkasan kontekstual
IaC generation from plain-English requirements
Terintegrasi dengan Jira, GitHub, PagerDuty
03 / Customer-Facing Automation

Dukungan pelanggan cerdas dalam skala besar

Deploy AI percakapan yang telah di-fine-tune untuk menangani pertanyaan dukungan Tier 1, eskalasi cerdas ke agen manusia, dan terus meningkat dari interaksi nyata interaction data.

60–70% deflection of routine enquiries
Peralihan mulus dengan konteks percakapan penuh
Model kustom yang dilatih dengan data produk Anda
04 / Data Intelligence

Analitik & pelaporan bahasa alami

Biarkan pengguna bisnis membuat kueri data warehouse dan dashboard dalam bahasa sederhana — dengan ringkasan yang dihasilkan AI, callout anomali, dan draf ringkasan eksekutif otomatis eports.

Query Redshift, Athena, RDS via natural language
Auto-generated weekly performance reports
Deteksi anomali dengan penjelasan bahasa sederhana
Pendekatan Kami

Dari pilot ke produksi
in four stages

01

Discovery & Scoping

Kami memetakan sumber data, kasus penggunaan, persyaratan kepatuhan, dan kematangan AI Anda saat ini untuk menentukan arsitektur yang tepat sebelum menulis satu baris kode.

02

Proof of Concept

Prototipe yang berfungsi di akun AWS Anda — dievaluasi terhadap data enterprise nyata dengan tolok ukur kualitas yang terukur dan kriteria persetujuan pemangku kepentingan.

03

Build Produksi

Deployment yang diperkuat dan skalabel dengan pipeline CI/CD, kontrol keamanan, observabilitas, dan guardrail biaya tertanam sejak hari pertama.

04

Optimasi & Skalasi

Evaluasi model berkelanjutan, optimasi biaya, dan perluasan kapabilitas — dengan tim Anda dilatih untuk memiliki dan melakukan iterasi pada sistem.

AWS Services

Dibangun di atas fondasi yang tepat
AWS primitives

Kami bekerja di seluruh stack AWS AI/ML — memilih dan mengombinasikan layanan yang sesuai dengan kebutuhan beban kerja spesifik Anda.

Amazon Bedrock

Akses foundation model & RAG

Amazon SageMaker

Training, fine-tuning & MLOps

Amazon Kendra

Pencarian enterprise cerdas

Amazon OpenSearch

Pencarian vektor & embedding

AWS Lambda

Inferensi serverless & agen

Amazon S3

Data lake & penyimpanan dokumen

AWS Step Functions

Orkestrasi alur kerja agentik

Amazon CloudWatch

AI workload observability

Siap memindahkan Gen AI Anda dari pilot ke produksi?

Jadwalkan konsultasi dengan tim kami untuk memetakan arsitektur yang tepat untuk lingkungan AWS enterprise Anda.

Jadwalkan Konsultasi →
Hubungi Kami

Bicara dengan
Gen AI spesialis

Baik Anda sedang mengevaluasi kasus penggunaan, terjebak dalam mode pilot, atau siap untuk berkembang — kami akan membantu Anda menentukan jalur yang tepat ke depan.

✓ Terima kasih! Kami akan menghubungi Anda dalam satu hari kerja.
Terjadi kesalahan. Silakan email kami langsung di hello@skybit.cloud