AI ინტეგრაცია და ავტომატიზაცია
ჩვენ ვნერგავთ დიდ ენობრივ მოდელებს რეალურ პროდუქტებში: თქვენს მონაცემებზე დაფუძნებული ასისტენტები, აგენტები სისტემურ ინტეგრაციებთან და ავტომატიზაცია რუტინული პროცესების შესამცირებლად. შექმნილი შეფასების სისტემებითა და დამცავი მექანიზმებით პირველივე დღიდან.
რას ვაკეთებთ
- ასისტენტები და დამხმარე სისტემები თქვენს მონაცემებზე დაყრდნობით (retrieval-augmented generation: RAG).
- აგენტები შიდა API-ებისა და ხელსაწყოების გამოსაძახებლად მრავალსაფეხურიანი ამოცანების შესასრულებლად.
- დოკუმენტების ანალიზი: ინფორმაციის ამოღების, კლასიფიკაციისა და შეჯამების პროცესები.
- სამუშაო პროცესების ავტომატიზაცია, რომელიც ოპერაციებიდან განმეორებად მექანიკურ ნაბიჯებს ხსნის.
- შეფასების სისტემები (evaluations), დამცავი მექანიზმები და მონიტორინგი პროდაქშენში უკვე გაშვებული AI ფუნქციებისთვის.
როგორ ვმუშაობთ
AI ფუნქციონალი პროდაქშენში მარტივი მიზეზების გამო მარცხდება: არ არსებობს შეფასების ტესტები, ალტერნატიული ლოგიკა (fallbacks) და მონიტორინგი. ჩვენ LLM-ს ვუყურებთ, როგორც ნებისმიერ სხვა ცვალებად გარე სერვისს და ინჟინერიას შესაბამისად ვაგებთ. პირველ რიგში ვიკვლევთ საჭიროებებს, რათა ავაშენოთ მხოლოდ ის, რაც რეალურ მოგებას იძლევა, შემდეგ კი ვქმნით ფიქსირებული მოცულობის ეტაპს გაზომვადი ხარისხით და არა მარტივ დემოს.
ტექნოლოგიური დასტა
Anthropic და OpenAI API-ები, ლოკალური მოდელები მონაცემთა უსაფრთხოების მოთხოვნისას, Laravel და Node.js სერვერული მხარე, PostgreSQL pgvector მხარდაჭერით, რიგებზე დაფუძნებული არქიტექტურა.
ხშირად დასმული კითხვები
რა სახის AI ინტეგრაციებს ქმნით?
ჩატ-ასისტენტებსა და დამხმარე სისტემებს (copilots), რომლებიც ეფუძნება თქვენს მონაცემებს, დოკუმენტების დამუშავებასა და ექსტრაქციას, აგენტებს შიდა API-ებთან სამუშაოდ და სამუშაო პროცესების ავტომატიზაციას. ვმუშაობთ როგორც წამყვან პროვაიდერებთან (Anthropic, OpenAI), ისე ლოკალურად განთავსებულ (self-hosted) მოდელებთან.
როგორ უზრუნველყოფთ AI ფუნქციონალის საიმედოობას?
თითოეული ინტეგრაცია მოიცავს შეფასების ტესტებს (evaluation set), მონაცემთა შეყვანისა და გამოტანის დამცავ მექანიზმებს (guardrails), ალტერნატიულ სცენარებს (fallbacks) და მონიტორინგს, რათა ხარისხი იყოს გაზომვადი და არა მიახლოებითი.
როგორ მიმდინარეობს თანამშრომლობა?
მოკლე ანაზღაურებადი კვლევის (discovery) ეტაპით, რათა განვსაზღვროთ, სად მოიტანს AI რეალურ სარგებელს, რასაც მოსდევს ფიქსირებული მოცულობის პირველი ეტაპი რეალურ მომხმარებლებთან გამოსაცდელად. შემდგომ ვაგრძელებთ განვითარებას ან სისტემას სრულად გადავცემთ თქვენს გუნდს.
გაქვთ პროექტი? მოგვწერეთ: hello@longisoft.com