AvaconeAvacone
ROEN
SOLUȚII AI

Sisteme AI

Limbaj, viziune, predicție, voce, agenți și guvernanță - construim sisteme AI explicabile, monitorizate și conforme prin design, potrivite problemei reale.

LLM, RAG, ML
Discipline
OpenAI, Anthropic, Google
Modele
Evaluat și monitorizat
Guvernanță
Pipeline AI01 / 06
  1. 1
    DateSurse private, documente
  2. 2
    RegăsireIndexare semantică
  3. 3
    ModelLLM sau ML clasic
  4. 4
    EvaluareTeste la fiecare schimbare
  5. 5
    GarduriValidare umană, reguli
  6. 6
    ProducțieMonitorizare continuă

Vizualizare ilustrativă

CE CONSTRUIM

Șase discipline AI, o singură echipă de inginerie.

AI înseamnă mult mai mult decât chat cu un model de limbaj. Construim în toate cele șase forme de mai jos, în funcție de problema reală.

Exemple
  • Asistenți bazați pe LLM
  • RAG local peste date private
  • Căutare vectorială și indexare semantică
Unelte
OpenAIAnthropicLangChainLlamaIndex
Exemple
  • OCR și inteligență documentară
  • Analiză de imagini și video
  • Detecție de obiecte
Unelte
OpenCVYOLOTesseractONNX
Exemple
  • Prognoză și serii de timp
  • Detecție de anomalii
  • Scoring și clasificare
Unelte
scikit-learnXGBoostPyTorchpandas
Exemple
  • Voice-to-text și transcriere
  • Control vocal
  • Identificare de vorbitor
Unelte
WhisperWebRTCSpeaker ID
Exemple
  • Agenți personali cu unelte proprii
  • Automatizare de workflow-uri
  • Dashboard-uri AI operaționale
Unelte
LangGraphn8nFunction calling
Exemple
  • Model routing între furnizori
  • Pipeline-uri de evaluare
  • Monitorizare în producție
Unelte
DockerKubernetesMLflow
REGĂSIRE DE CUNOȘTINȚE

RAG peste conținutul tău privat, de la sursă la răspuns.

Asistenți care răspund pe baza documentelor tale, cu surse verificabile și granițe clare pentru date.

1

Ingestie

Documentele și datele private sunt preluate din sursele clientului.

LlamaIndex
2

Indexare

Conținutul este indexat semantic și pregătit pentru căutare vectorială.

Căutare vectorială
3

Regăsire

Pentru fiecare întrebare sunt recuperate fragmentele relevante.

LangChainLlamaIndex
4

Generare

Modelul formulează răspunsul pe baza fragmentelor recuperate.

OpenAIAnthropicGoogle
5

Verificare

Răspunsurile sunt evaluate, iar deciziile cu impact trec prin validare umană.

EvaluăriHuman-in-the-loop
6

Operare

Calitatea și costul sunt urmărite în producție, pe infrastructură scalabilă.

DockerKubernetes
IMPLEMENTĂRI TIPICE
  • Asistenți AI și regăsire sigură de cunoștințe
  • RAG peste conținut privat
  • Suport pentru clienți și pregătirea echipelor de vânzări
  • Inteligență documentară pentru fluxuri juridice, farmaceutice și medicale
  • Recomandări de produse și informații operaționale
DISCIPLINĂ DE INGINERIE

AI construit pentru a fi verificat.

Șase practici pe care le aplicăm la fiecare sistem AI pe care îl livrăm.

Controale active la fiecare sistem6/6

Evaluări continue

ACTIV

Seturi de teste care rulează la fiecare schimbare de model sau prompt.

Supraveghere umană

ACTIV

Puncte de validare umană pentru deciziile cu impact real, integrate din design.

Guvernanța datelor

ACTIV

Granițe clare despre ce date intră în model și unde rămân.

Monitorizare în producție

ACTIV

Urmărirea calității răspunsurilor și a costurilor, în timp real.

Model routing și fallback

ACTIV

Comutare automată între furnizori când un model este indisponibil sau prea scump.

Explicabilitate

ACTIV

Decizii care pot fi urmărite înapoi până la sursa lor, pentru audit și încredere.

Ai o problemă care are nevoie de AI aplicat corect?

Hai să vorbim