APPLIED ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Soluții AI & RAG. Inteligență ancorată în datele companiei.
Depășim limitările modelelor de limbaj standard prin arhitecturi Retrieval-Augmented Generation (RAG). Indexăm, vectorizăm și interogăm securizat documentația internă a companiei tale, oferind asistenților AI un context privat și precis. Eliminăm halucinațiile și livrăm răspunsuri deterministe, bazate strict pe corpusul tău de date.
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.
Ce câștigi concret
Data Ingestion Pipelines
Extracție și curățare dinamică a datelor nestructurate (PDF, docx, baze de date legacy) folosind Python.
Vector Search & Embeddings
Baze de date vectoriale optimizate pentru căutări semantice de ultra-joasă latență.
LLM Agnostic
Arhitecturi flexibile care permit comutarea instantanee între modele (Claude, Vertex AI, GPT-4) în funcție de cost și performanță.
Cum lucrăm
- 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.
- 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.
- 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.
RAG pentru documentație tehnică internă — SaaS B2B
Am înlocuit search-ul clasic din wiki-ul intern (≥2000 pagini, 5 ani de revizii) cu un asistent RAG care livrează instant snippet-uri de cod și proceduri operaționale, fiecare răspuns cu citații exacte (link către pagina sursă + secțiune). Onboarding-ul pentru dezvoltatori noi a scăzut de la 3 săptămâni la 8 zile. Echipa de suport a redus tichetele de tip „cum se face X" cu 60%.
- Latență răspuns
- 3-5s
- Acuratețe cu citații
- 98%
- Date reținute de provider
- Zero
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.
Pornește un POC RAG în 2-3 săptămâni
Audit gratuit pe datele tale, plan POC și estimare cost. Răspuns în 24 ore.
Discută POC RAG