01
Wiedza dostępna w kilka sekund
Pracownik zadaje pytanie, a system odpowiada na podstawie aktualnych dokumentów i wskazuje źródła.
USŁUGIWDROŻENIA AI / LLM
AI podłączone do pracy firmy.Nie do prezentacji.
Wdrażamy asystentów, wyszukiwanie w wiedzy, agentów i automatyzacje oparte na modelach językowych. Z kontrolą źródeł, uprawnień i kosztu działania.
od 10 000 PLN nettozwykle 3–8 tygodniRAG / agenci / local LLM
Bez zobowiązań i bez gotowego briefu. Po rozmowie dostaniesz proponowany zakres, widełki i kolejny krok.
rag-pipeline / productionONLINE
DANE FIRMY
BAZA WIEDZY
AGENT AI
SECUREOdpowiedź powstaje wyłącznie na podstawie zatwierdzonych dokumentów i uprawnień użytkownika.
CHAT
API
LOCAL
- Claude, GPT, Gemini i modele open source
- RAG na dokumentach i danych firmowych
- Wdrożenia chmurowe lub na własnej infrastrukturze
- Monitoring jakości, kosztów i źródeł
01 / EFEKT
Po czym poznasz, że to działa.
Wdrożenie AI powinno skrócić konkretną pracę, poprawić dostęp do wiedzy albo obsłużyć większą liczbę spraw. Sam chatbot bez procesu rzadko daje trwały efekt.
02
Wsparcie na większą skalę
Asystent przygotowuje odpowiedzi, klasyfikuje sprawy i przekazuje człowiekowi przypadki wymagające decyzji.
03
Mniej ręcznej pracy
Model nie tylko generuje tekst — może uruchamiać kontrolowane akcje w CRM, poczcie lub systemie zadań.
02 / ZAKRES
Budujemy całość, nie luźne elementy.
Dobieramy model i architekturę do danych, ryzyka oraz kosztu działania. Tam, gdzie odpowiedź musi być kontrolowana, budujemy dodatkowe warstwy źródeł i uprawnień.
Asystenci i agenci AI
Narzędzia dla klientów lub zespołu, które wyszukują, przygotowują odpowiedzi i wykonują ograniczone akcje.
RAG i baza wiedzy
Indeksowanie dokumentów, stron, CRM i innych źródeł z cytowaniem właściwych fragmentów.
Chat i copiloci
Interfejsy konwersacyjne osadzone w stronie, aplikacji lub wewnętrznym panelu firmy.
Lokalne modele LLM
Modele open source na kontrolowanej infrastrukturze, gdy dane nie mogą opuszczać organizacji.
Integracje i narzędzia
Połączenie AI z API, n8n, CRM, pocztą, dokumentami i wewnętrznym oprogramowaniem.
Ewaluacja i monitoring
Testy jakości, śledzenie błędów, źródeł, czasu odpowiedzi oraz kosztu zapytań.
RAG / KONTROLA ODPOWIEDZI
Model ma odpowiadać na podstawie Twoich danych — i pokazywać skąd to wie.
Warstwa wyszukiwania dobiera właściwy kontekst, sprawdza uprawnienia i przekazuje go do modelu. Odpowiedź można powiązać ze źródłem zamiast ufać swobodnie wygenerowanemu tekstowi.
RAG
kontekst z aktualnych danych
ACL
kontrola dostępu
LOG
historia i monitoring
LAB / TEST ODPOWIEDZIŹRÓDŁA: 3
KONTEKST
regulamin.pdf
oferta.docx
crm / klient
ODPOWIEDŹ Z KONTROLĄ ŹRÓDEŁ
System odnalazł trzy właściwe fragmenty, sprawdził uprawnienia i przygotował odpowiedź. Każde twierdzenie można prześledzić do dokumentu źródłowego.
[1] regulamin §12[2] oferta / zakres[3] CRM / status
Odpowiedź zweryfikowana
03 / PROCES
Najpierw zakres. Potem rytm pracy.
Każdy etap kończy się konkretnym materiałem lub działającą wersją. Wiesz, co powstaje, ile to kosztuje i kiedy można to sprawdzić.
- 01 / USE CASE
Wybieramy pracę do skrócenia
Oceniamy wolumen, dane, jakość oczekiwanej odpowiedzi i koszt obecnego procesu.
- 02 / PILOTAŻ
Budujemy wersję na realnych danych
Testujemy modele, źródła i zabezpieczenia na reprezentatywnych pytaniach, zanim zintegrujemy całość.
- 03 / PRODUKCJA
Integrujemy i mierzymy
Podłączamy narzędzia, ustawiamy monitoring i iterujemy na podstawie błędów oraz rzeczywistych rozmów.
04 / ODBIÓR
Po wdrożeniu projekt jest Twój.
Bez uzależnienia od dostawcy. Dostajesz kod, dostęp do usług i dokumentację potrzebną do dalszego rozwoju.
- Kod źródłowy w prywatnym repozytorium
- Prawa majątkowe do przygotowanego rozwiązania
- Dostępy do hostingu, domeny i usług zewnętrznych
- Instrukcja uruchomienia i najważniejszych operacji
- Środowisko testowe przed publikacją
- Wsparcie przy odbiorze i starcie produkcyjnym
05 / PYTANIA
Zanim opiszesz projekt.
01Jakie modele możecie wdrożyć?
Pracujemy z Claude, GPT, Gemini i innymi modelami komercyjnymi oraz z modelami open source, takimi jak Llama czy Mistral. Wybór zależy od jakości, kosztu, języka i wymagań dotyczących danych.
02Czy AI może działać bez wysyłania danych na zewnątrz?
Tak. W odpowiednich przypadkach wdrażamy modele open source na infrastrukturze klienta lub w izolowanym środowisku chmurowym. Wymagania sprzętowe i koszt zależą od wielkości modelu oraz obciążenia.
03Ile kosztuje wdrożenie AI?
Małe wdrożenie zaczyna się zwykle od około 10 000 PLN netto. Systemy RAG, agenci z integracjami i lokalne modele wymagają większego zakresu. Najpierw rekomendujemy krótki pilotaż na realnych danych.
04Czy model może uczyć się na danych firmy?
Może korzystać z danych przez RAG albo zostać dostrojony, ale fine-tuning nie zawsze jest najlepszym pierwszym krokiem. Najpierw sprawdzamy jakość danych i prostsze metody dostarczania kontekstu.
KOLEJNY KROK / 30 MINUT