Do czego to służy
Większość projektów AI zatrzymuje się gdzieś między demo a drugim tygodniem używania. Rzadko winny jest model. Brakuje systemu wokół niego: uporządkowanych danych wejściowych, jasnych kryteriów oceny i procesu, który zespół potrafi prowadzić bez osoby, która go zbudowała.
Empes AI zaczyna od określenia celu, a potem dobiera dane wejściowe, zabezpieczenia i sposoby weryfikacji, dzięki którym na wynikach można polegać.
Co budujemy
- Spójne postacie i treści marki. Materiały referencyjne, sparametryzowana architektura promptów i kryteria oceny, dzięki którym ta sama postać i ten sam charakter marki utrzymują się w całym katalogu, a nie tylko w jednej udanej sesji.
- Rozpoznawanie produktów. Odczytanie zdjęcia produktu (kształtu, wykończenia, etykiety) i wierne odwzorowanie tych detali na każdej wygenerowanej klatce.
- Agenci i asystenci. Wewnętrzni asystenci i agenci do konkretnych zadań, którzy działają w ramach istniejących procedur i przekazują sprawę ludziom tam, gdzie potrzebna jest ludzka decyzja.
- Prywatne przestrzenie AI dla zespołów. Przestrzeń w stylu ChatGPT dla Twoich pracowników, zbudowana na Open WebUI i zainstalowana na infrastrukturze, którą kontrolujesz. Ludzie logują się kontem służbowym, każda grupa dostaje modele i narzędzia, których potrzebuje, a gateway przechowuje klucze do dostawców, pilnuje budżetów zespołów i raportuje wydatki. Firmowe informacje trafiają tam przez bazy wiedzy, a system przeszukuje pocztę i dokumenty z uprawnieniami zalogowanego użytkownika. Dane i wybór modeli zostają pod Twoją kontrolą. Nasze podejście opisuje przewodnik Private AI chat for a company (po angielsku). Przykład takiego wdrożenia w średniej wielkości firmie opisuje nasze case study Prywatna przestrzeń AI dla pracowników firmy.
- Wdrożenia AI dla sektora MŚP i dużych firm. Audyt procesów, które zabierają najwięcej czasu, jeden pilotaż z celem uzgodnionym z góry, potem wdrożenie i przekazanie.
- Rozwiązania AI szyte na miarę. Gdy wyzwanie nie mieści się w żadnej gotowej kategorii, projektujemy rozwiązanie dopasowane dokładnie do niego.
Jak przebiega współpraca
Stosujemy te same trzy kroki co w każdym projekcie Empes: zrozumienie realnego kontekstu, maksymalne uproszczenie procesów i budowa rozwiązania. Każde wdrożenie kończymy przygotowaniem dokumentacji i przekazaniem wiedzy, żeby Twój zespół mógł samodzielnie rozwijać stworzone narzędzie.
Przykład z praktyki
Case study Spójny system postaci AI pokazuje metodę: audyt dotychczasowego procesu generowania, powtarzalny proces oparty na ujednoliconych danych wejściowych oraz system weryfikacji wyników, dzięki któremu spójność stała się standardem. Wygenerowane materiały można obejrzeć na stronie z realizacjami dla klienta.