AI care răspunde din sursele tale.
Construim aplicații RAG — stratul care leagă modelul de baza ta de cunoaștere, ca răspunsurile să vină din datele tale, cu sursă, nu din memoria modelului.
Evaluare fără cost · Pentru produs sau intern · Fără lock-in
Un model care nu-ți cunoaște datele inventează.
Modelele generice sunt impresionante până le pui o întrebare despre firma ta. Atunci apar trei probleme.
Un model fără date inventează
Fără acces la sursele tale, modelul completează cu ce sună plauzibil. Convingător și greșit — cea mai periculoasă combinație.
Știe doar ce a prins la antrenare
Nu cunoaște ce s-a schimbat la tine ieri. Un contract nou sau o procedură actualizată nu există pentru el.
Un răspuns pe care nu-l poți verifica
Fără sursă, nu ai cum să te bazezi pe răspuns într-o decizie. Rămâne o presupunere elegantă.
Răspunsuri ancorate în ce ai tu, verificabile.
RAG rezolvă exact cele trei probleme: aduce datele tale la model, la zi, și arată de unde vine fiecare răspuns.
Aceeași fundație, multe forme.
RAG e stratul de cunoaștere. Peste el construim aplicații pentru echipă, pentru clienți sau pentru produsul tău.
Echipa întreabă și primește răspuns din baza de cunoaștere a firmei.
Răspunsuri din documentația și istoricul tău, cu sursă verificabilă.
Funcție de întrebări peste conținutul aplicației tale, pentru utilizatori.
Răspunsuri cu sursă din politici și reglementări interne.
Extragere, comparare și sinteză pe volume mari de documente.
Ghid interactiv peste procedurile și materialele firmei.
Șase etape, toate pe serverul tău.
Nimic ascuns. Așa ajunge o întrebare la un răspuns ancorat în sursele tale, cu citare.
Ingestie
Aducem sursele — documente, baze de date, API-uri — și le pregătim pentru procesare.
Chunking
Le împărțim în bucăți cu sens, dimensionate pentru căutare precisă.
Embeddings & vector DB
Le transformăm în reprezentări căutabile, stocate într-o bază vectorială locală.
Retrieval
La fiecare întrebare, aducem exact bucățile relevante din surse.
Generare cu context
Modelul, rulat local, răspunde folosind doar contextul adus — nu memoria lui.
Citare
Fiecare răspuns arată sursele din care provine, pentru verificare.
Aproape orice sursă devine interogabilă.
Structurat sau nestructurat, pe hârtie sau în bază de date — îl aducem în pipeline, la tine.
PDF, Word, text, scanuri (OCR)
Tabele și înregistrări interne
Sisteme și servicii pe care le folosești
Inbox-uri, foldere, SharePoint / Drive
Baza internă de cunoaștere
Ce vezi în aplicația ta
Când folosim care.
Nu sunt în competiție — rezolvă lucruri diferite. RAG aduce fapte; fine-tuning-ul schimbă comportamentul. De obicei le combinăm.
O aplicație, nu un experiment.
Ingestie, vector DB și model — toate pe rig-ul tău.
Documente, baze de date, API-uri — integrăm cu ce ai.
Fiecare rezultat vine cu sursele, pentru verificare.
Sursele noi intră în căutare, automat sau la comandă.
O aplicație gata de folosit sau un endpoint pentru produsul tău.
Măsurăm acuratețea pe întrebările tale reale, nu pe benchmark-uri.
Cunoașterea ta nu pleacă din firmă.
RAG înseamnă că datele tale ajung la model. La noi, drumul acela rămâne integral în rețeaua ta.
- ON-PREMISESursele, indexul și modelul rulează în rețeaua ta. Nimic nu iese.
- VECTOR DB LOCALBaza vectorială stă la tine — reprezentările datelor nu pleacă în cloud.
- CU CITAREFără cutie neagră: fiecare răspuns e verificabil la sursă.
- FĂRĂ LOCK-INModele open-source pe hardware-ul tău. Nu depinzi de un furnizor.
Ce te-ai putea întreba.
01Prin ce diferă RAG de un chatbot obișnuit?
Un chatbot răspunde din ce a memorat la antrenare. RAG caută întâi în sursele tale și răspunde pe baza lor, cu citare — deci pe fapte actuale, nu pe memorie.
02Ce surse pot conecta?
Documente (inclusiv scanuri, prin OCR), baze de date, API-uri, e-mail, fișiere, wiki și conținut de produs. Aproape orice sursă structurată sau nestructurată.
03Cum evită să inventeze?
Răspunde doar pe baza contextului adus din surse și citează. Când nu găsește o bază, îți spune că nu știe, în loc să completeze.
04E pentru uz intern sau pentru produsul meu?
Ambele. Îl livrăm ca aplicație internă sau ca API pe care produsul tău îl apelează — pe aceeași fundație rulată on-premise.
05Datele mele ajung într-un serviciu extern?
Nu. Pipeline-ul, baza vectorială și modelul rulează pe infrastructura ta. Sursele nu se copiază nicăieri.
06Cât costă?
Depinde de surse, de volumul de date și de hardware. Îți dăm o cifră fixă după evaluare — care e gratuită.
Leagă modelul de cunoașterea ta.
O discuție de evaluare, fără cost. Ne arăți sursele și cazul de folosire, îți spunem cum arată aplicația RAG potrivită.
Fără cost · Fără angajament · Datele rămân la tine