Ekspertyza / AI i LLM

Stosowana inżynieria AI

LLM wpięte w
systemy, które już działają

Modele językowe w systemach, które już działają — wyszukiwanie po waszych dokumentach, kolejki, które nadal czyści człowiek, inferencja, którą można hostować. Wyślij brief. Wycena w 24 godziny.

Wycena w 24 hEkspertyza infrastrukturalna
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
Powiązane

Powiązane kompetencje

Chmura i on-prem→

Gdzie działają inference i indeksy oraz ile kosztuje ich utrzymanie.

CRM, ERP i CMS→

Systemy biznesowe, z których ta automatyzacja czyta dane i do których je zapisuje.

Dashboardy→

Kolejki do weryfikacji, wyniki ewaluacji i koszty użycia widoczne dla zespołu odpowiedzialnego za proces.

Brownfield

Modernizacja legacy ze wsparciem AI

Większość systemów operatorskich to nie greenfield. Asystenci przyspieszają inwentaryzację, characterisation testy i mechaniczne refaktoryzacje — cut-over, semantyka protokołów i spójność danych zostają po stronie ludzi.

Korzyść klienta to tempo bez drugiej, wymyślonej architektury. Pakiety kontekstu i zestawy reguł trzymają każdą sesję agenta w stacku, który już działa na produkcji.

  • Characterisation testy przed zmianą zachowania
  • Ekstrakcja po szwach zamiast big-bang rewrite
  • Semantyka protokołów i telemetrii u inżynierów domenowych
  • Wspólne reguły AI, by asystenci szanowali żywy kod
Złóż pakiet reguł dla repozytorium →
FAQ

AI w istniejących produktach

Zwykle to RAG na Waszych danych, automatyzacja dokumentów i procesów oraz wywołania modelu w produkcie operacyjnym — nie osobny chatbot jako dostawa.
Oba. OpenAI i Claude tam, gdzie pasują; self-hosted Llama / Mistral, gdy dane nie mogą opuścić obwodu. To ograniczenie, nie gust.
Stanowiska ewaluacji, testy retrieval i ścieżka zapasowa, gdy model się myli. Jasno mówimy, co model może przejąć, a czego nie.
Przepływ, dane i miejsce zacięcia. Wraca wycena 24 h i uczciwa linia odcięcia.

Wyślij brief. Wycena w 24 godziny.

Przepływ, dane, których dotyczy, i gdzie się zacina. W jeden dzień roboczy wraca plan z zakresem i uczciwą linią odcięcia.

Wyślij briefZasady inżynieryjne