Jaki problem to rozwiązuje
Twój zespół już używa AI, indywidualnie, niespójnie i bez kontekstu. Odpowiedzi o Waszych produktach, regułach cenowych czy procesach wychodzą ogólne albo błędne, bo model nigdy nie widział Waszej dokumentacji. Wrażliwe materiały są wklejane do konsumenckich narzędzi poza Waszą kontrolą, a wiedza, która powinna czynić AI użytecznym, siedzi niezindeksowana na dyskach, w wiki i w skrzynkach.
Jak pracujemy
Definiujemy asystenta wokół realnych powtarzalnych pytań, a nie skryptu z dema: który zespół o co pyta, z jakich źródeł mają pochodzić odpowiedzi i ile kosztuje błędna odpowiedź. Ten zakres decyduje o wszystkim dalej, wyborze modelu, projekcie retrievalu i tym, gdzie asystent żyje.
Potem budujemy: retrieval po Twoich dokumentach i danych z wyszukiwaniem wektorowym, żeby odpowiedzi cytowały Twój faktyczny materiał, komercyjny LLM jak Anthropic Claude albo modele OpenAI pod spodem, oraz integracja w powierzchni, której zespół już używa, Slack, aplikacja webowa albo bezpośrednio wewnątrz HubSpota. Budujemy w Pythonie i Node na serverlessowej infrastrukturze chmurowej, tym samym stacku, na którym uruchamiamy własne narzędzia AI, z logowaniem, kontrolą dostępu i guardrailami jako pełnoprawnymi częściami budowy.
Przed przekazaniem ewaluujemy wobec zestawu testowego wyprowadzonego z realnych pytań i wspólnie przeglądamy porażki. Dostajesz działającego asystenta, pipeline utrzymujący jego wiedzę aktualną i dokumentację obsługi.
Deliverables
- Specyfikacja przypadku użycia i źródeł prawdy
- Pipeline retrievalu po Twoich dokumentach i danych
- Działający asystent zintegrowany ze Slackiem, webem lub HubSpotem
- Guardraile: kontrola dostępu, logowanie, zachowanie odmowy
- Zestaw ewaluacyjny z realnych pytań ze zrecenzowanym raportem testowym
- Dokumentacja operacyjna i workflow aktualizacji wiedzy