AI-üzletág
AI-fejlesztés
A legtöbb AI-projekt a demó és a határidő között akad el. Mi azokat a látványtalan részeket építjük meg, amelyek eldöntik, hogy egy AI-funkció túléli-e a valódi felhasználókkal való találkozást: keresés, amely a megfelelő dokumentumot hozza, kiértékelés, amely az ügyfelek előtt kiszűri a hibákat, biztonsági korlátok, költségkontroll és megfigyelhetőség.
Amit kap
Eredmények, nem tevékenységek
Működő rendszer élesben, nem egy laptopon futó prototípus
Kiértékelő készletek, amelyekkel mérhető a modell- és promptváltás
Kiszámítható futtatási költség, gyorsítótárral és modellirányítással
Visszakövethető válaszok, amelyeket a megfelelőségi csapat is auditálhat
A munka tartalma
Miből áll valójában a munka
Ezekből az elemekből áll egy tipikus együttműködés. Nem minden projektben van szükség mindegyikre.
01
Keresésre épülő válaszgenerálás (RAG)
Dokumentumfeldolgozás, darabolási stratégia, hibrid keresés és újrarangsorolás a saját anyagaira hangolva, ellenőrizhető forráshivatkozásokkal.
02
Ügynöki munkafolyamatok
Eszközhasználó ügynökök, amelyek olvassák a rendszereit, korlátozott műveleteket végeznek, és a megfelelő pillanatban embernek adják át a döntést. Kifejezett jogosultságokkal és teljes végrehajtási naplóval.
03
Kiértékelés és megfigyelhetőség
Referencia-adathalmazok, automatikus értékelők és regressziós ellenőrzések a CI-folyamatban, valamint irányítópultok a válaszidőről, a költségről és a hibatípusokról verziónként.
04
Integráció a meglévő szoftverekkel
Ritkán a modell a nehéz rész. Összekötjük az AI-t a már működő ERP-, CRM-, adattárházi és régi rendszereivel, újraírás nélkül.
Eszköztár
Amivel dolgozni szoktunk
Projektenként választunk, nem megszokásból. Ha a csapata már más technológiát használ, és az bevált, ahhoz igazodunk.
- Python
- TypeScript
- Claude
- OpenAI
- LangGraph
- pgvector
- Postgres
- Kubernetes
- AWS
- Azure
Kérdések
AI-fejlesztés a gyakorlatban
Dolgozhatnak az adatainkkal úgy, hogy azok ne kerüljenek harmadik félhez?
Igen. A saját felhőfiókjába vagy helyben telepítünk, és nyílt súlyú modelleket futtatunk ott, ahol a szabályozás vagy az adattárolási előírás ezt kívánja. Ahol a szolgáltatott modell is elfogadható, vállalati végpontokat használunk, amelyeknél a szolgáltató garantálja, hogy az adatait nem használja modelltréningre.
Mennyi idő, amíg valami kézzelfoghatót látunk?
Egy körülhatárolt pilot jellemzően négy-hat hét, és olyan rendszerrel zárul, amelyet valódi emberek használnak valódi adatokon — plusz egy kiértékelő készlettel, amely megmutatja, elég jó-e a bővítéshez.
Kapcsolódó
Gyakran együtt kérik
AI-tanácsadás és felkészítés
Hozzon AI-szakértelmet a tárgyalóba: tájékoztatók, felmérések, gyakorlati felkészítés.
TovábbFull-stack fejlesztés
Egyedi webes megoldások tervezése, fejlesztése és üzemeltetése.
TovábbRendszermodernizáció
Portolás, újratervezés, finomhangolás és bővítés leállás nélkül.
Tovább
Beszéljen azzal, aki már csinálta
Rövid hívás azzal a mérnökkel, aki a munkát vezetné — nem egy értékesítővel és egy naptárlinkkel. Ha nem illünk a feladathoz, megmondjuk.
Válasz jellemzően egy munkanapon belül · Az első konzultáció díjmentes