Firma otrzymuje porównanie wariantów modelu i architektury oparte na realnych zadaniach, a nie benchmarku z internetu.
FlatHub/Usługi/AI, RAG i optymalizacja inferencji
AI, RAG i optymalizacja inferencji
AI dopasowane do jakości, kosztu i granic Twoich danych.
Pomagamy tam, gdzie samo podpięcie API nie wystarcza: wiedza firmy jest rozproszona, koszt modeli rośnie, odpowiedzi trzeba mierzyć, a dane nie powinny trafiać do publicznej chmury.
Rezultat
Co ma działać po wdrożeniu.
Koszt, latencja i jakość są mierzone przed optymalizacją - dzięki temu wiadomo, co naprawdę poprawiamy.
Wiedza organizacji jest dostępna w RAG z ustalonymi źródłami, dostępami i zasadami aktualizacji.
Wymagania prywatności prowadzą do właściwego modelu: API, private cloud, hybryda albo on-premise.
Proces
Najpierw sprawdzamy, co ma sens. Potem budujemy.
- 01
Ustalamy baseline
Mierzymy bieżącą jakość, koszt, latencję i rodzaj danych. Bez baselineu obietnica optymalizacji jest tylko opinią.
- 02
Budujemy zestaw ewaluacyjny
Z klientem wybieramy reprezentatywne, bezpieczne do testu zadania. To one są punktem odniesienia dla modelu i RAG.
- 03
Porównujemy architektury
Testujemy model, kontekst, retrieval, routing, cache i poziom hostowania. Pokazujemy kompromisy zamiast ukrywać je w implementacji.
- 04
Wdrażamy wybrany wariant
Po zaakceptowaniu PoC integrujemy rozwiązanie, monitoring i reguły operacyjne potrzebne do utrzymania jakości.
Zakres
Co może wejść do projektu.
Zakres zamykamy w krótkim SOW przed startem. Dzięki temu klient wie, za co płaci, a zespół wie, co odbiera.
- Audyt kosztu, jakości i latencji istniejącego AI
- RAG na dokumentach i wiedzy organizacji
- Ewaluacja modeli na zadaniach klienta
- Prompting, cache, batching oraz routing modeli
- Private cloud, hybryda lub przygotowanie on-premise
- Monitoring jakości, kosztu i użycia po wdrożeniu
Kontakt
Zostaw kontakt. Wrócimy z propozycją rozmowy.
Potrzebujemy tylko adresu e-mail i numeru telefonu.
FAQ
Zanim zaczniemy.
Czy od razu potrzebujemy własnego modelu on-premise?
Nie. Najpierw porównujemy wymagania danych, jakość i ekonomię. On-premise jest wariantem dla konkretnych ograniczeń, a nie domyślną odpowiedzią na każdy use case.
Czy gwarantujecie obniżenie kosztów o określony procent?
Nie przed pomiarem. Najpierw ustalamy baseline, potem pokazujemy warianty i ich konsekwencje dla jakości, kosztu oraz latencji.
Od jakiej kwoty zaczyna się projekt AI?
Audyt jakości, kosztu i latencji zaczyna się od 18 000 PLN netto. Testowalny PoC od 35 000 PLN, a wdrożenie produkcyjne wyceniamy po zaakceptowaniu architektury i wymagań.