Ugrás a tartalomhoz

AI megoldások · 01

AI, ami tényleg dolgozik a csapatod helyett.

Úgy építjük az AI-t, mintha pénzügyi rendszer lenne: mérjük, hogy jól válaszol-e, figyeljük mennyibe kerül, és naponta pontosabbá tesszük.

Időkeret4–12 hét
AI honeycomb — DField SolutionsIsometric honeycomb of 7 hexagons: a central core radiates to 6 outer nodes, illustrating retrieval-augmented generation, LLM routing, and continuous eval pipelines.ABCDEFINFERRETRIEVE · RERANK

AMIT MEGOLDUNK

[1/8]

Amit megoldunk

  • 01Az AI sokszor hibázik, de nem tudod megmérni mennyiszer
  • 02Drágán fut, mert nincs mögötte optimalizálás
  • 03Senki nem meri élesíteni, mert nincs mérce
  • 04Az ügyfélszolgálat elárad a megkeresésekben

Amit szállítunk

  • AI, ami a saját adataid alapján válaszol — forrásokkal
  • Olcsóbb üzemeltetés, automatikusan a legjobb modellt választja
  • Automatikus minőség-ellenőrzés minden változás előtt
  • Kimutatás: mit kérdeznek, mennyibe kerül, mennyire jó

MIT KAPSZ KÉZHEZ

[2/8]

01

AI-asszisztens a saját adatodra szabva

02

Ügyfélszolgálat és értékesítés automatizálása

03

Dokumentum- és tudáskezelés kereshetővé téve

04

Saját szerveren futó AI — az adatod bent marad

HOGYAN DOLGOZUNK EZEN

[3/8]

Hogyan dolgozunk ezen

Ugyanaz a kockázatcsökkentő ritmus minden projektben — minden lépésnek mérhető deliverable-je van.

01

Adat és workflow audit

Átnézzük az adataidat, a támogatás / sales / ops folyamatokat, és kijelöljük hol tud az AI valós időt megtakarítani.

02

Retrieval MVP

Első hét végén RAG-pipeline prototípus a te adataidon, forrás-hivatkozásokkal. Kiértékeljük, nem csak mutatjuk.

03

Agent + guardrails

Tool-use, routing, rate-limit, PII-scrubber. Produkciós eval CI-ben minden release előtt.

04

Éles + finomhangolás

Deploy, megfigyelés (LLM cost, latency, minőség), heti iteráció a dashboard adatai alapján.

TECH-STACK, AMIT HASZNÁLUNK

[4/8]

Tech-stack, amit használunk

Ha a te stacked más, szólj — nem dogma, eszköz.

PythonTypeScriptLangGraphOpenAIAnthropicMistralpgvectorWeaviateQdrantRagasOpenTelemetryvLLM

GYAKORI KÉRDÉSEK

[5/8]

Gyakori kérdések

Amit a legtöbben kérdeznek — mielőtt még meg is írtad volna.

Igen. Llama, Mistral, Qwen alapú deploy saját GPU-n vagy VPC-ben. SOC2-barát, a te adatod el sem hagyja a környezetet.

Kezdjünk bele.

Küldj e-mailt vagy foglalj 30 perces beszélgetést.