Wdrażamy aplikacje LLM i integracje AI, które automatyzują procesy i działają stabilnie w produkcji — pierwsze demo w 10–14 dni.
- RAG, agenty, tool-use — produkcyjnie, nie demo
- Kontrola kosztów tokenów — routing, caching, monitoring
Bez zobowiązań. NDA na życzenie.
AI bez architektury = chaos, koszty i ryzyko.
- Koszty tokenów rosną 10× bez smart routingu i cache’owania
- Ręczny eval pożera 40+ godzin inżynierskich miesięcznie
- Jedna halucynacja w produkcji = ryzyko reputacyjne i prawne
- Bez pipeline’u monitoringu problemy wychodzią po skargach użytkowników
Ile kosztuje miesiąc bez architektury AI?
| Koszty tokenów bez routingu | 8–20 tys. PLN/mies. |
| Czas na ręczny eval | 40+ godz./mies. |
| Ryzyko halucynacji / wycieku | bezcenne |
| Blokada roadmapy przez dług AI | 20–60 tys. PLN/mies. |
3 miesiące zwłoki = 80–400 tys. PLN+ spalone bez guardrails architektury
Dostarczamy AI, które działa w produkcji. Nie slajdy.
RAG i integracje danych
Podłączamy LLM do Twoich baz danych, dokumentów i API. Retrieval-Augmented Generation z vector search, chunking i re-ranking.
- RAG i integracje danych
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): wzorzec architektury, w którym LLM generuje odpowiedzi na podstawie pobranych danych firmowych zamiast polegać wyłącznie na wiedzy treningowej.
Agentowe automatyzacje (MCP)
Autonomiczne agenty AI, które wywołują narzędzia, przeglądają API i realizują wielokrokowe workflow. Zbudowane na Model Context Protocol.
- Agentowe automatyzacje (MCP)
- Agent AI: system, w którym LLM autonomicznie planuje i wykonuje wielokrokowe zadania, wywołując zewnętrzne narzędzia i API na podstawie zadanego celu.
Aplikacje LLM (web/mobile)
Pełne aplikacje AI z chatem, wyszukiwaniem, podsumowaniami lub generowaniem treści. Produkcyjny UX ze streaming odpowiedzi.
- Aplikacje LLM (web/mobile)
- Aplikacja LLM: produkt software’owy, którego kluczowa funkcjonalność opiera się na Large Language Model, zapewniając interfejs języka naturalnego do zadań biznesowych.
Ewaluacja jakości (Eval)
Zautomatyzowane pipeline’y eval mierzące dokładność, wskaźnik halucynacji i trafność. LLM-as-judge, human-in-the-loop i testy regresji.
- Ewaluacja jakości (Eval)
- Ewaluacja LLM: systematyczny pomiar jakości wyjść systemu LLM za pomocą automatycznych metryk, przeglądu ludzkiego i benchmarków regresji.
Kontrola kosztów (routing/cache)
Smart routing modeli, prompt caching i token budgeting. Redukujemy koszty API o 40–70% bez utraty jakości.
- Kontrola kosztów (routing/cache)
- Optymalizacja kosztów LLM: techniki takie jak routing modeli, prompt caching i token budgeting, które redukują koszty API przy zachowaniu jakości wyjść.
Monitoring i bezpieczeństwo (RBAC)
Tracing, logowanie, dashboardy kosztów, RBAC i audit trail. Pełna obserwowalnosc każdego wywołania LLM w produkcji.
- Monitoring i bezpieczeństwo (RBAC)
- Obserwowalnosc LLM: monitoring wywołań modelu, latencji, kosztów i metryk jakości w czasie rzeczywistym z alertingiem i audit trail dla produkcyjnych systemów AI.
Proces inżynieryjny. Zero „zobaczymy”.
Pięć kroków od audytu danych do produkcyjnego AI. Każdy z konkretnym rezultatem.
Discovery & Audyt Danych
Audytujemy źródła danych, definiujemy use case’y i mapujemy krajobraz możliwości AI.
Architektura & PoC Design
Architektura systemu, wybór modelu, design RAG, strategia eval. Blueprint przed kodem.
Pilot / Demo
Działający prototyp na Twoich danych. Demo dla stakeholderów, wyniki eval, decyzja go/no-go.
Production Build
Pełny system z RBAC, monitoring, kontrola kosztów, CI/CD. Hardening na ruch produkcyjny.
Maintenance & Monitoring
Ciągłe: aktualizacje modeli, wykrywanie dryfu, optymalizacja kosztów, monitoring SLA.
Security & Eval Checklist
- NDA podpisane przed dostępem do danych
- DPA / RODO compliance zweryfikowane
- RBAC i audit trail w produkcji
- Zautomatyzowany pipeline eval działa
- Monitoring halucynacji aktywny
- Alerting kosztów skonfigurowany
Dowody: liczby, raporty, wdrożenia.
Automatyczna analiza dokumentów KYC z RAG — z 15 min do 90 sek na sprawę
93% dokładność, 10× szybciej
Opisy produktów i SEO meta z danych katalogowych przez AI — 1000+ SKU zautomatyzowanych
60% mniej czasu edytorskiego
Podsumowanie notatek klinicznych z pipeline RAG privacy-first
< 2% wskaźnik halucynacji
Bezpieczeństwo i własność: to jest część oferty.
- NDA, DPA i RODO to nasz standard na start, a nie opcja
- Dane zostają na Twojej infrastrukturze — minimalizujemy dostęp do niezbędnego minimum
- RBAC i audit trail w każdym wdrożeniu produkcyjnym
- Pełna własność kodu — Twoje repo, Twoje IP, zero vendor lock-in
Własność kodu i danych
- Repozytorium na GitHub/GitLab klienta
- Zero vendor lock-in — zmiana modelu lub dostawcy w dowolnym momencie
- Pełna dokumentacja: architektura, runbook, API reference
- Minimalizacja danych — mamy dostęp tylko do tego, co konieczne
NDA, DPA i RODO to nasz standard na start, a nie opcja.
Pakiety: od discovery do utrzymania.
Discovery Sprint
Audyt danych, hipoteza RAG, estymata
1–2 tygodnie
- Audyt źródeł danych i ocena jakości
- Mapowanie i priorytetyzacja use case’ów
- Hipoteza architektury RAG
- Rekomendacja wyboru modelu
- Szczegółowa wycena
Pilot / PoC
Działający prototyp na Twoich danych
2–4 tygodnie
- Wszystko z Discovery Sprint
- Działający prototyp RAG/agenta
- Pipeline eval z bazowymi metrykami
- Demo dla stakeholderów
- Rekomendacja go/no-go
Production Build
Pełny system AI w produkcji
4–10 tygodni
- Wszystko z Pilot / PoC
- Produkcyjny system RAG/agentów
- RBAC, audit trail, hardening bezpieczeństwa
- Kontrola kosztów (routing, cache, budżety)
- CI/CD pipeline + monitoring
- Pełny handoff kodu i dokumentacja
Maintenance (SLA)
Monitoring, aktualizacje modeli, optymalizacja kosztów
Ciągłe
- Monitoring i alerting 24/7
- Aktualizacje modeli i wykrywanie dryfu
- Przeglądy optymalizacji kosztów
- Monitoring regresji eval
- Priorytetowe wsparcie SLA
Ostateczna cena zależy od zakresu. Bezpłatna wycena po Discovery callu.
Co mocno wpływa na cenę
- Wolumen i złożoność danych (dokumenty, bazy, API)
- Tryb modelu: cloud API vs on-premise deployment
- Poziom SLA i wymagania dotyczące uptime
- Liczba i złożoność integracji (CRM, ERP, systemy legacy)
Czego NIE robimy
- AGI ani obietnic science-fiction
- Chatbotów bez jasnego celu biznesowego
- Projektów „AI dla AI”
Stack, który dowozi w produkcji.
LLM
RAG & Embeddings
Frameworki
Aplikacja
Obserwowalnosc
Infrastruktura
Od dnia pierwszego dostajesz: repozytorium, pełną dokumentację, infrastructure-as-code i swobodę zmiany modelu lub dostawcy. Zero vendor lock-in.
Oblicz koszty integracji AI z góry
Budować czy kupować? Ile będzie kosztować Twój pipeline RAG? Skorzystaj z naszych darmowych kalkulatorów AI.
Narzędzie decyzyjne Build vs Buy AI
Porównaj całkowity koszt budowy własnego AI vs. gotowych rozwiązań.
Kalkulator TCO integracji AI
Oszacuj całkowity koszt posiadania integracji AI, w tym infrastrukturę, wywołania API i utrzymanie.
Estymator kosztów pipeline RAG
Zamodeluj koszt pipeline'u RAG na podstawie wolumenu danych i obciążenia zapytaniami.
ROI integracji ekosystemu AI
Oblicz oczekiwany ROI integracji AI w całym ekosystemie produktowym.
FAQ: budżet, czas, ryzyko, utrzymanie.
Słownik AI/LLM
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Wzorzec architektury, w którym LLM generuje odpowiedzi na podstawie pobranych danych firmowych, redukując halucynacje i zapewniając aktualne odpowiedzi.
- LLM (Large Language Model)
- Model głębokiego uczenia wytrenowany na ogromnych zbiorach tekstu, zdolny do rozumienia i generowania tekstu. Przykłady: GPT-4, Claude, Llama 3.
- Embedding
- Numeryczna reprezentacja wektorowa tekstu, która oddaje znaczenie semantyczne, umożliwiając wyszukiwanie podobieństw i retrieval w systemach RAG.
- Eval (Ewaluacja)
- Systematyczny pomiar jakości wyjść LLM za pomocą automatycznych metryk (dokładność, trafność, wskaźnik halucynacji) i przeglądu ludzkiego.
- Halucynacja
- Sytuacja, w której LLM generuje pewne siebie, ale faktycznie błędne lub zmylone informacje. Kontrolowane przez RAG, pipeline eval i guardrails.
- Fine-tuning
- Dostosowanie wytrenowanego LLM do konkretnej domeny lub zadania poprzez dalsze trenowanie na wyselekcjonowanych danych. Stosowane, gdy sam RAG nie osiąga wymaganej dokładności.
Opisz swoje wyzwanie AI. My powiemy Ci co jest realne.
Bezpłatna konsultacja w 24h. NDA na życzenie.
Ładowanie kalendarza...