Generatywna AI w praktyce
Budujemy systemy łączące modele językowe z dokumentacją wewnętrzną, by precyzyjnie odpowiadać na pytania o firmę. Bez halucynacji — z cytatami z oryginalnego źródła.
Zespół zyskuje asystenta, który zna procesy, polityki, katalog produktów i dotychczasowe przypadki. Jak doświadczony ekspert dostępny w każdej chwili dla każdego w zespole.
Od opisów produktów po raporty handlowe — generujemy spójne treści w głosie marki, bez marnowania czasu na powtarzalne pisanie.
Gdy ogólne modele nie wystarczają, dostrajamy modele na Państwa danych, by uzyskać precyzyjniejsze odpowiedzi zgodne ze słownictwem branży i konkretnymi przypadkami użycia.
Ekstrakcja, klasyfikacja i synteza informacji z umów, faktur, raportów i wszelkich nieustrukturyzowanych dokumentów. To, co zajmowało godziny, teraz trwa sekundy.
Wdrażamy systemy automatycznej oceny, by w każdej chwili było wiadomo, czy model działa zgodnie z oczekiwaniami. AI bez pomiaru to ślepa wiara.
01
Wskazujemy konkretny problem, który generatywna AI może rozwiązać. Priorytetem jest efekt biznesowy, a nie atrakcyjność technologii.
02
W 1–2 tygodnie budujemy działający prototyp na prawdziwych danych. Oceniamy wykonalność, zanim zaangażowany zostanie duży budżet.
03
Mierzymy jakość wyników i na podstawie rzeczywistych rezultatów dostosowujemy prompty, wyszukiwanie lub modele. Bez założenia, że pierwsza próba jest tą właściwą.
04
Wdrażamy system zintegrowany z Państwa narzędziami, z monitoringiem wydajności i pełną dokumentacją dla zespołu.
Tak, jeśli wdrożenie jest prawidłowe. Pracujemy z modelami, które można uruchomić on-premise lub w prywatnej chmurze, i projektujemy architekturę tak, by dane nie trafiały do podmiotów trzecich bez Państwa wyraźnej kontroli.
W zależności od przypadku: OpenAI GPT-4, Claude, Mistral lub modele open source. Każdą opcję oceniamy pod kątem kosztu, prywatności i wydajności w danym przypadku. Bez stałych preferencji.
Działający system RAG na Państwa dokumentacji może być gotowy w 3–4 tygodnie. Złożoność rośnie wraz z wolumenem danych, jakością dokumentów i wymaganymi integracjami.
Przy właściwej architekturze — znacznie rzadziej niż ogólne modele. Systemy RAG odpowiadają na podstawie prawdziwej dokumentacji i podają źródło. Gdy nie znają odpowiedzi, mówią o tym wprost.