✳ AI DEVELOPMENT / CUSTOM SOFTWARE
Twój pomysł.
Działające
AI.
Budujemy dedykowane aplikacje i systemy AI. Łączymy modele, Twoje dane i logikę biznesową w oprogramowanie gotowe do pracy.
Porozmawiajmy o projekcie ↗
↳ Od architektury i prototypu do wdrożenia.
ARCHITEKTURA APLIKACJI AIPRZYKŁADOWY SYSTEM
↙
WARSTWA APLIKACJIZadanie użytkownikaInterfejs aplikacji / API
✳Orkiestracja agentaModel · kontekst · dobór narzędzi
↗
▤Wiedza firmy / RAGWyszukiwanie ze źródłami
↗Narzędzia / APIOperacje z kontrolą dostępu
✓Warstwa kontroli
Uprawnienia · testy jakości · monitoring
OD POMYSŁU DO PRODUKCJI.AI developmentAgenci i RAGIntegracje API
↓
01 / CO ROBIMY
Ambitny problem.
Przemyślana architektura.
Projektujemy całe rozwiązanie: aplikację, przepływ danych, zachowanie modelu i integracje. Dobieramy zakres do celu produktu oraz wymagań Twojego zespołu.
✳01
Aplikacje AI na zamówienie
Rozwijamy produkty cyfrowe, w których AI jest częścią działania aplikacji. Od nowej funkcji w Twoim systemie po dedykowany produkt.
- Architektura, backend i interfejs
- Integracja modeli i logika biznesowa
- Prototyp, MVP i rozwój produktu
Zaprojektujmy aplikację ↗
⌁02
Agenci AI i systemy RAG
Budujemy systemy, które korzystają z firmowej wiedzy i wykonują wieloetapowe zadania przez API. Z jasno określonym zakresem działania.
- RAG: odpowiedzi na podstawie źródeł
- Agenci z dostępem do narzędzi
- Uprawnienia i akceptacja operacji
Omówmy Twój system AI ↗
⊞03
Integracje i produkcja
Osadzamy AI w Twoim środowisku. Projektujemy przepływy danych, obsługę błędów i monitoring, aby rozwiązanie dało się utrzymywać i rozwijać.
- API, bazy danych i systemy firmowe
- Testy jakości, kosztu i opóźnień
- Wdrożenie, monitoring i utrzymanie
Zaplanujmy wdrożenie ↗
↳ Masz już zespół developerski? Ustalmy zakres, w którym potrzebujesz wsparcia AI.
02 / AI W PRAKTYCE
AI, które rozumie kontekst.
I wykonuje zadania.
Projektujemy rozwiązania wymagające pracy z danymi, narzędziami i wieloma krokami. Oto przykładowe kierunki developmentu.
AGENTIC WORKFLOWS
Agent, który prowadzi
proces przez wiele systemów.
Rozkłada zlecenie na kroki, pobiera dane i wywołuje API. Operacje wymagające decyzji przekazuje do akceptacji, a błędy obsługuje według ustalonych reguł.
Zadanie→Agent + API→Akceptacja
↗ Wieloetapowy proces z kontrolą wykonania
RAG / FIRMOWA WIEDZA
Asystent ekspercki
z dostępem do źródeł.
Przeszukuje dokumentację i bazy wiedzy z uwzględnieniem uprawnień użytkownika. Przy odpowiedzi wskazuje źródła, a przy braku danych sygnalizuje niepewność.
Dokumenty→Wyszukiwanie→Odpowiedź
↗ Wiedza dostępna w kontekście zadania
AI W PRODUKCIE
Inteligentna funkcja
w Twojej aplikacji.
Analizuje dokumenty, wyodrębnia dane lub wspiera użytkownika w złożonym zadaniu. Wyniki przechodzą walidację przed zapisaniem w systemie.
Plik / dane→Model→Walidacja
↗ Nowe możliwości w istniejącym produkcie
03 / JAK DZIAŁAMY
Od prototypu
do produkcji.
Najpierw weryfikujemy najtrudniejsze założenia. Potem rozwijamy oprogramowanie i sprawdzamy jego działanie w docelowym środowisku.
01 ↗
Discovery i architektura
Analizujemy wymagania, dane i istniejący system. Ustalamy granice działania AI, integracje oraz kryteria jakości i akceptacji.
REZULTAT: ARCHITEKTURA I ZAKRES02 ↗
Prototyp i development
Sprawdzamy model na reprezentatywnych przypadkach. Rozwijamy aplikację iteracyjnie, mierząc jakość odpowiedzi, czas działania i koszt.
REZULTAT: PRZETESTOWANA APLIKACJA03 ↗
Produkcja i rozwój
Wdrażamy integracje, uprawnienia i monitoring. Przygotowujemy dokumentację oraz ustalamy odpowiedzialność za utrzymanie i kolejne wersje.
REZULTAT: WDROŻENIE I PLAN ROZWOJU
DOBRZE WIEDZIEĆ
Zanim
zaczniemy.
Technologia może być złożona.
Współpraca powinna być prosta.
Czy możecie dołączyć do istniejącego projektu?
Tak. Zaczynamy od przeglądu architektury, repozytorium i wymagań. Możemy opracować konkretny moduł AI, integrację lub wspólnie z Twoim zespołem zaplanować większą zmianę.
Czym RAG różni się od zwykłego czatu z AI?
RAG to wyszukiwanie odpowiednich fragmentów Twoich dokumentów i przekazywanie ich modelowi jako kontekstu. Projekt obejmuje także przygotowanie danych, aktualizację indeksu, uprawnienia i ocenę jakości odpowiedzi. Sam dostęp do dokumentów nie gwarantuje poprawności.
Jak sprawdzamy, czy system jest gotowy na produkcję?
Ustalamy zestaw przypadków testowych oraz kryteria akceptacji. Sprawdzamy jakość wyników, działanie integracji, uprawnienia, koszty i czas odpowiedzi. Projektujemy też monitoring i zachowanie systemu, gdy model lub usługa zewnętrzna zawiedzie.
Co z kodem, danymi i środowiskiem wdrożenia?
Przed rozpoczęciem uzgadniamy prawa do kodu, dostęp do repozytorium, docelowe środowisko oraz odpowiedzialność za utrzymanie. Dobór modeli i usług uwzględnia wymagania dotyczące przetwarzania danych.
Czy możemy zacząć od konsultacji lub prototypu?
Tak. Pierwszym etapem może być konsultacja techniczna albo prototyp sprawdzający najważniejsze założenie. Po analizie wymagań określamy zakres, budżet i warunki przejścia do dalszego developmentu.
AI W CODZIENNEJ PRACY
Chcesz usprawnić procesy w firmie?
Poznaj doradztwo, automatyzacje i integracje dla Twojego zespołu.
Automatyzacja AI w firmie ↗