Wdrożenia GenAI
Asystenci odpowiadający z Twoich dokumentów, automatyzacja i funkcje oparte na modelach językowych, prowadzone od zwalidowanego pomysłu do monitorowanej produkcji. Budowane na pomiarach, nie na wrażeniach.
Na czym to polega
Wdrożenie GenAI to moment, w którym zwalidowane zastosowanie staje się systemem, na którym działa Twój biznes. Projektujemy i budujemy funkcje oparte na LLM, pipeline'y retrieval i workflow agentowe, zintegrowane z Twoimi systemami i od pierwszego dnia mierzone harnessem ewaluacyjnym. Celem jest produkcja, a pilotaż to punkt kontrolny po drodze.
Praca idzie etapami: najpierw architektura i przepływ danych, potem pilotaż na prawdziwych danych mierzony względem uzgodnionej linii bazowej, na końcu hartowanie produkcyjne: ograniczenia tego, co system może zrobić, monitoring, kontrola kosztów i plan wdrożenia. Na każdym etapie widzisz zmierzone liczby, a decyzja no-go zawsze jest akceptowalnym wynikiem, uzgodnionym przed startem.
Co się zmienia u Ciebie: funkcja AI o znanej trafności, opóźnieniach i koszcie zapytania, działająca w Twojej infrastrukturze i w Twoich granicach zgodności. Twój zespół dostaje harness ewaluacyjny, runbooki i szkolenie, więc może rozwijać, dostrajać i utrzymywać system bez zależności od nas przy każdej zmianie.
Dlaczego to działa
Ewaluacje przed opiniami
Każdy pipeline ma harness ewaluacyjny i linię bazową, więc twierdzenia o jakości są zmierzone, a nie deklarowane.
Jakość produkcyjna od pilotażu
Pilotaż powstaje na architekturze, która pójdzie na produkcję, więc przy skalowaniu nic nie ląduje w koszu.
Koszt i opóźnienia w projekcie
Routing modeli, cache i budżety promptów są zaprojektowane od początku, a nie łatane po pierwszej fakturze.
Ograniczenia, które trzymają
Walidacja wejść, filtrowanie wyjść i fallbacki na te tryby awarii, które LLM-y naprawdę mają na produkcji.
Twój zespół to utrzyma
Przekazanie obejmuje harness, runbooki i szkolenie, więc system jest Twój w praktyce, nie tylko na papierze.
Jak to prowadzimy
Zakres i linia bazowa
Ustalamy zastosowanie, miernik sukcesu i linię bazową do pobicia, potem projektujemy architekturę i przepływ danych.
Budowa pilotażu
Działający system na Twoich prawdziwych danych w cztery do sześciu tygodni, oceniany na bieżąco względem linii bazowej.
Hartowanie
Ograniczenia odpowiedzi, monitoring, testy obciążeniowe i kosztowe, przegląd bezpieczeństwa i integracja z Twoim procesem wdrożeń.
Rollout i przekazanie
Stopniowy rollout z metrykami na żywo, potem przekazanie z dokumentacją, runbookami i szkoleniem zespołu.
Co dostajesz
Częste pytania
Z jakich modeli korzystacie?
Z tych, które wygrywają na Twoich ewaluacjach. Benchmarkujemy OpenAI, Anthropic i modele open-weight na Twoich danych i dobieramy per zadanie, często routując między mocnym a tanim modelem. Architektura pozwala wymieniać modele, gdy rynek się zmienia.
Czy to może działać w naszej chmurze i granicach compliance?
Tak. Wdrażamy przez Azure OpenAI, AWS Bedrock albo self-hosted modele open-weight, gdy dane muszą zostać w Twoim tenancie lub regionie. Ograniczenia zgodności trafiają do architektury na starcie, nie po fakcie.
Co, jeśli pilotaż nie pobije linii bazowej?
Dostajesz zmierzone wyniki i szczerą diagnozę: dane, model czy dopasowanie zastosowania. Czasem rozwiązaniem jest zmiana zakresu, czasem odpowiedzią jest stop. Oba kosztują dużo mniej niż skalowanie systemu, który nie działa.
Masz zastosowanie gotowe do budowy?
Przynieś je na bezpłatną 30-minutową rozmowę. Senior engineer powie Ci, czego potrzeba, żeby doprowadzić je na produkcję.
Ustal zakres wdrożenia