Soluții AI & RAG. Inteligență ancorată în datele companiei.

Blocaje pe care le eliminăm

• Halucinații și răspunsuri inventate

  Modelele standard inventează date când nu știu. Le numesc cu eufemism „halucinații" — în producție, sunt erori de încredere. Noi ancorăm output-ul strict în baza ta de date: dacă răspunsul nu există în corpus, modelul refuză să-l scoată din burtă.

• Silozuri de informație

  Documentația tehnică în Confluence, procedurile HR în Notion, contractele în Google Drive, log-urile în Sentry. Patru surse, niciun search unificat. Echipa cere de 10 ori același lucru pe Slack pentru că nimeni nu știe unde e răspunsul.

• Securitatea datelor

  Frica de a trimite date confidențiale către OpenAI e justificată. Rezolvare: endpoint-uri enterprise cu contract zero-retention sau modele open-source self-hosted (Llama 3, Mistral) pe infrastructura ta. Datele sensibile rămân în VPC-ul tău.

Arhitectura. Stack-ul. Compromisurile.

• Ingestie & ETL

  Conectori pentru sursele tale reale: Confluence, Google Drive, Jira, dump-uri SQL, PDF-uri scan-ate cu OCR. Curățare, deduplicare și segmentare semantică — chunk-uri care respectă granițele logice ale documentului, cu metadate atașate pentru filtrare la retrieval.

  • Python
  • ETL Pipelines
  • OCR

• Vector Store & Retrieval

  Embeddings stocate în PostgreSQL cu PgVector sau Pinecone, index HNSW pentru căutare hibridă vector + keyword. Reranking cu cross-encoder înainte de context window — doar chunk-urile cu adevărat relevante ajung la model, restul e zgomot filtrat.

  • PgVector
  • Pinecone
  • HNSW

• Orchestrare LLM & Guardrails

  Strat de orchestrare care impune citații obligatorii, refuz explicit când corpusul nu conține răspunsul și logging complet pentru audit. Provider-agnostic: endpoint enterprise cu zero-retention sau model self-hosted în VPC-ul tău.

  • Vercel AI SDK
  • Claude
  • Llama 3

Cum lucrăm

1. 01

   Ingestie & Chunking

   Extragem date din surse nestructurate — PDF-uri scan-ate, baze de date legacy, dump-uri SQL, Confluence, Google Drive. Segmentare semantică cu scripturi Python — nu rupem propozițiile în mijloc, nu pierdem context la granița de chunk.

2. 02

   Embedding & Vector DB

   Textul devine matrice matematice (vectori dense, 1536+ dimensiuni) stocate în PostgreSQL cu PgVector sau Pinecone. Index HNSW pentru căutare hibridă (vector + keyword) cu latență sub 100ms pe milioane de chunk-uri.

3. 03

   Retrieval & Reranking

   Top-K rezultate din vector search, apoi pas de reranking (Cohere Rerank sau cross-encoder local) care reordonează după relevanță reală pentru query. Doar top 3-5 chunks ajung în context window — restul e zgomot. LLM-ul răspunde strict din contextul livrat.

Întrebări frecvente

• Modelul AI ne va antrena datele?+

  Nu. Folosim exclusiv endpoint-uri API enterprise cu zero-data-retention contractuală (Anthropic, OpenAI Enterprise tier) sau ridicăm Llama 3 / Mistral on-premise pe infrastructura ta. Datele tale nu intră în training corpus. Punct.
• Trebuie să avem datele perfect structurate înainte?+

  Nu. Pipeline-urile ETL curăță, normalizează și vectorizează date nestructurate din Google Drive, Confluence, Jira, dump-uri SQL legacy, PDF-uri scan-ate. Datele tale rămân în loc — noi indexăm peste.
• Cum preveniți halucinațiile?+

  Temperature=0 plus system prompt strict: dacă informația nu există în chunk-urile recuperate (context window), modelul răspunde „Informația lipsește din baza de date" — nu inventează. Plus citații obligatorii pe fiecare răspuns, pentru audit. Halucinația devine vizibilă, nu mascată.
• Cât durează și cât costă un POC RAG?+

  POC-ul standard: 2–3 săptămâni pe un subset real din datele tale, cu interfață de test și metrici de acuratețe măsurate, nu estimate. Costul depinde de volumul și starea datelor — după auditul gratuit primești plan fix plus estimare de cost, fără surprize pe parcurs.
• Ne integrăm cu aplicațiile existente sau trebuie interfață nouă?+

  Integrăm unde lucrează echipa ta deja: Slack, Teams, intranet sau aplicația voastră internă, prin API. Interfața dedicată e o opțiune, nu o obligație. RAG-ul e un backend — îl expunem oriunde ai nevoie de răspunsuri.
• Ce se întâmplă când adăugăm documente noi?+

  Pipeline-ul de ingestie rulează continuu sau programat: documentele noi sunt vectorizate și indexate automat, fără reprocesarea completă a corpusului. Răspunsurile reflectă starea curentă a documentației, cu data sursei inclusă în citație.