Teenus
AI, masinõpe & andmed
Tehisintellekt ja andmed, mis jäävad sinu kontrolli alla.
RAG-süsteemid sisedokumentide peal, sinu andmetele ehitatud AI-assistendid, isehostitud avatud mudelid (Llama, Mistral, Whisper, Flux) Docker/Kubernetes peal, dokumenditöötlus OCR+NLP-ga, nõudluse ja müügi prognoosimine ning ETL-torustikud ja BI-töölauad (Metabase, Power BI, Looker Studio), mis koondavad raamatupidamise, CRM-i ja e-poe andmed ühte kohta.
- RAG-arhitektuur koos vektorotsingu ja allikaviidetega vastustes
- Isehostitud mudeli juurutus Docker/Kubernetes keskkonda
- Assistent või tugibot koos treenimis- ja testimisprotsessiga
- OCR+NLP dokumendivoog koos ERP/raamatupidamise integratsiooniga
- Prognoosimudel koos täpsuse raporti ja uuendusplaaniga
- ETL-torustik koos andmeallikate ühendamisega
- Andmelao struktuur ja skemaatika
- BI-dashboard vastavalt äri põhimõõdikutele
- Veebi andmekogumise skript koos monitooringu ja märguannetega
Näited
Tüüpilised olukorrad ja kuidas ma neid lahendaksin
Raamatupidamisbüroo
Arved loevad end ise
Probleem
Sadu ostuarveid kuus sisestatakse käsitsi raamatupidamistarkvarasse.
Lahendus
OCR ja keelemudel loevad arvelt välja vajalikud väljad ja saadavad need otse raamatupidamisse: inimene kontrollib ainult erandeid.
Tulemus
Kümneid tunde kuus tagasi ja vähem sisestusvigu.
Õigusbüroo
Privaatne AI omas serveris
Probleem
Tundlikud dokumendid ei tohi minna avalikku AI-pilve, aga otsimine võtab tunde.
Lahendus
Büroo enda serveris töötav keelemudel, mis otsib, võrdleb ja võtab kokku büroo dokumente.
Tulemus
AI kasu ilma andmeid välja andmata.
Mida see sisaldab
Mida ma teenuse raames teen
RAG sinu dokumentide peal, mitte avalikus pilves
Sisemised wikid, manuaalid ja lepingud otsitavad ilma andmeid kolmandale osapoolele saatmata.
Isehostitud mudelid sinu enda serveris
Llama, Mistral, Whisper ja Flux Docker/Kubernetes peal: sina omad taristut, mitte rendid API-t.
Arvete ja lepingute automaattöötlus
OCR + NLP tõstab andmed dokumentidest otse raamatupidamis- või ERP-süsteemi.
Tugibot, mis tunneb sinu tooteid
Treenitud sinu dokumentatsiooni ja valdkonnaterminoloogia peal, mitte üldine ChatGPT-wrapper.
Nõudluse ja müügi prognoosimine
Ajaloolistest andmetest mudel, mis annab konkreetseid numbreid, mitte ainult trende.
ETL-torustik, mis jookseb ise
Raamatupidamine, CRM ja e-pood koonduvad ühte andmelattu automaatselt, ilma käsitsi ekspordi-impordita.
BI-dashboard, mis vastab päris küsimustele
Metabase, Power BI või Looker Studio seadistatud sinu äri konkreetsete mõõdikute, mitte üldise malli järgi.
Veebi andmekogumine koos monitooringuga
Hinnad, tootenimekirjad või kinnisvarakuulutused kogutakse jälgitavalt ja märguannetega, kui midagi muutub.
Andmeladu, mis kasvab andmemahuga kaasa
Struktuur disainitud nii, et miljon rida ei tee dashboard'i aeglaseks.
KKK
Korduma kippuvad küsimused
Kas meie andmed lähevad avalikku pilve, näiteks OpenAI-le?
Ei, kui sa seda ei taha. Isehostitud mudelid töötavad sinu enda serveris või valitud pilves: andmed ei lahku sinu kontrolli alt.
Kas isehostitud mudel on sama hea kui ChatGPT-taoline suur mudel?
Kitsamates ülesannetes (klienditugi, dokumendiotsing, klassifitseerimine) jõuab fine-tune’itud väiksem mudel sageli sama tulemuseni, oluliselt madalama püsikuluga.
Kui kaua RAG-süsteemi ehitamine aega võtab?
Esimene töötav prototüüp tavaliselt 2–3 nädalaga, tootmisvalmis versioon koos monitooringu ja tagasisidetsükliga 6–8 nädalaga.
Milliseid andmeallikaid saad ühendada?
Enamikku süsteeme, millel on API või andmebaasi ligipääs: raamatupidamistarkvara, CRM, e-poe platvorm, Google Analytics ja teised.
Kas dashboard on kohandatav pärast valmimist?
Jah, dashboard’id on üles ehitatud nii, et uusi vaateid ja mõõdikuid saab lisada ilma kogu süsteemi ümber ehitamata.
Kas veebi andmekogumine on seaduslik?
Andmekogumine tehakse vastavalt saidi kasutustingimustele ja rakendatavale õigusele: hindan iga juhtumi puhul, mis on lubatud ja mõistlik.