Wdrożenia AI
AI, które odpowiada na podstawie Twoich danych, ma zmierzoną jakość i przewidywalny koszt — zamiast efektownego demo, które nie trafia na produkcję.
Brzmi znajomo?
Wiedza firmy rozproszona w PDF-ach, Confluence i mailach — nikt jej nie znajduje.
Chatbot „halucynuje” i nie da się ocenić jakości odpowiedzi.
Koszty API modeli rosną bez kontroli.
Powtarzalna praca z dokumentami (klasyfikacja, ekstrakcja) zajmuje ludzi.
Jak to zwykle wygląda w środku
- Użytkownikczat · API · agent
- APIauth · rate limit
- LLM routerkoszt ↔ jakośćRetrieverhybrid + rerank
- ModeleClaude · OllamaSemantic cacheRedispgvectorembeddingiŹródła wiedzyPDF · Confluence · DB
Zakres, który dostajesz
RAG na Twoich danych
Hybrid search + re-ranking, cytowanie źródeł, kontrola dostępu.
Agenci z narzędziami
Agenci wywołujący Twoje API i systemy (MCP), z human-in-the-loop.
Routing modeli
Tańszy model tam, gdzie wystarczy; mocniejszy tam, gdzie trzeba.
Ewaluacja
Zestawy testowe i metryki (np. RAGAS) — jakość w liczbach.
Prywatność
Modele lokalne (Ollama) lub w UE, gdy dane nie mogą wyjść z firmy.
FinOps
Semantic cache, limity i dashboard kosztów per funkcja.
Technologie w tym obszarze
- Python
- FastAPI
- PostgreSQL
- Redis
- Claude
- Ollama
- LangChain
Wdrożenia AI — FAQ
01Od czego zacząć?
Od jednego procesu z mierzalnym efektem. Robimy proof of concept na Twoich danych i oceniamy jakość oraz koszt.
02Czy dane trafią do OpenAI/Anthropic?
Tylko jeśli się na to zgodzisz. Alternatywnie używam modeli lokalnych lub hostowanych w UE.
03Jak mierzysz jakość?
Budujemy zestaw pytań i oczekiwanych odpowiedzi, a każda zmiana jest testowana automatycznie (faithfulness, relevance, koszt, czas).
Masz projekt, który musi działać szybko i na dużą skalę?
Opisz go w 2 minuty. Odpowiem w ciągu 24 godzin z pierwszymi wnioskami i propozycją kolejnego kroku.