Funcționalități LLM în aplicație
Căutare în limbaj natural, rezumate, extracție și clasificare, adăugate în ecranele și API-urile pe care utilizatorii tăi le folosesc deja.
Integrări AI și agenți
AI în produsul pe care îl ai deja.
Conectăm LLM-uri și agenți la aplicația, backend-ul și fluxurile tale existente — pe AWS Bedrock sau pe modele open-source găzduite de tine. Codul tău rămâne al tău; stratul AI primește protecțiile, evaluările și limitele de cost de care are nevoie producția.
Stack-ul tău, plus un strat AIîn codul pe care îl ai
- Aplicația taFlutter · React · web
- Backend-ul tăuGo · Node.js · PHP
- Stratul AIprompturi · tool-uri · evaluări · protecții
- ModeleAWS Bedrock sau Llama · Qwen · Mistral
Ce integrăm
De la o funcționalitate AI la agenți care duc un flux de lucru.
Agenți care folosesc tool-urile tale
Agenți care apelează API-urile și bazele tale de date prin tool-uri definite, cer acordul unui om înaintea pașilor riscanți și înregistrează fiecare acțiune.
Agent harness
Infrastructura din jurul modelului: tool-uri, permisiuni, memorie, reîncercări, limite de cost și jurnal de audit. O construim pe stack-ul tău; harness-ul nostru intern ne-a învățat ce îi trebuie.
AI privat, găzduit la tine
Modele open-source (Llama, Qwen, Mistral) servite cu Ollama sau vLLM pe infrastructura ta, pentru date care nu au voie să plece de acolo.
De ce rezistă
Un apel de API durează o zi. Să ruleze în producție, asta e munca.
O integrare atinge utilizatori reali, date reale și o factură reală. Acestea sunt piesele pe care le construim de la început.
O interfață, modele interschimbabile
AI-ul stă în spatele unei singure interfețe în codul tău, așa că modelul sau furnizorul se pot schimba fără să atingi produsul — cum ParsePrime a trecut de la un model Qwen local la Gemini.
Tool-uri cu permisiuni
Agenții ajung doar la acțiunile pe care le permiți. Tot ce scrie, trimite sau plătește așteaptă aprobarea unui om.
Evaluări pe cazurile tale reale
Un set de test construit din datele tale, rulat la fiecare schimbare de prompt sau de model, ca să măsori calitatea, nu s-o ghicești.
Protejat la prompt injection
Documentele, emailurile și inputul utilizatorilor sunt tratate ca date, niciodată ca instrucțiuni.
Limite de cost și latență
Bugete de tokeni, cache, timeout-uri și reîncercări pe fiecare funcționalitate, ca factura să rămână previzibilă.
Loguri și jurnal de audit
Fiecare apel de model și fiecare acțiune a agentului sunt înregistrate, ca să poți explica ce a făcut AI-ul și de ce.
Cum lucrăm
Începe cu un singur flux. Fă-l solid.
AI-ul scrie codul în harness-ul nostru intern de agenți. Inginerii seniori proiectează integrarea, verifică fiecare schimbare și își asumă fiecare release.
- 01 · Audit
Cartografiem fluxul
Unde ajută AI-ul, de ce date și sisteme are nevoie și ce poate merge prost.
- 02 · Prototip
Testăm pe datele tale
Modele și furnizori comparați pe cazuri reale, înainte să construim ceva în jurul lor.
- 03 · Integrare
Conectăm în stack-ul tău
API-uri, tool-uri și interfață în codul tău, cu demo-uri săptămânale pe care le poți încerca.
- 04 · Protecții
Guardrails și evaluări
Permisiuni, teste de injection și limite de cost, verificate de un inginer senior.
- 05 · Operare
Rulăm și îmbunătățim
Monitorizare, upgrade-uri de model și tool-uri noi, după utilizarea reală.
Unde rulează AI-ul tău
Gestionat sau găzduit la tine — datele decid.
| AWS Bedrock | Modele open-source la tine | |
|---|---|---|
| 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 pleacă niciodată din infrastructura ta |
| Cost | Plătești per token | Plătești GPU-urile; mai ieftin la volum constant |
| Setup tipic | O funcție Lambda sau un serviciu ECS care apelează Bedrock | Ollama pentru prototip, vLLM pentru producție |
Dovezi
AI pe care l-am livrat și îl rulăm.
Un LLM vizual în producție
ParsePrime, produsul nostru: documente la intrare, tabele CSV la ieșire, cu scheme stricte, protecție la injection și bugete de cost pe fiecare plan.
Citește povestea ParsePrime →Agenți AI într-o firmă de construcții
Agenți pe Claude pentru departamentele de licitații, construcții civile și hidro, plus training ca echipa să-și construiască propriii agenți.
Citește cazul →Căutare în limbaj natural într-o aplicație mobilă
În aplicația WeReload, utilizatorul scrie ce vrea și Groq returnează rezultatele potrivite în sub o secundă. Am publicat SDK-ul Dart construit pentru asta.
groq pe pub.dev → Întrebări frecvente
Integrări AI, pe scurt.
Puteți adăuga AI în aplicația noastră fără s-o rescrieți?
Da. Stratul AI stă lângă codul existent, de obicei ca un serviciu și câteva endpoint-uri. Lucrăm în proiecte Flutter, React, Go, Node.js și PHP.
AWS Bedrock sau un model găzduit la noi — cum alegem?
După unde au voie să ajungă datele, ce trafic aștepți și ce calitate cere sarcina. Rulăm modelele candidate pe cazurile tale și decidem după rezultate.
Ce este un agent harness?
Software-ul din jurul unui model care îl transformă în agent: tool-urile pe care le poate apela, permisiunile, memoria, reîncercările, limitele și logurile. Fără el, un agent e doar un demo.
Datele noastre vor fi folosite la antrenarea modelelor?
Nu, cu setup-urile pe care le construim. Pe AWS Bedrock, prompturile și răspunsurile nu sunt folosite la antrenarea modelelor și rămân în contul și regiunea ta AWS; cu modele găzduite la tine, nimic nu iese din infrastructura ta.
Poate un agent să acționeze singur?
Doar cât îi permiți. Pașii care doar citesc pot rula automat; tot ce scrie, trimite sau plătește așteaptă aprobarea unui om.
Ale cui sunt codul, prompturile și agenții?
Ale tale. Codul, prompturile, tool-urile, seturile de evaluare și documentația îți aparțin și rămân la tine după încheierea colaborării.
Spune-ne ce treabă vrei să facă AI-ul. Noi proiectăm integrarea.
Descrie fluxul sau funcționalitatea. Revenim cu o abordare, un calendar și un cost.