Ingestion dokumentów
01Automatyczne przetwarzanie PDF, Word, stron web, Confluence i Notion w przeszukiwalne bazy wiedzy.
Pipeline RAG
Oprzyj AI na Twojej wiedzy firmowej
Systemy RAG łączące LLM z Twoimi dokumentami i bazami wiedzy — dostarczające dokładne, źródłowe odpowiedzi.
0+
Zrealizowanych projektów0%
Zadowolenie klientów0x
Średni zwrot z inwestycji0h
Czas odpowiedziPipeline RAG czyniące AI dokładnym i godnym zaufania
LLM są potężne ale zawodne bez grounding — halucynują i nie mają dostępu do Twoich danych. RAG to rozwiązuje.
Nasze pipeline RAG przetwarzają dokumenty, osadzają je w bazach wektorowych i pobierają najrelewantniejszy kontekst dla każdego zapytania.
Budujemy systemy RAG klasy enterprise z semantycznym wyszukiwaniem i indeksowaniem dopasowanym do wzrostu bazy wiedzy.
Co oferujemy
Kluczowe możliwości
Kompleksowe rozwiązania dostosowane do Twoich celów biznesowych.
Wyszukiwanie wektorowe
02Semantyczne wyszukiwanie z Pinecone, Weaviate lub pgvector znajdujące treści nawet przy innej terminologii.
Retrieval hybrydowy
03Łączenie wyszukiwania wektorowego z keyword i filtrowaniem metadanych.
Optymalizacja kontekstu
04Strategie chunkowania i re-ranking maksymalizujące jakość odpowiedzi.
Atrybucja źródeł
05Każda odpowiedź AI zawiera cytaty do dokumentów źródłowych.
Kontrola dostępu
06Uprawnienia na poziomie dokumentu zapewniające dostęp tylko do autoryzowanych treści.
Bezpłatna konsultacja
30-minutowa rozmowa bez zobowiązań. Analizujemy Twój projekt i proponujemy rozwiązania — zanim wydasz złotówkę.
Transparentny proces
Stała cena ustalona z góry, tygodniowe raporty postępów i pełna własność kodu od pierwszego dnia.
Gwarancja wsparcia
60 dni bezpłatnego wsparcia po wdrożeniu. Poprawki, optymalizacje i pomoc techniczna w cenie.
Nasz proces
Jak pracujemy
Sprawdzony proces, który gwarantuje przewidywalne rezultaty w każdym projekcie.
01
Audyt wiedzy
Katalog źródeł danych, typów dokumentów i wzorców dostępu.
02
Architektura pipeline
Projekt komponentów ingestion, embeddingu, storage i retrieval zoptymalizowanych pod Twoje dane.
03
Budowa i tuning
Implementacja pipeline RAG, optymalizacja chunkowania i dokładności retrieval.
04
Wdrożenie i monitoring
Produkcyjne wdrożenie z automatyczną ingestion i monitoringiem jakości.
Projekt dostarczony
Nie czekaj na idealny moment
Każdy dzień bez odpowiedniej technologii to stracone możliwości
Twoja konkurencja już inwestuje. Porozmawiajmy o tym, jak technologia może pracować na Twój sukces.
Bez zobowiązań · 30 min
Technologie
Narzędzia których używamy
LangChain
LlamaIndex
Pinecone
Weaviate
pgvector
OpenAI
Unstructured
FastAPIFAQ
Często zadawane pytania
Odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania dotyczące tej usługi.
01Ile dokumentów obsługuje RAG?
Skalę dobiera się do wolumenu i budżetu: indeksy wektorowe i partycjonowanie pozwalają rosnąć bez przeprojektowywania całości od zera.
02Jak dokładne są odpowiedzi RAG?
Zależy od jakości źródeł i retrievalu. Mierzymy trafność na zestawie testowym z Twojej domeny; RAG zwykle poprawia wiarygodność względem „gołego” LLM.
03Czy RAG pracuje z danymi strukturalnymi?
Tak. Budujemy warstwy text-to-SQL obok RAG dokumentowego.
04Jak szybko nowe dokumenty są dostępne?
Real-time ingestion dla krytycznych. Batch processing poniżej 1 godziny.
05Co gdy dokumenty są aktualizowane?
Automatyczna re-ingestion z wersjonowaniem zapewniająca aktualność odpowiedzi.
Enterprise RAG zbudowane pod dokładność i skalę
RAG to most między potężnymi LLM a Twoją wiedzą firmową — czyniąc odpowiedzi AI dokładnymi i wiarygodnymi.
Nasze implementacje RAG obsługują firmy w prawie, healthcare i finansach — gdzie dokładność jest konieczna.
Obsesyjnie dbamy o jakość retrieval bo nawet najlepszy LLM produkuje słabe odpowiedzi z nieodpowiedniego kontekstu.
Zacznij teraz
Gotowy, żeby wyprzedzić konkurencję?
Zacznij od bezpłatnej, 30-minutowej konsultacji. Bez umów, bez zobowiązań — tylko konkretna rozmowa o Twoim projekcie.
Bezpłatna konsultacjaBez zobowiązańOdpowiedź w 24h