APPLIED ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Cât costă un chatbot AI antrenat pe datele firmei tale?
Un sistem RAG production-grade (chatbot AI pe documentele firmei) costă între 3.500 EUR – 8.000 EUR pentru fundație și până la 9.600 EUR – 22.500 EUR cu toate modulele incluse. Un proiect tipic ajunge la 5.900 EUR – 13.700 EUR și durează 5,5–10,5 săpt..
Un chatbot care răspunde din documentele tale — nu din Wikipedia — se numește RAG (Retrieval-Augmented Generation): documentele se indexează într-un vector store, iar modelul răspunde doar din ele, cu citații verificabile. Diferența dintre un demo de conferință și un sistem pe care te bazezi e pipeline-ul de ingestie, evaluarea calității răspunsurilor și controlul accesului la date.
Prețuri pe module
Aceleași intervale pe care le folosește configuratorul — alegi doar modulele de care ai nevoie.
| Modul | Interval de preț |
|---|---|
| Fundație & setupPipeline RAG de bază: ingestie, embedding, vector store, endpoint de interogare. | 3.500 EUR – 8.000 EUR |
| Ingestie & parsing documentePDF, DOCX, HTML, OCR. | 800 EUR – 2.000 EUR |
| Vector search avansat (hybrid + rerank) | 1.000 EUR – 2.500 EUR |
| Interfață chat / widget | 1.000 EUR – 2.200 EUR |
| Citații & surse verificabile | 600 EUR – 1.500 EUR |
| Eval harness & guardrailsTestare calitate răspunsuri, anti-halucinație. | 1.200 EUR – 2.800 EUR |
| Multi-tenant & control acces date | 1.500 EUR – 3.500 EUR |
Intervalele acoperă complexitatea standard; scope redus coboară sub interval, complexitatea ridicată și termenele urgente îl depășesc. Ultima actualizare: catalog 2026-07-06.
Cum arată un proiect tipic
Fundație plus 3 module uzuale — 5.900 EUR – 13.700 EUR, livrat în 5,5–10,5 săpt.:
- 01Discovery & specificație1–2 săpt. · inclus
- 02Fundație & arhitectură3–6 săpt. · 3.500 EUR – 8.000 EUR
- 03Module & funcționalități2,5–5 săpt. · 2.400 EUR – 5.700 EUR
- 04Lansare & predare0,5–1 săpt. · inclus
Ce influențează prețul
Volumul și formatul documentelor
PDF-uri scanate care au nevoie de OCR, tabele complexe și documente cu structură inconsistentă cer parsing suplimentar față de fișiere text curate.
Cerințele de acuratețe
Pentru uz intern relaxat e suficient pipeline-ul de bază. Pentru suport clienți sau conformitate ai nevoie de citații, eval harness și guardrails anti-halucinație — module separate.
Controlul accesului la date
Dacă răspunsurile trebuie filtrate pe utilizator sau departament (HR vede altceva decât vânzările), multi-tenancy-ul și permisiunile pe documente adaugă complexitate reală.
Termenul până în producție
Un pipeline RAG pe documente curate e funcțional în câteva săptămâni; seturile mari, murdare sau cu acuratețe critică cer iterații de evaluare care lungesc calendarul.
Mentenanța și acuratețea în timp
Documentele se schimbă, modelele se actualizează, întrebările evoluează — fără reindexare programată și monitorizarea calității răspunsurilor, un RAG bun degradează tăcut. Mentenanța ține acuratețea sus.
Calculează configurația ta
Alege modulele și primești pe loc blueprint-ul proiectului: faze, durată și buget. Fără date de contact.
Întrebări frecvente despre preț
Ce diferență e între un chatbot AI simplu și un RAG?
Un chatbot generic răspunde din cunoștințele modelului — inclusiv greșit. Un RAG răspunde exclusiv din documentele tale, cu surse citate. Pentru business, doar al doilea e utilizabil în producție.Ce costuri lunare are un sistem RAG după lansare?
Apelurile către modelul AI (OpenAI sau echivalent) și hostingul — la volum tipic de întrebări interne, vorbim de zeci-sute de euro pe lună, nu mii. Optimizăm cu caching și modele potrivite pe sarcină.Datele mele ajung la OpenAI sau rămân private?
Documentele stau în infrastructura ta; către model pleacă doar fragmentele relevante pentru fiecare întrebare, sub acordurile de procesare ale providerului (fără antrenare pe datele tale). Pentru date sensibile există și varianta cu modele self-hosted.Cât durează până am un RAG funcțional?
Un pipeline de bază pe un set de documente curat e funcțional în câteva săptămâni. Configurează modulele mai jos și vezi estimarea pe faze.Cum măsurați că răspunsurile sunt corecte?
Cu un eval harness: set de întrebări-etalon validate de tine, rulat automat la fiecare modificare. E modul separat în configurator și e diferența dintre „pare că merge” și „știm că merge”.