#Grupa Insight | Systemy AI

Systemy AI oraz integracje LLM

Home→Software House→Systemy AI oraz integracje LLM

# AI Produkcyjne, nie dema

udujemy systemy AI pracujące na realnych danych biznesowych - zintegrowane z Twoim ERP, CRM, API i przepływami pracy, działające pod kontrolą biznesu z monitoringiem, audytem i wyjaśnialnością decyzji. Od pipeline'ów RAG i integracji LLM po agenty AI i infrastrukturę MLOps. Zaczynamy od Twoich danych, nie od modelu. Większość projektów AI nie kończy się niepowodzeniem przez technologię - tylko dlatego, że warstwa danych nigdy nie była zaprojektowana pod pobieranie przez AI.

Większość wdrożeń AI zatrzymuje się na etapie demo. W produkcji liczy się dostęp do danych, jakość retrievalu, integracje z systemami, uprawnienia, logi, monitoring, fallbacki i odpowiedzialność za decyzje. Dlatego nie zaczynamy od promptów. Zaczynamy od architektury danych, procesów i miejsc, w których AI ma realnie odciążyć zespół. Nasze wdrożenia obejmują pełny cykl życia: discovery, audyt danych, projekt architektury, prototyp, wdrożenie produkcyjne i bieżący monitoring - z wyjaśnialnością i audytowalnością wbudowanymi od pierwszego dnia, szczególnie dla branż regulowanych i środowisk enterprise.

Nie budujemy demo AI. Budujemy warstwy inteligencji operacyjnej nad danymi, systemami i procesami Twojej firmy.

#Co budujemy

#Chatboty RAG i inteligentni asystenci

Konwersacyjne AI zakorzenione w danych Twojej firmy - dokumentach, bazach wiedzy, katalogach produktów, wewnętrznych wiki i danych operacyjnych. Projektujemy pipeline'y retrieval, które faktycznie zwracają trafne odpowiedzi.

#Pipeline'y LLM dla biznesu

Wieloetapowe pipeline'y przetwarzania: ingestion, chunking, embedding, retrieval, generacja, walidacja i routing outputu. Budowane dla środowisk produkcyjnych - nie demo w notebooku. Projektujemy pipeline'y obsługujące realne wolumeny danych, edge case'y i tryby awaryjne.

#Własny retrieval i wyszukiwanie semantyczne

Kiedy standardowe wyszukiwanie wektorowe nie wystarcza - retrieval oparty na grafach, wyszukiwanie hybrydowe, zapytania do danych strukturalnych połączone z generacją LLM. Budujemy własne systemy retrieval dla złożonych modeli danych biznesowych.

#Agenty AI i automatyzacja procesów

Autonomiczne agenty wykonujące wieloetapowe zadania, interagujące z zewnętrznymi API i podejmujące decyzje na podstawie reguł biznesowych - połączone z Twoimi istniejącymi systemami. Budujemy agenty działające niezawodnie w produkcji.

#Integracje AI z ERP i CRM

Warstwy AI połączone z Twoimi istniejącymi systemami - bez pełnej migracji. Integrujemy LLM, pipeline'y RAG i agenty AI bezpośrednio z SAP, Salesforce, własnym ERP, legacy bazami danych i narzędziami operacyjnymi. Twoje dane zostają tam gdzie są.

#Explainable AI i MLOps

Audytowalne decyzje AI, monitoring modeli, wykrywanie driftu i pipeline'y retrainingu - dla branż regulowanych i środowisk produkcyjnych, gdzie systemy typu czarna skrzynka są niedopuszczalne. Każda rekomendacja AI zawiera ścieżkę decyzyjną możliwą do prześledzenia.

#Wybrane realizacje

MLOps - Hodowla drobiu

BLUP-FLOCK ERP

MLOps

Produkcyjny pipeline AI na danych genealogicznych

ERP ze zintegrowanym pipeline MLOps przetwarzającym grafy relacji genealogicznych - wymagający własnego retrieval wykraczajacego poza standardowy RAG. Explainability byla wymogiem certyfikacyjnym.

Stack: Laravel 11 - Vue.js 3 - MS SQL - Redis - Kubernetes

RAG - Turystyka

VisitZakopane - Asystent rezerwacyjny AI

RAG

Na wewnętrznych danych spraw i wiedzy prawnej

Asystent RAG na wewnętrznych dokumentach spraw i bazie wiedzy prawnej. Zintegrowany z istniejacym systemem zarzadzania sprawami bez migracji danych.

Stack: LLM API - real-time data integration - WordPress

LLM Pipeline - E-commerce

Automatyzacja opisów produktow

10k+

Pełny audyt SEO i unikalne treści - bez ręcznego przeglądania podstron

Automatyczne generowanie opisów produktow z danych katalogu - połączone z WooCommerce i BaseLinker z procesem weryfikacji przez człowieka.

Stack: DeepSeek API - WordPress API - custom pipeline

WSZYSTKIE REALIZACJE →

#Jak pracujemy

Discovery - Audyt danych - Architektura - Budowa - Monitoring

Discovery

Mapujemy Twój przypadek użycia, źródła danych, punkty integracji i ograniczenia biznesowe przed wyborem technologii.

Audyt danych

Oceniamy jakość danych, strukturę i wymagania retrieval. Większość projektów AI zawodzi tutaj - my to naprawiamy jako pierwsze.

Architektura

Wybór modelu, strategia retrieval, warstwa integracji, bezpieczeństwo i audytowalność - zaprojektowane przed napisaniem jakiegokolwiek kodu.

Build Produkcyjny

Iteracyjny development z ciągłą ewaluacją. Żadnych handoffów czarnej skrzynki - widzisz każdy krok.

Monitoring

Monitoring po launchu, wykrywanie driftu, pipeline'y retrainingu i bieżąca optymalizacja.

Opowiedz nam o swoim projekcie AI

Umów konsultację AI Discovery →

#FAQ

Czym różni się RAG od standardowego chatbota?+

Standardowy chatbot generuje odpowiedzi na podstawie danych treningowych - nie ma dostępu do informacji specyficznych dla Twojej firmy i może halucynować fakty. System RAG pobiera w czasie rzeczywistym trafne treści z Twoich rzeczywistych źródeł danych i używa ich jako kontekstu dla modelu językowego. Efektem są zakorzenione, dokładne odpowiedzi oparte na Twoich dokumentach i danych operacyjnych.

Czy pracujecie z istniejącymi systemami ERP i CRM?+

Tak - integrujemy warstwy AI bezpośrednio z Twoimi istniejącymi systemami bez konieczności pełnej migracji. Łączymy LLM, pipeline'y RAG i agenty AI z SAP, Salesforce, Microsoft Dynamics, własnymi ERP i legacy bazami danych. Twoje dane zostają tam gdzie są. Budujemy własne konektory API gdy natywne integracje są niedostępne.

Jak długo trwa projekt integracji AI?+

To zależy od zakresu. Skupiony chatbot RAG na istniejących dokumentach można dostarczyć w 4-6 tygodni. Pełny pipeline LLM z integracją ERP, własnym retrieval i infrastrukturą MLOps zajmuje zazwyczaj 3-4 miesiące. Zawsze zaczynamy od fazy discovery i audytu danych zanim zobowiążemy się do harmonogramu - większość opóźnień w projektach AI wynika z niedoszacowania warstwy przygotowania danych.

Jakie formaty danych i źródła obsługujecie?+

racujemy z praktycznie każdym źródłem danych: PDF-ami, dokumentami Word, plikami Excel, treścią HTML, bazami SQL i NoSQL, REST API, eksportami ERP, danymi CRM, archiwami email i własnymi formatami plików. Dla danych nieustrukturyzowanych budujemy pipeline'y ingestion i preprocessingu. Dla danych strukturalnych budujemy warstwy zapytań łączące lookup do bazy z generacją LLM.

Czy oferujecie wsparcie po wdrożeniu i monitoring modeli+

Tak. Zapewniamy bieżące wsparcie techniczne, monitoring wydajności modeli, wykrywanie driftu i pipeline'y retrainingu. Systemy AI degradują się z czasem gdy rozkłady danych się zmieniają - budujemy infrastrukturę monitoringu która wykrywa to wcześnie i uruchamia retraining automatycznie lub alertuje Twój zespół. Budujemy długoterminowe partnerstwa, nie jednorazowe dostawy.

Czy explainable AI jest dostępne dla branż regulowanych?+

Tak - i dla branż regulowanych jest to wymóg, nie opcja. Każda rekomendacja AI w naszych systemach zawiera ścieżkę decyzyjną możliwą do prześledzenia przez zarząd, zespoły compliance lub zewnętrznych certyfikatorów. Dostarczyliśmy systemy explainable AI w rolnictwie, sektorze prawnym i usługach finansowych. Jeśli Twoja branża wymaga udokumentowanych decyzji AI, wbudowujemy tę audytowalność w architekturę od pierwszego dnia.

Ile kosztuje projekt integracji AI?+

Nie posiadamy stałych pakietów cenowych. Każdy projekt wyceniamy indywidualnie na podstawie złożoności danych, zakresu integracji, wymagań infrastrukturalnych i potrzeb bieżącego monitoringu. Skupiony chatbot RAG na istniejących dokumentach zaczyna się od innego budżetu niż pełny pipeline MLOps z integracją ERP i własnym retrieval. Po rozmowie discovery i audycie danych przygotowujemy realistyczną wycenę z jasnym zakresem i deliverables.

#Knowledge Base

Samofakturowanie w KSeF - case study z branży najmu