Dezvoltare AI și integrare LLM în aplicațiile companiei
Construim asistenți și funcționalități AI pentru un scop definit, apoi le conectăm la datele și aplicațiile companiei. Agreăm criteriile de acceptare, verificarea umană și costurile de operare. Proiectul BRD ilustrează un asistent conectat la o bază de cunoștințe.
Din portofoliul nostru
Automatizare AIBRD: asistent AI pe documente | Studiu de caz UP2DATE
Studiu de caz UP2DATE: un asistent AI conectat la o bază de cunoștințe bancare, care folosește documentele relevante ca suport pentru răspuns.
Citește studiul de cazCapabilități 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
Construim chat, căutare în documente și sugestii în aplicație. Stabilim ce poate face fiecare funcție, când cere verificare umană și ce limite de timp și cost trebuie respectate.
Pipeline-uri RAG și baze de cunoștințe
Conectăm răspunsul AI la documentele companiei prin recuperarea informațiilor relevante (RAG). Pregătim documentele și căutarea, apoi evaluăm dacă răspunsurile sunt susținute de sursele disponibile.
Agenți AI și automatizare fluxuri
Construim fluxuri care apelează instrumente și API-uri în limitele agreate. Acțiunile sensibile pot cere aprobare umană; jurnalizarea permite investigarea pașilor executați.
Evaluare și monitorizare
Testăm răspunsurile pe exemple reprezentative, inclusiv întrebări fără răspuns în surse. Urmărim erorile, escaladarea, timpul de răspuns și costul. Aceste controale reduc riscul, fără să elimine toate erorile.
Pipeline-uri de date și căutare vectorială
Pregătim și indexăm informațiile pentru căutare. Frecvența actualizării, accesul și tratarea documentelor nevalide se stabilesc pentru fiecare sursă; verificăm cât de actual este contextul folosit.
De la plan la implementare
Pornim de la cazul de utilizare și criteriile aprobate. Dacă prioritățile sau fezabilitatea nu sunt încă clare, evaluarea lor se delimitează prin serviciul de consultanță AI.
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.
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.
WhatsApp Business API & chatboți AI
Integrăm asistenți și mesagerie cu clienții prin API-ul oficial WhatsApp Business Platform. Produsul nostru Service Auto ERP include un asistent WhatsApp. Activarea contului, permisiunile și funcțiile disponibile depind de configurația și aprobările platformei.
Vezi asistentul din Service Auto ERPCum verificăm soluția înainte de utilizarea în producție
Acceptanța leagă funcționalitatea AI de activitatea utilizatorului. Evaluarea și operarea sunt incluse în scopul agreat, cu responsabilități explicite.
Întrebări și situații reprezentative
Stabilim exemple aprobate, răspunsuri verificabile și cazuri în care informația lipsește. Evaluăm atât recuperarea surselor, cât și răspunsul formulat.
Acces și controlul acțiunilor
Definim ce poate vedea fiecare rol, ce instrumente poate folosi soluția și când este necesară aprobarea unei persoane. Testăm refuzul și escaladarea.
Calitate și cost în utilizare
Urmărim erorile, timpul de răspuns și consumul. Schimbările de documente, modele sau instrumente cer reevaluare; monitorizarea nu elimină toate erorile.
Întrebări frecvente
De ce avem nevoie înainte să începem implementarea AI?
De un proces delimitat, utilizatori, surse de date accesibile și criterii de acceptare. Stabilim și situațiile în care răspunsul trebuie verificat de o persoană. Dacă aceste decizii sunt încă deschise, începem cu o evaluare de consultanță AI, cu livrabile proprii.
Cum reduceți și detectați erorile de răspuns?
Combinăm recuperarea documentelor relevante, verificarea surselor, limite pentru acțiuni și evaluări pe întrebări reprezentative. Definim situațiile în care soluția se abține sau cere intervenție umană. Monitorizarea poate semnala degradări, dar nu garantează identificarea fiecărei erori înainte de utilizator.
Ar trebui să construim AI personalizat sau să cumpărăm un instrument gata făcut?
Comparăm acoperirea procesului, accesul la date, integrările, controlul necesar și costul total în scenariile de utilizare. Nu folosim un procent universal sau un termen fix de amortizare. Când alegerea nu este clară, consultanța AI poate produce această comparație înainte de dezvoltare.
Cum gestionați confidențialitatea datelor și GDPR-ul?
Definim datele prelucrate, accesul, retenția și localizarea procesării împreună cu clientul. Pentru Azure OpenAI se aplică termenii și configurația serviciului Azure; alți furnizori pot avea condiții diferite. Documentăm modul de folosire a datelor și aprobările necesare înainte de accesul la date de producție.
Cât costă o funcționalitate AI?
Ca repere de planificare, o funcționalitate LLM delimitată poate fi estimată la 20.000–60.000 €, iar un flux cu mai multe instrumente la 60.000–150.000 €+. Oferta depinde de integrare, evaluări, securitate și scop. Utilizarea modelelor, infrastructura și suportul se estimează separat, pe baza volumelor agreate.
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.