Wdrożenie chatbota AI w Tychach
Wdrożenie chatbota AI Tychy od 5 000 PLN. GPT-4, Claude. Obsługa klienta 24/7. Darmowy PoC w 2 tyg. →
Model routing
Nie każdy task powinien iść do tego samego modelu.
W praktycznych wdrożeniach mieszamy modele zarządzane, open-source, małe klasyfikatory, RAG i narzędzia. Cel jest prosty: dobra odpowiedź, kontrolowany koszt i rozsądne ryzyko danych.
Modele zarządzane
OpenAI, Claude, Gemini
wysoka jakość odpowiedzi, szybki PoC, obsługa złożonych instrukcji
Uwaga: koszt tokenów, prywatność danych, limity providerów
Modele open-source
Mistral, Qwen, DeepSeek, lokalne LLM
większa kontrola, wdrożenia prywatne, specyficzne wymagania danych
Uwaga: utrzymanie infrastruktury, jakość względem modeli zarządzanych
Router modeli
mały model + mocny model
niższy koszt, szybkie klasyfikacje, mocny model tylko do trudnych spraw
Uwaga: trzeba mierzyć jakość routingu i fallbacki
Hybrida RAG + tools
LLM + baza wiedzy + API
odpowiedzi na danych firmy, akcje w CRM, ERP, mailu lub panelu
Uwaga: uprawnienia, aktualność źródeł, logowanie decyzji
LLM architecture
AI w firmie to system, nie jedno pole tekstowe.
Sam model generuje tekst. Dopiero architektura z danymi, narzędziami, guardrails i ewaluacją zamienia go w bezpieczny proces biznesowy.
Dane
Dokumenty, CRM, maile, pliki, baza wiedzy
RAG
Chunking, embeddings, wyszukiwanie, cytowanie źródeł
Model router
Dobór modelu pod koszt, jakość i prywatność
Tools
CRM, e-mail, kalendarz, faktury, ticketing, webhooki
Guardrails
Reguły odpowiedzi, odmowy, eskalacja, uprawnienia
Evals
Testy odpowiedzi, logi, koszt, poprawki po wdrożeniu
Typ chatbota
Od FAQ bota do agenta z narzędziami.
Chatbot może tylko odpowiadać, ale może też sprawdzać statusy, zakładać zgłoszenia, rezerwować terminy i przekazywać sprawy do zespołu.
FAQ Bot
Odpowiada na typowe pytania z bazy wiedzy
5 – 10k PLN
85-95%
Agent AI
Rozumie kontekst, wykonuje akcje (rezerwacje, statusy)
10 – 30k PLN
90-97%
Wielokanałowy
Web + WhatsApp + Messenger + e-mail
30 – 80k PLN
92-98%
PoC do produkcji
Najpierw dowód wartości, potem automatyzacja na stałe.
AI wdrażamy etapami, żeby nie przepalić budżetu na eksperyment bez metryk. PoC ma pokazać jakość, oszczędność czasu i realne ryzyka.
Baza wiedzy
FAQ, dokumenty, regulaminy, oferta, statusy i typowe intencje klientów.
Agent
Prompt, RAG, źródła, reguły odmowy, formularze i przekazanie do człowieka.
Kanały
Widget WWW, Messenger, WhatsApp, e-mail albo integracja z CRM.
Ewaluacja
Testy odpowiedzi, logi, confidence, poprawki i lista tematów do eskalacji.
FAQ
Najczęstsze pytania
Prosty FAQ bot: 5-10k PLN. Agent AI z bazą wiedzy: 10-30k PLN. Wielokanałowy system (web + WhatsApp + Messenger): 30-80k PLN.
Średnio 70-90% typowych zapytań. Resztę eskaluje do człowieka z pełnym kontekstem rozmowy. ROI w 2-4 miesiące.
GPT-4, Claude 3.5, Gemini — dobieramy model pod zastosowanie. RAG (Retrieval Augmented Generation) z bazą wiedzy firmy. Integracja z CRM, e-mail, Slack.
Tak. Podłączamy dokumenty, FAQ, regulaminy, ofertę, cenniki, statusy i dane z systemów. Chatbot najpierw szuka źródeł, a dopiero potem generuje odpowiedź, więc łatwiej kontrolować jakość.
Projektujemy reguły odmowy i eskalacji. Bot może poprosić o doprecyzowanie, przekazać rozmowę do człowieka, założyć ticket albo zebrać dane kontaktowe. Nie powinien wymyślać odpowiedzi, gdy brakuje źródeł.
Tak. Możemy połączyć go z CRM, helpdeskiem, e-mailem, Slackiem, kalendarzem, formularzami, płatnościami lub systemem statusów. Integracje dobieramy do spraw, które bot ma realnie obsługiwać.
Tak, jeśli wymagania prywatności, kosztów lub infrastruktury mają większe znaczenie niż maksymalna jakość modelu zarządzanego. Często najlepsza jest hybryda: model zarządzany do trudnych spraw, mniejszy lub prywatny model do prostszych zadań.
Prosty PoC można przygotować w około 2 tygodnie, jeśli baza wiedzy jest dostępna. Produkcyjna wersja z integracjami, eskalacją, logami i testami zwykle trwa 4-8 tygodni.
Projektujemy minimalizację danych, kontrolę dostępu, logi, retencję, politykę prywatności i bezpieczne integracje. Przy danych wrażliwych można ograniczyć zakres danych wysyłanych do modelu albo rozważyć wdrożenie prywatne.
Sprawdźmy, gdzie AI naprawdę oszczędzi czas
Wybierzemy proces, dane, model i zakres PoC. Po dwóch tygodniach zobaczysz, czy automatyzacja ma sens biznesowy.