Integracje AI i aplikacje LLM

Wdrażaj AI, które naprawdę działa w produkcji . Pierwsze demo w 10–14 dni.

Q: Ile trwa wdrożenie AI?

Działające demo/pilot to 2–4 tygodnie. Pełny production build zajmuje zazwyczaj 4–10 tygodni w zależności od złożoności, wolumenu danych i liczby integracji. Zawsze zaczynamy od Discovery Sprint, żeby zamknąć scope.

Q: Ile kosztuje integracja AI?

Zależy od zakresu. Discovery Sprint zaczyna się od 15–25 tys. PLN. Pilot/PoC od 40–80 tys. PLN. Pełny production build od 100–250 tys. PLN+. Dostarczamy szczegółową, bezpłatną wycenę po Discovery callu — bez zobowiązań.

Q: Czy moje dane są bezpieczne?

Tak. NDA i DPA podpisane przed dostępem do danych. Dane zostają na Twojej infrastrukturze. Stosujemy RBAC, audit trail i minimalizację danych domyślnie. Zgodność z RODO i ochrona danych są częścią architektury, nie dodatkiem.

Q: Jak kontrolujecie halucynacje?

Wielowarstwowym pipeline eval: automatyczne testy dokładności, scoring LLM-as-judge, przeglądy human-in-the-loop i monitoring halucynacji w produkcji z alertingiem. Nasz cel to < 2–3% wskaźnik halucynacji.

Q: Czy mogę użyć własnych modeli on-prem?

Tak. Wspieramy wdrożenia on-premise z Llama 3, Mistral i innymi modelami open-weight. Cloud, hybrid lub pełny on-prem — architektura jest model-agnostic z założenia.

Q: Co jeśli AI odpowiada źle?

Budujemy guardrails: scoring pewności, fallback do ludzkiego przeglądu, automatyczne flagowanie odpowiedzi niskiej jakości. Pipeline eval łapie regresje zanim dotrą do użytkowników.

Q: Czy integrujecie się z naszym CRM/ERP?

Tak. Integrowaliśmy się z Salesforce, HubSpot, SAP, custom ERP i legacy API. Konektory danych budujemy jako modułowe komponenty, które można rozszerzać lub wymieniać.

Q: Jak wygląda utrzymanie?

Ciągły monitoring, aktualizacje modeli przy nowych wersjach, wykrywanie dryfu, przeglądy optymalizacji kosztów i priorytetowe wsparcie. Oferujemy pakiety maintenance na SLA.

RAG, agenty, tool-use — produkcyjnie, nie demo
Kontrola kosztów tokenów — routing, caching, monitoring (40–70% oszczędności)
Twoje dane zostają na Twojej infrastrukturze (NDA + DPA + RODO)
Kod jest Twój. Zero vendor lock-in.

Wskaźnik eval pass

92%

Wskaźnik halucynacji

<2%

Koszt tokenów / req

€0,21

Umów rozmowę discovery Zobacz pakiety

Bez zobowiązań. NDA na życzenie.

Demo 10–14 dni
Koszt tokenów przejrzysty
Zero lock-in

Zaufanie

Sprawdzone, nie hype.

Najpierw eval, potem deploy

Każdy release sprawdzony eval-suite
30-dniowy sprint do produkcji

Discovery → demo → live
Prywatne domyślnie

NDA + DPA + Twoje VPC
Wsparcie z SLA

On-call po wdrożeniu

Zobacz proces (3 min) →

Koszt zaniechania

Wszyscy wdrażają AI. Większość nie działa na produkcji.

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 wychodzą po skargach użytkowników
Twój zespół eksperymentuje w notebookach. Twoja konkurencja shipuje do userów. Dystans rośnie z każdym sprintem.

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.

16 000 – 100 000 PLN / miesiąc zmarnowane

Co robimy

NEURAL: sześć warstw produkcyjnego AI.

RAG
RAG i integracje danych

Podłączamy LLM do Twoich baz danych, dokumentów i API. Retrieval-Augmented Generation z vector search, chunking i re-ranking.

Recall ≥ 0,85 bazowy
AGENTY
Agentowe automatyzacje (MCP)

Autonomiczne agenty AI, które wywołują narzędzia, przeglądają API i realizują wielokrokowe workflow. Zbudowane na Model Context Protocol.

Pętla eval-driven, zero chaosu
LLM APPS
Aplikacje LLM (web/mobile)

Pełne aplikacje AI z chatem, wyszukiwaniem, podsumowaniami lub generowaniem treści. Produkcyjny UX ze streaming odpowiedzi.

Streaming + retry wbudowane
EVAL
Ewaluacja jakości (Eval)

Zautomatyzowane pipeline'y eval mierzące dokładność, wskaźnik halucynacji i trafność. LLM-as-judge, human-in-the-loop i testy regresji.

Wykrywanie regresji ≥ 95%
KOSZTY
Kontrola kosztów (routing/cache)

Smart routing modeli, prompt caching i token budgeting. Redukujemy koszty API o 40–70% bez utraty jakości.

Dashboardy zużycia tokenów
MONITORING
Monitoring i bezpieczeństwo (RBAC)

Tracing, logowanie, dashboardy kosztów, RBAC i audit trail. Pełna obserwowalność każdego wywołania LLM w produkcji.

Latencja p95 + alerty driftu

Twarde dowody

Przed / po. Realne wdrożenia.

Wskaźnik eval pass

BEFORE

61%

AFTER

92%

+31 pp po 30-dniowym sprincie
Latencja p95

BEFORE

6.4s

AFTER

1.8s

−72% — streaming + caching
Koszt na żądanie

BEFORE

€1.4

AFTER

€0.21

−85% — routing modeli + cache

neural.eval.log


    rag_accuracy
    =
    94.2%
  

    hallucination_rate
    =
    < 2.1%
  

    avg_response_time
    =
    230ms
  

    cost_per_query
    =
    $0.003
  

    eval_score
    =
    91/100

Proces

Proces inżynieryjny. Zero „zobaczymy".

Sześć kroków od audytu danych do produkcyjnego AI. Każdy z konkretnym rezultatem.

01 Tydzień 1
Discovery & Audyt Danych

Audytujemy źródła danych, definiujemy use case'y i mapujemy krajobraz możliwości AI.
02 Tydzień 2
Architektura & PoC Design

Architektura systemu, wybór modelu, design RAG, strategia eval. Blueprint przed kodem.
03 Tygodnie 2–3
Pilot / Demo

Działający prototyp na Twoich danych. Demo dla stakeholderów, wyniki eval, decyzja go/no-go.
04 Tygodnie 3–6
Production Build

Pełny system z RBAC, monitoring, kontrola kosztów, CI/CD. Hardening na ruch produkcyjny.
05 Tydzień 6
Hardening & Eval

Eval suite zielony, testy obciążeniowe, skan bezpieczeństwa. Cele SLA potwierdzone przed ruchem.
06 Ciągłe
Maintenance & Monitoring

Ciągłe: aktualizacje modeli, wykrywanie dryfu, optymalizacja kosztów, monitoring SLA.

Definicja Done

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

Pakiety

Wybierz poziom ambicji.

Spike

7 dni

Audyt danych + hipoteza RAG + estymata
- Audyt źródeł danych i ocena jakości
- Mapowanie i priorytetyzacja use case'ów
- Hipoteza architektury RAG
- Rekomendacja wyboru modelu
- Szczegółowa wycena
Zacznij Spike
REKOMENDOWANE

Sprint

30 dni

Od pilota do wdrożenia produkcyjnego
- Wszystko ze Spike
- Działający prototyp RAG/agenta + demo dla stakeholderów
- Pipeline eval z bazowymi metrykami + rekomendacja go/no-go
- Produkcyjny system RAG/agentów
- RBAC, audit trail, hardening bezpieczeństwa
- Kontrola kosztów (routing, cache, budżety)
- CI/CD pipeline + monitoring
- Pełny handoff kodu i dokumentacja
Uruchom Sprint
Guardian

Retainer miesięczny

Eval-driven rozwój + SLA on-call
- Monitoring i alerting 24/7
- Aktualizacje modeli i wykrywanie dryfu
- Przeglądy optymalizacji kosztów
- Monitoring regresji eval
- Priorytetowe wsparcie SLA
Uruchom Guardian

Ostateczna cena zależy od zakresu. Bezpłatna wycena po Discovery callu.

Scope

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"

Częste obawy

Pytania, które każdy CTO zadaje najpierw.

Nasze dane nie mogą opuścić budynku.
Rozumiemy. Modele działają w Twoim VPC (AWS / Azure / GCP) lub on-prem. Repozytorium na Twoim GitHub/GitLab. Podpisujemy NDA + DPA + RODO przed jakimkolwiek dostępem do danych — standard na start, a nie opcja. Minimalizujemy dostęp do niezbędnego minimum i audit-trail każdego odczytu.
A halucynacje?
Eval-driven od pierwszego tygodnia. Zautomatyzowany eval-suite mierzy wskaźnik halucynacji, grounding retrievalu i poprawność structured-output na każdym release. Bazowy cel: <2%. Powyżej tego — alarmy regresji zanim deploy trafi na prod.
Co jeśli model zostanie wycofany?
Warstwa model-routing abstrahuje dostawców. OpenAI, Anthropic, Llama, Mistral — zmiana dostawcy bez zmian w kodzie. Zero vendor lock-in jest by design, nie hasłem marketingowym. Eval-suite wyłapuje regresję po zmianie.
Co jeśli jakość spadnie po wdrożeniu?
Retainer Guardian obejmuje wykrywanie regresji eval-driven na każdym pushu modelu. RBAC + audit trail w każdym wdrożeniu produkcyjnym. Alerty kosztów i driftu budzą on-call zanim user zauważy. SLA-backed — nie best-effort.
Nie wystarczy ChatGPT z pluginem?
Do zabawy wewnętrznej — owszem. Na produkcji: granice enterprise SOC2/RODO, observability, regresja eval-driven, multi-tenant kontrola kosztów i 40–70% oszczędności tokenów przez routing — tego pluginy konsumenckie nie dają. NEURAL to różnica między tech-demo a SLA.
Czyj jest kod na końcu?
Twój. Repozytorium na Twoim GitHub/GitLab od dnia 1. Pełna własność kodu — Twoje repo, Twoje IP. Pełna dokumentacja przekazana: architektura, runbook, API reference. Zero vendor lock-in: zmiana modeli lub dostawców w dowolnym momencie.

Darmowe narzędzia

Sprawdź swój pomysł na AI zanim do nas zadzwonisz.

Budować czy kupować? Ile będzie kosztować Twój pipeline RAG? Skorzystaj z naszych darmowych kalkulatorów AI.

Narzędzia i stack

Toolbox za każdym sprintem NEURAL.

OpenAI GPT-4o
Claude
Gemini
Llama 3
Mistral
Pinecone
pgvector
Qdrant
ChromaDB
Embeddings API
LangChain
LlamaIndex
Semantic Kernel
CrewAI
MCP

Next.js
Node.js
Python
FastAPI
React
LangSmith
Helicone
Tracing
Prometheus
Docker
Kubernetes
AWS Bedrock
Azure OpenAI
GCP Vertex

Od dnia pierwszego dostajesz: repozytorium, pełną dokumentację, infrastructure-as-code i swobodę zmiany modelu lub dostawcy. Zero vendor lock-in.

FAQ

Szybkie odpowiedzi od strony inżynieryjnej.

Ile trwa wdrożenie AI?

Działające demo/pilot to 2–4 tygodnie. Pełny production build zajmuje zazwyczaj 4–10 tygodni w zależności od złożoności, wolumenu danych i liczby integracji. Zawsze zaczynamy od Discovery Sprint, żeby zamknąć scope.

Ile kosztuje integracja AI?

Zależy od zakresu. Discovery Sprint zaczyna się od 15–25 tys. PLN. Pilot/PoC od 40–80 tys. PLN. Pełny production build od 100–250 tys. PLN+. Dostarczamy szczegółową, bezpłatną wycenę po Discovery callu — bez zobowiązań.

Czy moje dane są bezpieczne?

Tak. NDA i DPA podpisane przed dostępem do danych. Dane zostają na Twojej infrastrukturze. Stosujemy RBAC, audit trail i minimalizację danych domyślnie. Zgodność z RODO i ochrona danych są częścią architektury, nie dodatkiem.

Jak kontrolujecie halucynacje?

Wielowarstwowym pipeline eval: automatyczne testy dokładności, scoring LLM-as-judge, przeglądy human-in-the-loop i monitoring halucynacji w produkcji z alertingiem. Nasz cel to < 2–3% wskaźnik halucynacji.

Czy mogę użyć własnych modeli on-prem?

Tak. Wspieramy wdrożenia on-premise z Llama 3, Mistral i innymi modelami open-weight. Cloud, hybrid lub pełny on-prem — architektura jest model-agnostic z założenia.

Co jeśli AI odpowiada źle?

Budujemy guardrails: scoring pewności, fallback do ludzkiego przeglądu, automatyczne flagowanie odpowiedzi niskiej jakości. Pipeline eval łapie regresje zanim dotrą do użytkowników.

Czy integrujecie się z naszym CRM/ERP?

Tak. Integrowaliśmy się z Salesforce, HubSpot, SAP, custom ERP i legacy API. Konektory danych budujemy jako modułowe komponenty, które można rozszerzać lub wymieniać.

Jak wygląda utrzymanie?

Ciągły monitoring, aktualizacje modeli przy nowych wersjach, wykrywanie dryfu, przeglądy optymalizacji kosztów i priorytetowe wsparcie. Oferujemy pakiety maintenance na SLA.

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.

Porozmawiaj z inżynierią