„Najlepsze narzędzie” nie istnieje globalnie — istnieje dopasowanie do etapu dojrzałości danych, wymogów prawnych i tego, czy potrzebujesz asystenta pojedynczego pracownika, czy procesu end-to-end z logami i SLA.
Kupujesz nie magię, lecz umowę, integrację i koszt utrzymania — stąd pierwsze pytanie brzmi: jakie dane wchodzą i kto odpowiada przy awarii.
Warstwy typowego stacku
| Warstwa | Po co | Na co uważać |
|---|---|---|
| LLM / API | generacja, klasyfikacja, podsumowania | limity RPM, retention promptów, region DC |
| Orkiestracja / RAG | baza wiedzy, cytaty, polityki | jakość chunkingu, odświeżanie źródeł |
| Automatyzacja | workflow między systemami | idempotencja, retry, audyt |
| Obserwowalność | jakość w czasie | koszt tokenów, drift odpowiedzi |
Checklist procurement (skrót)
- SSO/SAML, role, minimalne uprawnienia — zero „shared login”.
- DPA + subprocessors + miejsce przetwarzania danych.
- Model cenowy: seat vs token vs request — policz miesięczny peak.
- Exit plan: eksport promptów, logów, indeksów wiedzy.
Powiązane
FAQ
TagiAI & Machine LearningStrategy
Najczęściej zadawane pytania
- Rzadko dobrze — często rozsądne jest LLM API + własna warstwa RAG/automatyzacji pod Wasze systemy.
- Enterprise agreements, private endpoints, polityki maskowania i szkolenie zespołu — technologia bez procesu nie wystarczy.
- Open source daje kontrolę i koszt GPU — closed daje szybkość startu i compliance packaging; wybór zależy od budżetu operacyjnego i regulacji.