Extracție din documente și date
PDF-uri, poze, facturi și bonuri transformate în date structurate pe care sistemele tale le pot folosi — cu validare, nu cu speranță.
Dezvoltare de produse AI
De la prototip AI la un produs pentru care oamenii plătesc.
Proiectăm, construim și operăm produse AI cap-coadă — integrarea modelului, guardrails, aplicația din jurul lui și operarea după lansare. Construite cu AI, verificate și asumate de ingineri seniori.
Produsul tăuweb · iOS · Android · admin Flutter · React
API și dateautentificare · plăți · stocare · cozi Go · Node.js · PHP
Stratul AIunde eșuează cele mai multe proiecte AI
- contracte de output
- protecție la injection
- evaluări
- plafoane de cost
- retry
AWS Bedrockmodele gestionate Self-hostedLlama · Qwen · Mistral
Ce construim
AI care face o treabă reală în produsul tău.
Căutare și răspunsuri peste datele tale
Căutare în limbaj natural și răspunsuri bazate pe catalogul, documentația sau baza ta de cunoștințe, cu surse pe care utilizatorii le pot verifica.
Asistenți și copiloți
Asistenți în aplicație care cunosc produsul și contextul utilizatorului — limitați, siguri și măsurați pe sarcini reale.
Agenți și automatizări
Agenți în mai mulți pași care apelează uneltele și API-urile tale, cu aprobare umană acolo unde contează și jurnal complet.
De ce rezistă
Un demo se face într-un weekend. Producția cere inginerie.
Modelele sunt nedeterministe, input-urile sunt ostile și fiecare apel costă bani. Proiectăm pentru toate trei din prima zi — la fel cum operăm ParsePrime.
Contracte stricte de output
JSON pe o schemă fixă. Orice nu se parsează e respins, nu afișat.
Protecție la prompt injection
Conținutul utilizatorului e dată, nu instrucțiune. Input-ul suspect e semnalat, nu executat.
Evaluări înainte de fiecare release
Un set de cazuri reale, rulat la fiecare schimbare de prompt sau model, ca să măsurăm calitatea, nu s-o ghicim.
Cost predictibil
Bugete de tokeni pe nivel, caching și cel mai mic model care face treaba.
Output sigur
Exporturi sanitizate, linkuri semnate care expiră, retry automat la erori temporare.
Monitorizare în producție
Latență, cost și rata de eșec urmărite pe fiecare funcționalitate, cu rollback pregătit.
Cum lucrăm
Validăm la scară mică, apoi construim solid.
AI scrie codul în agent harness-ul nostru intern. Ingineri seniori stabilesc arhitectura, revizuiesc fiecare schimbare și își asumă fiecare release.
- 01 · Descoperire
Alegem treaba pe care o face AI
Obiective, date, constrângeri și ce înseamnă „bine” — scrise ca cazuri de test.
- 02 · Prototip
Testăm pe datele tale reale
Comparăm modele și prompturi pe setul de test înainte să construim în jurul lor.
- 03 · Construcție
Livrăm MVP-ul
Aplicație, API și strat AI, cu demo-uri săptămânale pe care le poți atinge.
- 04 · Întărire
Guardrails și evaluări
Teste de injection, cazuri limită și plafoane de cost — verificate de un inginer senior.
- 05 · Operare
Lansăm și îmbunătățim
Monitorizare, upgrade de modele și funcționalități noi pe baza utilizării reale.
Unde rulează AI-ul tău
Gestionat sau self-hosted — datele tale decid.
| AWS Bedrock | Modele open-source self-hosted | |
|---|---|---|
| Potrivit pentru | Start rapid, modele de top, trafic variabil | Date sensibile, volum mare și constant, control total |
| Modele | Modele gestionate printr-un singur API | Llama, Qwen, Mistral prin Ollama sau vLLM |
| Date | Rămân în contul și regiunea ta AWS | Nu părăsesc niciodată infrastructura ta |
| Cost | Plătești per token | Plătești GPU-uri; mai ieftin la volum constant |
| Rulează pe | Bedrock · Lambda · ECS | Cloud-ul tău sau GPU-uri on-premise |
Propriul nostru produs AI ParsePrime: extracție de tabele cu AI, live și cu plată.
Încarci un PDF sau o poză și primești tabele CSV curate. Am construit și operăm fiecare strat — de aceea putem spune cum se comportă AI-ul în producție, nu doar într-un demo.
- Un LLM vizual citește antete pe mai multe rânduri, celule unite și bonuri fără linii de tabel
- Tabelele care continuă pe mai multe pagini sunt reunite
- Conturi, credite, plată cu Stripe și un API REST pentru automatizări
- Aplicație Flutter web în 11 limbi, backend PHP și panou de administrare
Cum putem colabora
Pornim de unde ești.
MVP AI
Un produs AI nou, de la idee la primii clienți plătitori — cel mai mic scope care validează ideea.
AI în produsul tău existent
O funcționalitate AI adăugată aplicației pe care o ai deja: extracție, căutare, un asistent sau un agent.
Echipă AI pe termen lung
O echipă condusă de seniori care construiește, operează și îmbunătățește funcționalitățile AI lună de lună.
Întrebări frecvente
Dezvoltarea de produse AI, pe scurt.
Prin ce diferă dezvoltarea de produse AI de dezvoltarea software obișnuită?
Modelul e nedeterminist, așa că și calitatea trebuie măsurată cu evaluări, output-ul trebuie validat, iar costul trebuie proiectat de la început. Aplicația din jur e inginerie clasică — și tot ea e cea mai mare parte din muncă.
Ce model AI ar trebui să folosim?
Decidem pe baza datelor: modelele candidate rulează pe setul tău de test și alegem după acuratețe, latență, cost și unde au voie să ajungă datele — gestionat pe AWS Bedrock sau open-source găzduit de tine.
Datele noastre pot rămâne private?
Da. Cu Bedrock rămân în contul și regiunea ta AWS; cu modele self-hosted nu părăsesc niciodată infrastructura ta.
Construiți cu AI — cine verifică codul?
Ingineri seniori. AI scrie, oamenii revizuiesc fiecare schimbare, testează pe dispozitive reale și își asumă release-ul.
Puteți adăuga AI într-o aplicație pe care o avem deja?
Da — e cel mai des punct de plecare. Lucrăm în codebase-uri Flutter, React, Go, Node.js și PHP.
Ai o idee de produs AI? Hai s-o testăm pe datele tale.
Spune-ne ce treabă vrei să facă AI-ul. Revenim cu o propunere de scope, termen și cost.