Co dostarczamy
Budujemy systemy RAG klasy produkcyjnej, które wykraczają poza proste dema. Skupiamy się na solidnym parsowaniu, ścisłych guardrails i mierzalnej poprawie dokładności, aby Twoje AI działało niezawodnie na danych wewnętrznych.
Retrieval po danych domenowych, bezpieczne odpowiedzi i stabilny serving.
Retrieval po Twoich danych
+Wyszukiwanie w plikach, bazach i API z solidnym parsingiem, chunkowaniem i embeddingami dostosowanymi do domeny.
Guardrails i polityki
+Polityki bezpieczeństwa dla PII i kontroli dostępu. Wymagamy cytatów i odrzucamy odpowiedzi bez wystarczających źródeł.
Orkiestracja promptów
+Zarządzanie promptami i narzędziami do wykonywania ustrukturyzowanych działań i workflow.
Automatyzacja dokumentów
+Automatyczne tworzenie szkiców (np. KID, prospekty), streszczeń i cytowań z wysoką precyzją.
Serving o niskiej latencji
+Infrastruktura gotowa na produkcję z cache, tracingiem, analityką użycia i ustalonymi SLO.
Ewaluacja i Metryki
+Rygorystyczne testy z trudnymi zbiorami pytań, mierzenie precyzji, odsetka halucynacji i pokrycia cytatami.
Architektura w skrócie
Ingest
+Konektory, parsing i normalizacja różnorodnych źródeł danych.
Indeks
+Embeddingi, ekstrakcja metadanych, filtry i okna świeżości (freshness windows).
Retrieve
+Wyszukiwanie hybrydowe i algorytmy rerankingu z ustalonymi progami punktowymi.
Generate
+Zoptymalizowane prompty, szablony i wywołania funkcji (function calls).
Observe
+Pętle feedbacku, alerty (red flags), metryki i ślady (traces).
Kiedy wybrać RAG
+Idealne, gdy dane często się zmieniają, potrzebujesz transparentnych cytatów lub chcesz ograniczyć ryzyko halucynacji bez kosztownego retreningu.
Najczęstsze wdrożenia (Use Cases)
Realne zastosowania, w których nasze systemy RAG przynoszą mierzalne rezultaty.
KID i Prospekty
+Szkice i streszczenia z repozytorium. Wyniki: ~60% mniej czasu na pierwszy draft, latencja p95 ~1,2s.
RFP i Przetargi
+Odpowiedzi oparte na referencjach i politykach. Wyniki: skrócenie przygotowania draftu z 2 dni do 3 godzin.
Support i Compliance
+Odpowiedzi z cytatami z procedur. Wyniki: ~70% mniej błędnych odpowiedzi po wdrożeniu rerankingu.
Asystent Researchowy
+Łączenie plików, baz i API z cytatami na poziomie akapitu dla kompleksowego wsparcia wiedzy.
Proces
Nasze Case Studies
Generative AI i systemy RAG - Najczęściej zadawane pytania
- Czym jest system RAG i kiedy go potrzebuję?
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) łączy model językowy z warstwą retrieval po Twoich własnych danych. Potrzebujesz go, gdy dane często się zmieniają (co czyni fine-tuning niepraktycznym), gdy potrzebujesz odpowiedzi opartych na konkretnych dokumentach z cytatami, lub gdy chcesz ograniczyć ryzyko halucynacji bez kosztów i złożoności pełnego treningu modelu.
- Jak ograniczacie halucynacje w produkcyjnym systemie RAG?
- Stosujemy wyszukiwanie hybrydowe (wektorowe + słów kluczowych) z rerankingiem i rygorystycznymi progami punktowymi, aby do modelu trafiały tylko wysoce pewne fragmenty. Wymuszamy wymagania cytowań - model musi odwoływać się do fragmentu źródłowego przy każdym stwierdzeniu faktycznym. Odpowiedzi bez wystarczającego ugruntowania są odrzucane, a nie zgadywane.
- Jakie źródła danych może przeszukiwać system RAG?
- Budujemy konektory dla zasobów dokumentów (PDF, Word, SharePoint), ustrukturyzowanych baz danych (SQL, API) i strumieniowych źródeł danych w czasie rzeczywistym. Strategie parsowania i chunkowania są dostosowane do każdego typu danych - umowa prawna wymaga innego podejścia niż raport CSV. Obsługujemy też kontrolę dostępu, by użytkownicy pobierali tylko to, do czego mają uprawnienia.
- Jak mierzycie jakość systemu RAG?
- Mierzymy jakość retrieval (precyzja przy top-k, recall na zbiorze hold-out), dokładność generowania (poprawność odpowiedzi vs referencja), poziom halucynacji (stwierdzenia nieugruntowane w pobranym kontekście) oraz pokrycie cytatami (frakcja odpowiedzi ze zweryfikowanymi źródłami). Metryki są śledzone na produkcji, nie tylko podczas developmentu.
