Prywatne rozwiązania LLM i RAG

Systemy AI nowej generacji wdrożone na Twojej infrastrukturze z pełną prywatnością i suwerennością danych

Nowoczesne wzorce architektury AI

Wyszukiwanie Hybrydowe i Reranking

Zwykłe wyszukiwanie wektorowe nie wystarcza. Łączymy semantyczne bazy wektorowe (Qdrant, pgvector) z klasycznym wyszukiwaniem słów kluczowych BM25. Następnie stosujemy najnowocześniejsze modele Rerankingu typu Cross-Encoder (Cohere, BGE), aby upewnić się, że model LLM otrzyma najbardziej relewantny kontekst, co praktycznie eliminuje halucynacje.

Obserwowalność LLM i Tracing

Brak czarnych skrzynek. Integrujemy kompletne systemy śledzenia (Langfuse, Arize Phoenix), które rejestrują każdy krok zapytania, monitorują zużycie tokenów i koszty, dynamicznie wersjonują prompty oraz śledzą opinie użytkowników, gwarantując stabilność produkcyjną i ciągłe doskonalenie.

Autonomiczni Agenci LLM

Wyjdź poza statyczne pytania i odpowiedzi. Budujemy inteligentne systemy wieloagentowe z użyciem LangGraph lub AutoGen. Agenci ci potrafią wnioskować (wzorzec ReAct), korzystać z dedykowanych narzędzi, bezpiecznie wykonywać zapytania SQL, wywoływać API i współpracować, aby automatyzować złożone procesy biznesowe.

Prywatny LLM i lokalna inferencja

Brak uzależnienia od zewnętrznych API i wycieków danych. Wdrażamy modele open-source (Llama 3.1, Mistral, Qwen) za pomocą Ollama, vLLM lub TGI bezpośrednio na Twoich bezpiecznych, dedykowanych serwerach. Twoje dane nigdy nie opuszczają sieci firmowej, gwarantując pełną zgodność z RODO, KNF oraz politykami bezpieczeństwa przedsiębiorstwa.

SaaS AI API vs. Prywatne, samodzielnie hostowane AI

SaaS API (OpenAI, Claude)

  • Twoje poufne dane i zapytania klientów są wysyłane do zewnętrznych firm trzecich
  • Nieprzewidywalne, wysokie ceny za tokeny, które rosną wraz ze skalą użycia
  • Brak SLA na opóźnienia API oraz ryzyko nagłego wycofania modeli przez dostawcę
  • Ograniczone możliwości dotrenowania modeli i brak dostępu do wag modelu bazowego
  • Trudność w zachowaniu zgodności z restrykcyjnymi regulacjami RODO, HIPAA czy wymogami finansowymi

Prywatne i samodzielnie hostowane AI

  • 100% suwerenność danych — wszystkie obliczenia i dokumenty pozostają lokalnie
  • Przewidywalne, stałe miesięczne koszty infrastruktury, niezależnie od liczby przetworzonych tokenów
  • Pełna kontrola nad doborem modeli, ich aktualizacjami oraz precyzyjnym dotrenowywaniem
  • Zoptymalizowana, wysokowydajna inferencja (vLLM, Ollama) na prywatnym sprzęcie
  • Pełna zgodność z RODO, SOC2 oraz rygorystycznymi regulacjami krajowymi

Technologie AI klasy enterprise

Modele i Inferencja

Ollama, vLLM, Hugging Face, Llama 3.1 & 3.2, Mistral, Qwen 2.5

Orkiestracja

LangChain, LlamaIndex, LangGraph, Python / Node.js

Wektorowe bazy danych

Qdrant, Milvus, pgvector (PostgreSQL), Chroma

Obserwowalność

Langfuse, Arize Phoenix, OpenTelemetry, Prometheus / Grafana

Dopasowane modele współpracy

Model A

Dedykowane wdrożenie i przekazanie systemu

  • Wdrożenie na AWS, Azure, GCP lub na Twoich serwerach bare-metal
  • Kompletna konfiguracja baz wektorowych, silnika inferencyjnego i śledzenia Langfuse
  • Pełne przeniesienie praw własności intelektualnej i obszerna dokumentacja kodu
  • 3 miesiące wsparcia technicznego i optymalizacji wydajności po wdrożeniu
Model B

Zarządzana prywatna platforma AI

  • Dedykowane węzły z akceleracją GPU i gwarancją dostępności 99.9% SLA
  • Ciągły monitoring wydajności, audyt promptów i skanowanie bezpieczeństwa
  • Automatyczne cykle lokalnego dotrenowywania na bazie nowo zindeksowanych danych
  • Regularne aktualizacje modeli open-source (np. migracje do najnowszych wersji Llama/Mistral)

Nasz ustrukturyzowany proces wdrożenia

01

Analiza i Projektowanie

Analizujemy strukturę Twoich dokumentów, definiujemy kluczowe przypadki użycia, dobieramy optymalne modele i projektujemy bezpieczną architekturę integracji.

02

Dowód Koncepcji (PoC)

Budujemy działający prototyp w 2-3 tygodnie, aby zweryfikować dokładność wyszukiwania semantycznego i przetestować jakość generowanych odpowiedzi na Twoich rzeczywistych danych.

03

Wdrożenie Produkcyjne

Wdrażamy wyszukiwanie hybrydowe, uruchamiamy obserwowalność LLM za pomocą Langfuse, konfigurujemy dostęp ról RBAC i integrujemy z Twoimi narzędziami/API.

04

Optymalizacja i Skalowanie

Optymalizujemy przepustowość GPU (vLLM), prowadzimy stałe śledzenie promptów i dostrajanie na podstawie opinii użytkowników, aby dokładność stale rosła.

Wzmocnij swoją organizację dzięki dedykowanym modelom LLM

Umów się na bezpłatną konsultację techniczną. Omówimy formaty Twoich poufnych danych, wymagania infrastrukturalne oraz docelowe zastosowania, aby nakreślić konkretny plan działania wdrożenia PoC.

Napisz do nas

[email protected]