产品

面向任意 LLM 的实时质量闸门。

QSI 审查每个 LLM 输出,标记可能出错的那些,并安全放行——让你知道哪些结果可信,而不增添任何单点故障。

01

每个答案都被审查

每个模型输出都由一个独立层读取并形成自己的判断——独立于产出该答案的模型,且不受其影响。

02

有风险的输出被标记

可能出错的答案会以校准过的置信度被标出,让你的团队和系统清楚哪些结果应当暂缓。

03

可信的输出照常通过

当答案读起来可靠时,QSI 不予干预。对本就会正确的输出,绝不增加摩擦。

04

始终安全放行

一旦 QSI 不确定或不可用,答案会原样通过。这是管控,而非瓶颈——绝不为你的产品增添新的故障点。

架构

它运行在推理旁侧,而非挡在前面。

QSI 处于关键路径之外。请求照旧抵达你的模型,响应照旧抵达你的用户,与今天一模一样。QSI 并行观察每个答案并附上结论。面向用户的路径绝不会受制于 QSI 是否够快、可用或确定。

整套定位就是如此:加上一层判断,可靠性丝毫不减。

SIDECAR 拓扑 · FAIL-OPEN
QSI 运行在推理旁侧,绝不处于关键路径之上 客户端 请求 LLM 任意模型 响应 返回用户 QSI 独立审查者 观察 标记 · fail-open
安全放行详解

最安全的管控层,是绝不会让你宕机的那一层。

你在推理上加装的多数控制都是闸门:它们一旦失灵,产品就崩。QSI 的构建方式恰恰相反。

当 QSI 有把握时

它标记可能出错的答案,放行可信的那些——正是你购买它的价值所在。

当 QSI 不确定时

答案会以平稳、中立的安全放行通过——绝不标为错误,也绝不拦截。

当 QSI 不可用时

你的推理路径不受影响。按设计,QSI 宕机对你的用户而言是无感的。

适用场景

一层机制,覆盖一切答案离开模型之处。

01

审查每一个答案

一个独立层读取每个模型输出并形成自己的判断——独立于产出该答案的模型。

02

标记可能出错的输出

可能出错的输出会以校准过的置信度被标出,在到达用户之前就处理掉。

03

默认安全放行

QSI 绝不拦截推理。一旦不确定或不可用,答案照常通过——这是管控,而非会失灵的闸门。

为你的 AI 加上质量闸门——而不增添故障点。

看 QSI 在你的模型与领域上实时审查答案。