אימון ו-Fine-Tuning של LLM מותאם
אימון וכיוונון מודלי שפה על נתוני החברה — תשובות מדויקות לצוותים ולקוחות בישראל
מה אנחנו מספקים
מכינים נתונים, מאמנים מודלים ומוודאים איכות לפני ייצור
ALFA-WEB בונה RAG ומודלים מכווננים שמדברים את התחום שלכם. קשור: אפליקציות Generative AI
מכינים נתונים, מאמנים מודלים ומוודאים איכות לפני ייצור
הכנת נתונים
ניקוי, chunking ותיוג מסמכים ל-RAG וסets אימון
Fine-Tuning
התאמת מודלים פתוחים או מסחריים לטון, מונחים ומדיניות
Evaluation ו-MLOps
Benchmarks, בדיקות regression ו-pipelines ל-deploy
למה אימון LLM מותאם
- דיוק גבוה יותר בשאלות domain-specific לעומת צ'אטבוט גנרי.
- תשובות מבוססות מדריכים, חוזים ונתוני מוצר.
- שליטה באוצר מילים, שפה regulatory וכללי refusal.
- עלות ארוכת טווח נמוכה יותר משליחה למודלים הגדולים ביותר.
מודלים מותאמים מפחיתים hallucinations כשהתשובה חייבת להתאים לעסק
תומכים ב-corpora בעברית ואנגלית לחברות בישראל.
רוצים תשובות שמכירות את העסק? ALFA-WEB תעריך נתונים ומסלול אימון.
מחירי אימון LLM
RAG Starter
חיפוש בסיס ידע עם מקור נתונים אחד:
11,000 ₪
10–14 ימי עבודה
- Pipeline ingestion
- הקמת vector store
- API ל-Q&A
- Evaluation set בסיסי
Fine-Tune Pro
RAG + כיוונון על datasets מעובדים:
30,000 ₪
20–30 ימי עבודה
- Curation של dataset
- ריצת fine-tuning
- A/B מול base model
- Deploy staging + production
LLM ארגוני
ידע רב-מקור, SSO ו-SLA retraining:
63,000 ₪
40–55 ימי עבודה
- Connectors מרובים
- דשבורד evaluation
- MLOps ו-retraining
- חודש תמיכה
המלצות לקוחות מישראל
שאלות נפוצות
לא מצאתם תשובה?
שלחו שאלה למייל
צריך fine-tuning או ש-RAG מספיק?
לרוב RAG הוא השלב הראשון; fine-tuning עוזר כשסגנון ומונחים חייבים להיות מדויקים.
אילו פורמטי נתונים נתמכים?
PDF, docs, wikis, tickets, CRM ו-databases — אחרי ניקוי ובדיקת גישה.
איך מודדים איכות מודל?
Benchmarks של Q&A, review אנושי ו-regression לפני כל release.
לדון בפרויקט
בחרו סוג משימה, ספרו עליה, איך אתם רואים את הפתרון והתוצאה: