AI integracija za enterprise.
Multi-agent sistemi, RAG, inteligentna avtomatizacija in izbira modelov — zgrajeno za prestop skladnosti, oblikovano za preživetje obsega. Od odkritvenega sprinta do produkcije.
Od €5k odkritvenega sprinta · projektno · za financirane scale-upe in enterprise ekipe
Kaj je vključeno
RAG & pridobivanje
Izbira vektorske shrambe (pgvector, Qdrant, Pinecone), strategija razdelitve, generiranje z navedbami, orodja za evalvacijo.
Multi-agent orkestracija
Plan/ukrepaj/razmisli zanke s klici orodij, specializacijo vlog, nadzornimi vzorci, sledljivimi sledmi, pot napaka.
Inteligentna avtomatizacija
Klasifikacija, ekstrakcija, usmerjanje, povzemanje v obsegu. Produkcijsko kakovostno ravnanje z napakami.
Moderiranje vsebin
Varnostni klasifikatorji, uveljavljanje vsebinskih politik, odločitveni dnevniki revizijske kakovosti.
Izbira modela & fine-tuning
OpenAI, Claude, Llama, Mistral — analiza kompromisa med stroški in kakovostjo. Fine-tuning ko je upravičen.
AI ops
Sledenje tokenovemu proračunu, verzioniranje promptov, A/B evalvacija, odkrivanje regresij.
Primeri angažmajev
Dealko
Prvi slovenski AI telekomunikacijski asistent — multi-agent, vgradljiv widget, GDPR-skladen potek vodil.
CrewPress
7-agentni CrewAI sistem za WordPress avtomatizacijo — agenti za vsebino, SEO, razvoj, vzdrževanje, analitiko.
Pogosta vprašanja
Kako izbirate med modeli — OpenAI, Claude, odprtokodni?
Glede na primer uporabe. Uporaba orodij + strukturiran izhod favorizira Claude Sonnet/Haiku 4.5. Množična klasifikacija ali RAG pogosto teče ceneje na manjših modelih. Odprtokodni (Llama, Mistral) za on-prem ali mandate o lokaciji podatkov. Eksperimente stroškov/kakovosti izvedem pred priporočilom sklada.
Kaj pa tveganje halucinacij?
Omejite ga na arhitekturnem nivoju — RAG z eksplicitnimi navedbami, klici orodij, ki pridobivajo avtoritativne podatke, strukturirani izhodi validirani proti shemam in človek v zanki na visoko-tveganjih poteh. Model je ena komponenta, ne sistem.
Ali lahko ohranite podatke znotraj EU / on-prem?
Da. AWS Bedrock ali Azure OpenAI v EU regijah, OpenAI EU Data Residency ali samogostovan Llama/Mistral na vaši infrastrukturi. Tok podatkov oblikujem pred izbiro modela.
Kdo je lastnik promptov, fine-tuniranih modelov, IP?
Vi. Pogodba je jasna: koda, prompti, fine-tuner, evalvacijski sviti — vse preneseno. Izjema so knjižnice splošne namene (Anthropic SDK, LangChain ovijalniki), kjer prispevamo nazaj upstream.
Koliko časa traja tipičen projekt?
Odkritevni sprint traja 1 teden. Izgradnja MVP traja 4-8 tednov. Produkcijsko kakovostna enterprise integracija 3-6 mesecev, vključno z orodji za evalvacijo, nadzorom in postopki za povrnitev.
Rezervirajte odkritevni sprint
En teden. Preberem vaš obstoječi sistem, iskreno obsegujem AI integracijo, dostavim pisni načrt s stroški, časovnico in da/ne, ali je projekt vreden izvajanja.
Začni odkritevni sprint →