Ugrás a tartalomhoz

AI rendszerek · 01

Olyan AI, ami valóban dolgozik neked.

Az AI-t produkciós rendszerként kezeljük, nem prototípusként. Kiértékelés, megfigyelés, költség-felügyelet — napról napra jobb válaszok.

Időkeret4–12 hét
AI honeycomb — DField SolutionsIsometric honeycomb of 7 hexagons: a central core radiates to 6 outer nodes, illustrating retrieval-augmented generation, LLM routing, and continuous eval pipelines.ABCDEFINFERRETRIEVE · RERANK

AMIT MEGOLDUNK

[1/8]

Amit megoldunk

  • 01Hallucinál, és nem tudod mérni
  • 02Drága, mert nincs caching / routing
  • 03Nincs eval — nem mered élesíteni
  • 04A support csapat belefullad a tickettengerbe

Amit szállítunk

  • RAG + reranker, forrás-hivatkozásokkal
  • LLM-router költség- és latency-optimalizáláshoz
  • Automatizált eval CI-ben, minden release-nél
  • Dashboard: használat, költség, minőség

MIT KAPSZ KÉZHEZ

[2/8]

01

Egyedi AI-ügynökök és copilotok a folyamataidra szabva

02

RAG, vector search és tudáshúr-rendszerek

03

Kiértékelés, guardrails és folyamatos finomhangolás

04

Privát, önhostolt LLM-telepítés

HOGYAN DOLGOZUNK EZEN

[3/8]

Hogyan dolgozunk ezen

Ugyanaz a kockázatcsökkentő ritmus minden projektben — minden lépésnek mérhető deliverable-je van.

01

Adat és workflow audit

Átnézzük az adataidat, a támogatás / sales / ops folyamatokat, és kijelöljük hol tud az AI valós időt megtakarítani.

02

Retrieval MVP

Első hét végén RAG-pipeline prototípus a te adataidon, forrás-hivatkozásokkal. Kiértékeljük, nem csak mutatjuk.

03

Agent + guardrails

Tool-use, routing, rate-limit, PII-scrubber. Produkciós eval CI-ben minden release előtt.

04

Éles + finomhangolás

Deploy, megfigyelés (LLM cost, latency, minőség), heti iteráció a dashboard adatai alapján.

TECH-STACK, AMIT HASZNÁLUNK

[4/8]

Tech-stack, amit használunk

Ha a te stacked más, szólj — nem dogma, eszköz.

PythonTypeScriptLangGraphOpenAIAnthropicMistralpgvectorWeaviateQdrantRagasOpenTelemetryvLLM

GYAKORI KÉRDÉSEK

[5/8]

Gyakori kérdések

Amit a legtöbben kérdeznek — mielőtt még meg is írtad volna.

Igen. Llama, Mistral, Qwen alapú deploy saját GPU-n vagy VPC-ben. SOC2-barát, a te adatod el sem hagyja a környezetet.

Kezdjünk bele.

Küldj e-mailt vagy foglalj 30 perces beszélgetést.