UseAIEasily Logó
UseAIEasily

Együttműködési Modell

Kiszámítható út az élesítésig.

A vállalati AI mérnöki fegyelmet igényel, nem csak wrapper scripteket. 4 fázisú módszertanunk biztosítja, hogy a telepítés biztonságos, skálázható legyen és valóban megoldja az üzleti problémát.

01

Felfedezés és audit

Elemezzük a jelenlegi szűk keresztmetszeteket, feltérképezzük az adatsilókat, és azonosítjuk a magas ROI-jú AI automatizálási lehetőségeket a munkafolyamatok megzavarása nélkül.

Eredmény: Technikai audit jelentés
02

Architektúra tervezés

Mielőtt egyetlen sor kódot is írnánk, megtervezzük a zero-trust architektúrát, kiválasztva az LLM-ek, vektor adatbázisok és orchesztrációs rétegek pontos kombinációját.

Eredmény: Rendszer tervrajz
03

Fejlesztés és Red Teaming

Biztonságos környezetben építjük fel az egyedi agenteket és RAG pipeline-okat. Aktívan teszteljük ('red team') a rendszert, hogy ellenálló legyen a prompt injection és hallucinációk ellen.

Eredmény: Production-ready kód
04

Telepítés és átadás

Telepítjük az architektúrát az infrastruktúrádra vagy kezelt szervereinkre. A csapatod teljes dokumentációt, képzést és folyamatos SLA-alapú támogatást kap.

Eredmény: Élő rendszer és SLA

Eszköztárunk

A modern AI mérnöki stack.

Eszköz-függetlenek maradunk. Auditáljuk a meglévő infrastruktúrádat, és kiválasztjuk a vektor adatbázisok, LLM-ek és orchesztrációs rétegek pontos kombinációját az igényeidnek megfelelően.

Orchesztráció és logika

Vizuális és kódalapú orchesztrációt használunk a rendszerek megbízható összekapcsolásához.

n8n (Self-hosted)Make.comLangChainEgyedi Python API-k

Intelligencia réteg

Dinamikusan választjuk ki a feladathoz legjobban illeszkedő LLM-et.

OpenAI (GPT-4o)Anthropic (Claude 3.5)Google GeminiHelyi OSS modellek

Memória és visszakeresés

Nagy teljesítményű vektor adatbázisok a tökéletes memóriához.

PineconeSupabase (pgvector)MilvusQdrant

Agent keretrendszerek

Együttműködő multi-agent swarme-ok telepítésére tervezett keretrendszerek.

CrewAIAutoGenLangGraphPhidata

Biztonság és guardrailek

Vállalati szintű rétegek a hallucinációk megelőzésére és a PII adatok védelmére.

NeMo GuardrailsPresidio (PII)Lakera GuardSzemantikus tűzfalak

Telepítés és üzemeltetés

Skálázható infrastruktúra a 24/7-ben futó AI végpontokhoz.

DockerAWS / GCPVercelDatadog naplózás

Módszertan

Így építünk valóban élesbe kerülő rendszereket.

1. Discovery és audit

Elemezzük a meglévő workflow-kat, azonosítjuk a magas ROI-jú automatizálási lehetőségeket és felmérjük az adatkészültséget.

2. Biztonság és architektúra

Kódírás előtt zero-trust architektúrát tervezünk, RBAC és PII-redakciós guardrailekkel.

3. Gyors prototípuskészítés

Heteken belül működő GenAI prototípusokat építünk, hogy a saját adataidon tesztelhesd az interakciókat.

4. Élesítés és skálázás

Proof of conceptből production rendszer. Skálázható, multi-agent rendszereket telepítünk közvetlenül a stackedbe integrálva.

GYIK

Gyakori kérdések.

Válaszok a vállalati AI bevezetéssel kapcsolatos legfontosabb biztonsági, időzítési és deployment kérdésekre.

Igen. Enterprise privacy proxykat és zero-retention API megállapodásokat használunk. Az adatokból eltávolítjuk a PII-t, mielőtt bármely modellhez eljutnának, és azok nem használhatók publikus alapmodellek tanítására.

Kezdjük el

Egyedi pipeline-ra van szükséged?

Tervezzünk olyan megoldást, ami skálázódik.