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.
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.
Modele, retrieval i hosting
Dostawcy są wymienni z założenia — warstwa integracyjna jest nasza, więc zmiana modelu to zmiana konfiguracji, a nie przebudowa.
Co działa pod maską
- Node.js
- TypeScript
- React 19
- REST / streaming APIs
- PostgreSQL
- Vector indexes
- ClickHouse
- Object storage
- Docker
- Kubernetes
- Worker pools
- RabbitMQ / Kafka
- OpenTelemetry
- Sentry
- Structured logging
- Cost dashboards
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.
Przypadek Grant Radar→
Zgłoszenia dotyczące dotacji są zbierane, oczyszczane z duplikatów i tłumaczone na 5 języków przez lokalny model.
Przypadek monitorowania popytu w dziedzinie IT→
Lokalne modele oceniają oferty i wiadomości, a każda karta jest tłumaczona przy zachowaniu oryginału.
Usługi automatyzacji i sztucznej inteligencji→
Jak wprowadzamy sztuczną inteligencję do procesów biznesowych: zatwierdzenie przez człowieka, granice danych oraz mierzalna akceptacja.
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
Kiedy nie pasujemy
Ta strona jest o dodaniu modelu albo wyszukiwania po własnych danych do produktu, który już działa, z ograniczeniem dostępu i człowiekiem przy niepewnych przypadkach.
Prośba, która zaczyna się od liczebności i miesięcznego cennika, zanim system jest zrozumiany, nie pasuje.
Całodobowe pokrycie operacyjne jest poza formą współpracy. Budujemy oprogramowanie i ustalamy wsparcie razem z przekazaniem.
Praca poza energią, ładowaniem, wideo i systemami biznesowymi słabo pasuje, dopóki przegląd zakresu nie pokaże, że należy tutaj.
Budujemy warstwę operatorską i system biznesowy wokół waszego procesu, a nie cudzą platformę z podmienionym logo.
AI w istniejących produktach
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.