AI engineering

Funkcje AI, które docierają na produkcję

Zmuszenie LLM-a do czegoś efektownego zajmuje popołudnie. Zmuszenie go, żeby robił to samo niezawodnie, dla każdego użytkownika, w przewidywalnym koszcie — to inżynieria. I to robimy.

Umów bezpłatną rozmowę

30 minut z inżynierem. Bez zobowiązań.

Co budujemy

Wszystko wychodzi na produkcję z evalami, monitoringiem i ścieżką dla człowieka

Agenci AI

Agenci wykonujący wieloetapowe zadania na waszych systemach — z uprawnieniami, logami audytowymi i twardymi limitami tego, czego mogą dotknąć.

RAG i przeszukiwanie wiedzy

Odpowiedzi oparte na waszych dokumentach, z cytowaniami. Zespół pyta normalnym językiem i dostaje źródła, a nie pewny siebie tekst.

Funkcje LLM w twoim produkcie

Streszczanie, ekstrakcja, szkicowanie, klasyfikacja — osadzone w workflow, które użytkownicy już mają, a nie doklejone jako okienko czatu.

Evale i testy regresji

Zestawy evali z waszych prawdziwych przypadków, testy regresji dla promptów, trafność śledzona z wydania na wydanie. Robota, dzięki której AI da się wydać.

Guardraile i human-in-the-loop

Fallbacki, walidacja odpowiedzi i zatwierdzanie przez człowieka tam, gdzie zła odpowiedź jest droga. Poziom ryzyka wybierasz per use case.

Strategia modeli i kosztów

Właściwy model do zadania, cache, batching, monitoring kosztu zapytania. Funkcje AI z policzonym unit economics, a nie z fakturą-niespodzianką.

Dyscyplina

AI engineering to dyscyplina produkcyjna

Przepaść między demem AI a funkcją AI to miejsce, w którym umiera większość projektów: przypadki brzegowe, zmyślone odpowiedzi przy klientach i koszt zapytania, którego nikt nie policzył. Zamykamy tę przepaść z taką samą rzetelnością jak każdą inną pracę inżynierską.

[ Evale ]

Zestawy evali z prawdziwych przypadków

Trafność to liczba, którą widzisz, a nie wrażenie po demie.

[ Guardraile ]

Bezpieczne fallbacki

Walidacja odpowiedzi i bezpieczna ścieżka, gdy model się myli.

[ Observability ]

Tracing i koszt zapytania

Każda odpowiedź ma ślad, a każde zapytanie — cenę.

[ Człowiek ]

Zatwierdzanie przy wysokiej stawce

Human-in-the-loop dokładnie tam, gdzie zła odpowiedź jest droga.

Stack, na którym pracujemy: Claude / ekosystem Anthropic · OpenAI i modele otwarte · agenci AI · MCP · RAG i wyszukiwanie wektorowe · evale, tracing, observability · hosting w UE lub self-hosted · Python, FastAPI, TypeScript · PostgreSQL i bazy wektorowe.

Jak pracujemy

Od use case'u do działającej funkcji

[ 01 ]

Audyt use case'ów

Szeregujemy wasze pomysły według wartości, ryzyka i wykonalności — na waszych prawdziwych danych. Część pomysłów umiera tutaj, tanio.
[ 02 ]

Prototyp z evalami

Działający prototyp mierzony na zestawie ewaluacyjnym od pierwszego dnia. Widzisz liczbę trafności, a nie tylko demo, które się udało.
[ 03 ]

Hartowanie produkcyjne

Guardraile, fallbacki, kontrola kosztów, monitoring, integracja z produktem. Dystans, którego większość projektów AI nigdy nie pokonuje.
[ 04 ]

Monitoring i rozwój

Trafność i koszt śledzone co tydzień. Modele zmieniają się szybko; funkcja nadąża bez przebudowy.

Powiązane

Powiązane usługi

Case study

Platforma zarządzania flotą

Przyjmowanie faktur było ręczne: PDF-y wgrywane, dzielone i przepisywane. Zbudowaliśmy przetwarzanie dokumentów AI z ludzką weryfikacją tylko dla wyjątków.

Przeczytaj pełny case

[ Obsługa jednej faktury ]

minuty ręcznej pracysekundy, automatycznie

[ Ręczne wprowadzanie danych ]

domyślne dla każdego dokumentuwyjątek — tylko oznaczone przypadki

FAQ

Częste pytania o: ai engineering

Nasze dane są wrażliwe. Dokąd trafiają?

Tam, gdzie zdecydujesz: API hostowane w UE, prywatna chmura albo modele otwarte na waszej infrastrukturze. Bez trenowania na waszych danych, a przepływ danych jest udokumentowany, zanim cokolwiek ruszy.

Jakiego modelu użyjecie?

Tego, który wygrywa na waszym zestawie ewaluacyjnym przy akceptowalnym koszcie. Benchmarkujemy na waszych prawdziwych przypadkach i często mieszamy modele — mocny do trudnych kroków, tani do wolumenu.

Jak radzicie sobie z halucynacjami?

Oparcie w waszych danych z cytowaniami, zestawy evali łapiące regresje i zatwierdzanie przez człowieka tam, gdzie koszt złej odpowiedzi jest wysoki. Poziom ryzyka ustalasz per use case, mając liczby przed sobą.

Budować czy kupić gotowe?

Audyt use case'ów odpowiada na to uczciwie. Jeśli gotowe narzędzie pokrywa wasz przypadek, budowanie własnego to marnotrawstwo — i to powiemy.

Ile czasu do pierwszego wdrożenia produkcyjnego?

Funkcje o wąskim zakresie zwykle przechodzą od startu do produkcji w tygodnie. Najpierw szeregujemy wasze pomysły według wartości, ryzyka i wykonalności, więc jako pierwsza powstaje ta z najszybszym zwrotem.

Zacznij od use case'u, nie od modelu

Przynieś swoje pomysły na AI. Audyt powie, który zwróci się najszybciej — a które odpuścić.