Asystenci
& RAG
Asystent AI nad bazą wiedzy / dokumentacją / regulaminami. RAG (retrieval-augmented generation), agenty wykonujące zadania, support assistant, sales assistant. Skrócenie czasu odpowiedzi, odciążenie zespołu, lepsza dostępność wiedzy.
Co dostajesz
AI wdrożone z monitorowaniem kosztów, jakości i z eval suite. Bez „działa na demo, padło na produkcji".
Selekcja use case'ów
Audyt potencjalnych use case'ów AI w Waszych procesach. Ranking po impact × łatwość × ROI. Wybieramy 1-3 do PoC.
PoC + ewaluacja (2-4 tyg)
Działający proof-of-concept dla wybranego use case'u, z eval suite (testy jakości odpowiedzi), pomiar kosztów per request.
Production deployment
Wdrożenie na produkcji z monitoring kosztów i jakości, rate limiting, fallback policy gdy model padnie lub odpowie źle.
Eval suite + maintenance
Testy regresji jakości (model się zmienia w czasie), monitoring drift'u danych, plan re-trainingu jeśli wymagany.
Proces krok po kroku
Use case'y, w których pomagamy
RAG nad dokumentacją
Wewnętrzny asystent „zapytaj firmowej wiki / FAQ / regulaminów". 80% wsparcia 1st-line zastąpione asystentem.
Klasyfikacja ticketów / leadów
Automatyczne kategoryzowanie zgłoszeń, routing do właściwego zespołu, prioritization po treści.
Ekstrakcja danych z PDF
Faktury, umowy, formularze — automatyczne wyciąganie pól strukturalnych, walidacja, zapis do ERP.
Asystent sprzedażowy / agent
Asystent dla zespołu sprzedaży: podsumowuje calle, sugeruje follow-up, generuje propozycje, brief o kliencie.
Najczęstsze pytania
OpenAI, Anthropic czy lokalny model?
Default: Claude (Anthropic) lub GPT-4 (OpenAI) — najlepsza jakość, koszt akceptowalny dla większości firm. Lokalny model (Llama, Mistral) gdy: dane wrażliwe nie mogą opuścić infry, lub bardzo duża skala (koszty per request). Dla rozsądnych use case'ów cloud zwykle wystarcza.
Co z bezpieczeństwem danych?
OpenAI/Anthropic w trybie API nie używa Waszych danych do trenowania. Mamy też self-hosted opcję (Ollama, vLLM) dla wrażliwych danych. Dla danych osobowych — anonimizacja przed wysłaniem do modelu.
Jak mierzymy jakość AI?
Eval suite: zestaw testowych pytań + oczekiwanych odpowiedzi (lub kryteriów). Automatycznie pokazuje regresje gdy zmienia się model lub prompt. Plus human-in-the-loop review dla próby produkcyjnych odpowiedzi.
Ile to kosztuje (utrzymanie)?
Per-request: 0.001-0.1 USD zależnie od modelu i długości. Miesięcznie: 50-5000 USD dla typowych use case'ów (tysiące-dziesiątki tysięcy requestów). Monitoring i optymalizacja kosztów — wbudowana w wdrożenie.
Powiązane usługi
Masz
konkretny use case
dla AI?
30-minutowa rozmowa: opowiesz nam o problemie, sprawdzimy czy AI ma tu sens, zaproponujemy podejście.