AI acolo unde își câștigă locul — dezvoltare AI și integrare LLM

UP2DATE construiește sisteme AI pentru producție pentru companii din UE și SUA — funcționalități LLM, pipeline-uri RAG și agenți autonomi integrați în aplicațiile tale. Pentru banca BRD, chatbot-ul de cunoștințe gestionează peste 50.000 de conversații, cu 85% auto-rezolvare și răspunsuri sub 2 secunde. UP2DATE e Tech Provider verificat de Meta.

Discutăm despre provocarea voastră Vezi studii de caz
15+Ani de experiență
ISO 27001Securitatea informației
EU/USClienți UE și SUA

Solicitați o discuție inițială

O discuție gratuită de 30 de minute pentru a înțelege situația și a agrea pasul următor. Analiza detaliată se contractează separat.

Prin trimitere, ești de acord cu politica noastră de confidențialitate. Fără spam, niciodată.

Acest site este protejat de reCAPTCHA; se aplică Politica de confidențialitate și Termenii Google.

Ales de fondatori, scale-up-uri și echipe enterprise

Anteca

ConsultDesignBuildRun

Această pagină presupune că știi deja ce vrei să construiești. Nu ești încă sigur? Începe cu un Product Discovery & Solution Blueprint sau cu o Evaluarea oportunităților și pregătirii pentru AI — uneori răspunsul corect nu e un software nou.

Ce construim

Capabilități AI de producție, end to end

Integrare AI în aplicațiile existente

Integrăm capabilități AI în ERP-uri, CRM-uri, aplicații interne și portaluri existente, fără a înlocui infrastructura deja utilizată.

Funcționalități LLM și copiloți

Proiectăm și livrăm funcționalități bazate pe LLM direct în produsul tău — interfețe de chat, sugestii inline, Q&A pe documente și copiloți specializați pe domeniu — cu bugete de latență și cost stabilite de la început.

Pipeline-uri RAG și baze de cunoștințe

Sisteme de retrieval-augmented generation care permit modelelor să răspundă precis din date private — ingestie documente, strategie de chunking, selecție embedding și ranking de retrieval, toate în responsabilitatea noastră.

Agenți AI și automatizare fluxuri

Agenți autonomi multi-pas care declanșează acțiuni, apelează API-uri externe și rutează între instrumente — construiți cu trace-uri observabile astfel încât echipa ta să poată inspecta fiecare decizie a agentului.

Evaluări, guardrail-uri și monitorizare

Suite sistematice de evaluare, filtre anti-halucinație și dashboarduri de producție care măsoară acuratețea, rata de refuz și costul în timp — stratul de fiabilitate pe care cele mai multe proiecte AI îl omit.

Pipeline-uri de date și căutare vectorială

Pregătire de date end to end — curățare, transformare, embedding și indexare în vector stores — astfel încât modelul să aibă întotdeauna context proaspăt și relevant pentru a razona.

Strategie AI și build vs. cumpărare

O evaluare onestă a situațiilor în care un model personalizat sau un strat fine-tuned depășește un API off-the-shelf — și a celor în care nu. Te ajutăm să investești bugetul AI acolo unde se înmulțește.

Stack tehnologic

Stack-ul AI pe care îl folosim în producție

Lucrăm cu principalii furnizori de modele și straturi de orchestrare — alegând combinația care atinge țintele tale de acuratețe, latență și cost, nu pe cea care arată cel mai bine într-o prezentare.

OpenAIAnthropic ClaudeAzure OpenAILangChainPineconepgvectorPython.NET

Alegerea modelului, strategia de embedding și selecția vector store-ului sunt decizii inginerești, nu preferințe de furnizor. Facem benchmark-uri înainte de a ne angaja și reevaluăm pe măsură ce capabilitățile modelelor evoluează.

FAQ

Întrebări frecvente

Avem nevoie de o evaluare înainte de dezvoltare?

Nu. Dacă scopul e clar, pornim dintr-o primă discuție obișnuită. Când problema sau randamentul sunt încă neclare, o evaluare scurtă, plătită, stabilește ce merită construit — sau dacă merită construit ceva.

Ce poate automatiza efectiv AI-ul în afacerea mea?

Cele mai valoroase ținte sunt de obicei sarcinile repetitive cu informații: revizuirea documentelor, extracția de date, triajul și rutarea, generarea primului draft și Q&A orientat către clienți pe baza cunoștințelor private. Plafonul practic este determinat de câte erori poți tolera și de ce traseu de audit ai nevoie — cartografiem acest lucru pentru fluxurile tale specifice într-o sesiune de discovery înainte de a scrie o linie de cod.

Cum preveniți halucinațiile în producție?

Nu există o soluție unică — este nevoie de apărare în straturi. Combinăm retrieval-augmented generation (ancorarea răspunsurilor în surse citate), scheme de output structurat (limitând ce poate spune modelul), praguri de încredere (rutând răspunsurile cu certitudine scăzută către un om) și o suită continuă de evaluare care măsoară acuratețea factuală față de un set de date de referință. Monitorizarea în producție detectează deriva înainte ca utilizatorii să o observe.

Ar trebui să construim AI personalizat sau să cumpărăm un instrument gata făcut?

Cumpără pentru sarcini generice unde un produs SaaS acoperă deja 90% din nevoie. Construiește când datele tale sunt proprietare, fluxul de lucru este neobișnuit sau costul per-seat al SaaS-ului depășește un build personalizat în 18 luni. Efectuăm o analiză structurată build vs. cumpărare la începutul fiecărui angajament — dacă răspunsul onest este „cumpără", îți spunem înainte să ne plătești să construim.

Cum gestionați confidențialitatea datelor și GDPR-ul?

Procesăm datele tale în baza unui acord de procesare a datelor aliniat la GDPR. În mod implicit folosim Azure OpenAI sau modele self-hosted, astfel încât datele tale nu antrenează niciodată un model public. Pentru domenii deosebit de sensibile — sănătate, juridic, finanțe — conturăm arhitectura în jurul inferenței on-premises sau VPC-only de la bun început. Politicile de retenție a datelor și controalele de acces sunt documentate înainte ca vreun model să vadă date de producție.

Cât costă o funcționalitate AI?

O funcționalitate LLM adăugată punctual — design de prompt, strat de retrieval, evaluări și monitorizare — costă de obicei 20k–60k €. Un flux agentic complet cu instrumente multiple și un strat de trace observabil ajunge la 60k–150k €+. Costurile continue ale modelului (tokeni API sau hosting) depind de volumul de utilizare; le estimăm în faza de scoping pentru a nu exista surprize după lansare. Un discovery call fără obligații îți oferă un interval orientativ înainte de orice angajament.

BRD: 85% din întrebări rezolvate automat, 24/7Automatizare AI
Studiu de caz

BRD: 85% din întrebări rezolvate automat, 24/7

Un asistent bancar pe GPT-4 antrenat pe peste 50.000 de conversații reale — 24/7, răspunsuri sub 2 secunde în română naturală, cu transfer inteligent către operatori umani.

85%
auto-rezolvare
96%
satisfacție clienți
<2s
timp de răspuns
Citește studiul de caz

Servicii înrudite

Dezvoltare software la comandă Dezvoltare SaaS Echipe dedicate de dezvoltare Toate serviciile Evaluarea oportunităților și pregătirii pentru AI Managed Services și îmbunătățire continuă

Gata să lansezi AI în producție?

Începem cu o discuție gratuită de 30 de minute despre obiective și constrângeri. Analiza detaliată, proiectarea soluției și estimările se stabilesc separat.

Solicitați o discuție inițială office@up2date.ro