Umów spotkanie
Oferta

Modele AI i LLM

Dobieramy, dostrajamy oraz wdrażamy modele AI do konkretnych funkcji w systemach. Rozwiązania mogą działać lokalnie, co zapewnia kontrolę nad danymi oraz zgodność z wymogami prywatności.

Metodyka

AI wdrażane pod konkretną funkcję biznesową

Wdrożenie poprzedza analiza zadania oraz ocena, czy zastosowanie modelu jest uzasadnione. Model dobierany jest do funkcji, a jakość wyników mierzona jest przed skierowaniem rozwiązania na produkcję.

  • Asystenci i wyszukiwanie semantyczne

    Odpowiadanie na pytania w oparciu o wewnętrzną bazę wiedzy oraz przeszukiwanie dokumentów.

  • RAG i dostrajanie

    Generowanie odpowiedzi w oparciu o dane organizacji oraz dostrajanie modelu do kontekstu.

  • Przetwarzanie treści

    Transkrypcja mowy, analiza i klasyfikacja treści oraz automatyzacja zadań tekstowych.

  • Wdrożenie lokalne

    Uruchomienie modeli w środowisku organizacji, bez przekazywania danych na zewnątrz.

Kiedy wdrożenie modelu AI jest uzasadnione?

Wdrożenie modelu AI jest uzasadnione wtedy, gdy odpowiada konkretnej funkcji biznesowej, na przykład wyszukiwaniu w wewnętrznej bazie wiedzy, obsłudze zapytań lub przetwarzaniu dokumentów. Model dobierany jest do zadania, a jakość wyników mierzona jest przed skierowaniem rozwiązania na produkcję.

Modele mogą działać lokalnie w środowisku organizacji, bez przekazywania danych na zewnątrz, co zapewnia zgodność z RODO. Rozwiązanie integrowane jest z wykorzystywanymi systemami poprzez API oraz objęte monitorowaniem jakości.

Przebieg realizacji projektu

01

Analiza zadania

Określany jest cel oraz oceniana zasadność zastosowania modelu AI.

02

Dane i dobór modelu

Przygotowywane są dane oraz dobierany model odpowiedni do funkcji.

03

Dostrajanie i kontrola jakości

Model jest dostrajany do kontekstu, a jakość wyników mierzona przed wdrożeniem.

04

Integracja i utrzymanie

Rozwiązanie jest integrowane z systemami oraz objęte monitorowaniem jakości.

Zakres

Zakres projektu

Zakres prac ustalany jest w umowie przed rozpoczęciem realizacji.

Analiza zasadności i wybór modelu
Przygotowanie danych
Wdrożenie RAG lub dostrajanie modelu
Integracja z istniejącymi systemami
Wdrożenie lokalne lub w chmurze
Pomiar jakości wyników
Kontrola kosztów i bezpieczeństwa
Monitorowanie i utrzymanie
Modele współpracy

Dostępne modele współpracy

Niezależnie od wybranego modelu rozliczenia pozostają przejrzyste, a pełne prawa do kodu przechodzą na klienta.

Fixed price

Zamknięty zakres prac, ustalony budżet oraz termin realizacji. Model rekomendowany przy jasno zdefiniowanych wymaganiach.

  • Stała cena i termin
  • Z góry określony zakres
  • Ograniczone ryzyko budżetowe
Rekomendowany dla MVP
Wycena projektu

Time & Material

Rozliczenie na podstawie przepracowanego czasu przy elastycznym zakresie. Model rekomendowany dla rozwijanych produktów.

  • Elastyczny zakres prac
  • Szybkie rozpoczęcie realizacji
  • Bieżące ustalanie priorytetów
Rekomendowany dla rozwoju
Kontakt
Umowa i NDA
Przejrzyste rozliczenia
Gwarancja i wsparcie
FAQ

Najczęstsze pytania

W przypadku braku odpowiedzi zapraszamy do kontaktu. Odpowiadamy w ciągu jednego dnia roboczego.

Nie jest to konieczne. Modele mogą działać lokalnie w środowisku organizacji, co zapewnia kontrolę nad danymi oraz zgodność z RODO.

Jakość wyników mierzona jest na przygotowanych danych przed skierowaniem rozwiązania na produkcję, według ustalonych kryteriów.

RAG to generowanie odpowiedzi w oparciu o wyszukane dane organizacji. Model odpowiada na podstawie wewnętrznej bazy wiedzy, a nie wyłącznie wiedzy ogólnej.

Tak. Rozwiązanie integrowane jest z wykorzystywanymi aplikacjami oraz przepływami pracy poprzez API.

Rozważane wdrożenie modelu AI lub LLM?

Zapraszamy do kontaktu. Odpowiadamy w ciągu jednego dnia roboczego.

Kontakt

Formularz kontaktowy

Prosimy o krótki opis projektu. W odpowiedzi przygotujemy propozycję zakresu oraz dalszych kroków.