Ugrás a tartalomra

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.

Beszéljünk egy AI-fejlesztési projektrőlÖsszes szolgáltatás

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

Hatókör

Miből áll valójában a munka

Ezeket az elemeket hozzuk egy tipikus együttműködésbe. Nem minden projektnek van szüksége mindegyikre.

  1. 01

    Keresésre épülő válaszgenerálás (RAG)

    Dokumentum-feldolgozás, darabolási stratégia, hibrid keresés és újrarangsorolás a saját anyagaira hangolva, forráshivatkozásokkal, amelyeket a felhasználó visszakövethet.

  2. 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.

  3. 03

    Kiértékelés és megfigyelhetőség

    Referencia-adathalmazok, automatikus értékelők és regressziós kapuk a CI-ban, valamint irányítópultok a válaszidőről, a költségről és a hibatípusokról verziónként.

  4. 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 mást használ, és jól használja, az Ön technológiájában dolgozunk.

  • 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, amelyek nem tanulnak az adataiból.

  • 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

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.

Konzultáció foglalásaexperts@pannonrex.com

Válasz jellemzően egy munkanapon belül · Az első konzultáció díjmentes