Ekspertyza / AI i LLM

Stosowana inżynieria AI

LLM wpięte w
systemy, które już działają

Wdrażamy modele językowe tam, gdzie realnie zdejmują pracę: wyszukiwanie we własnych dokumentach, automatyzacja kolejek obsługiwanych dziś ręcznie oraz inference hostowane lokalnie, gdy dane nie mogą opuścić perymetru.

Co budujemy

Kompetencje w inżynierii AI

Wybór modelu to najmniejsza z decyzji. Praca tkwi w jakości retrieval, walidacji wyników i w tym, co dzieje się, gdy wywołanie się nie powiedzie.

Integracja LLM z istniejącymi systemami

Wywołania modeli wpięte w oprogramowanie, które już działa — CRM, ERP, systemy ticketowe, portale wewnętrzne — za granicą serwisu, z ponowieniami, rozliczaniem kosztów i ścieżką awaryjną na wypadek degradacji dostawcy.

Pipeline RAG na własnych danych

Ingestia, chunking, embeddings i retrieval dostrojone do struktury dokumentów. Odpowiedzi wskazują źródło, a indeks można w każdej chwili odbudować z plików źródłowych.

Automatyzacja dokumentów i tekstu

Klasyfikacja, ekstrakcja, streszczanie i normalizacja dokumentów przechodzących dziś przez ręczną kolejkę. Ustrukturyzowane wyjście walidowane względem schematu, zanim trafi do bazy danych.

Automatyzacja procesów

Wieloetapowe procesy, w których model odpowiada za ocenę, a deterministyczny kod za całą resztę. Każdy krok jest obserwowalny, odtwarzalny i odwracalny.

Prompt engineering i fine-tuning

Wersjonowanie promptów, zestawy ewaluacyjne i testy regresji przed wdrożeniem zmiany. Fine-tuning tylko tam, gdzie prompting i retrieval faktycznie wyczerpują możliwości.

Inference self-hosted

Modele o otwartych wagach, takie jak Llama i Mistral, uruchamiane na własnym sprzęcie lub w prywatnym klastrze — dla obciążeń, w których dane nie mogą opuścić perymetru.

Referencja techniczna

Modele, retrieval i hosting

Dostawcy są wymienni z założenia — warstwa integracyjna jest nasza, więc zmiana modelu to zmiana konfiguracji, a nie przebudowa.

Rodziny modeli
GPTClaudeMistralLlama
Stack retrieval
Embedding pipelinesVector searchHybrid retrievalRe-rankingSource citation
Serving i hosting
DockerKubernetesGPU schedulingOn-prem clustersQueue-backed workers
Kontrola jakości
Evaluation setsPrompt versioningSchema validationToken cost trackingStructured logging
Technologia

Co działa pod maską

Aplikacja
  • Node.js
  • TypeScript
  • React 19
  • REST / streaming APIs
Dane
  • PostgreSQL
  • Vector indexes
  • ClickHouse
  • Object storage
Środowisko uruchomieniowe
  • Docker
  • Kubernetes
  • Worker pools
  • RabbitMQ / Kafka
Observability
  • OpenTelemetry
  • Sentry
  • Structured logging
  • Cost dashboards

Masz proces, który nie powinien wymagać ręcznej kolejki?

Opisz przebieg procesu, dane, których dotyczy, i miejsce, w którym się dziś zatrzymuje. Wrócimy z konkretnym planem integracji i uczciwą oceną tego, co model może przejąć, a czego nie.