Software

Infrastructură

AbonamentSoftware la abonamentNe trimiți oricâte cereri. Le livrăm una câte una.7.900 leipe lună, TVA inclus, preț blocatVezi cum funcționează

Date

Modele

LLM și RAG

Aplicații

Configurații

Sisteme

Platforme

Construim cu componente de la
  • NVIDIA
  • AMD
  • Intel
  • Apple
  • Samsung

Despre noi

Vorbește cu noi

Resurse

PresăAplicația revoluționară dezvoltată de Robert, un licean românA atras deja finanțare de la Amazon.PresăOpenLaw, platforma românească în care AI le construiește avocaților cazuri„Democratizează un avantaj care, până acum, aparținea doar marilor firme.”
ServiciiAbonamentSoftware la abonament7.900 leipe lună

Software

Infrastructură

Data Science

Date

Modele

LLM și RAG

Aplicații

Hardware

Configurații

Sisteme

Platforme

Companie

Despre noi

Vorbește cu noi

Resurse

Sună-ne: 0750 214 446

Un LLM care vorbește limba firmei. Tonul, termenii și formatul vostru.

Un model general scrie corect, dar nu ca voi. Îl adaptăm pe exemplele bune ale echipei, ca e-mailurile, ofertele și notele să iasă din prima în stilul casei. Rulează pe serverele firmei.

Cere o evaluare gratuităVezi înainte și după
  • Modele open-source
  • Pe serverele firmei
  • Comparat cu modelul de bază

Pe scurt

e-data adaptează un model de limbaj open-source, de exemplu Llama, Mistral sau Qwen, pe exemplele bune ale echipei, ca e-mailurile, ofertele și notele să iasă în tonul, termenii și formatul firmei. Modelul rulează pe serverele voastre, cu un API compatibil OpenAI, și e comparat orb cu modelul de bază pe cereri reale.

Pentru cine
Firme care vor e-mailuri, oferte și note scrise în stilul casei
Ce primești
Modelul adaptat, comparația cu modelul de bază și readaptare la nevoie
Unde rulează
Pe serverele firmei, cu un API compatibil OpenAI
Tehnologii
Modele open-source: Llama, Mistral sau Qwen
Preț
Fix, în scris, după evaluarea gratuită

Corect, dar nu sună a voi

Un model general a învățat să scrie ca toată lumea. Pentru clienții voștri, asta se simte din primul rând.

  • Sună a traducere

    „Nu ezitați să ne contactați”, „inconveniența creată”, „Best regards”. Clienții recunosc imediat un text generat.

  • Nu vă știe termenii

    Spune „ticket” unde voi spuneți „lucrare” și „vizită” unde voi spuneți „intervenție în garanție”. Colegii corectează de mână.

  • Promptul crește, rezultatul nu

    Adăugați reguli de stil în prompt până ajung la o pagină. Modelul le respectă pe jumătate și costă mai mult la fiecare cerere.

Același e-mail, înainte și după

Ambele modele primesc exact aceleași informații. Faptele nu se schimbă, se schimbă felul în care scrie. Alege un text și vezi fiecare modificare, cu motivul ei pe margine.

Exemplu

Ce știu ambele modele: Clientul se plânge că tehnicianul nu a venit joi. Vizita e reprogramată luni, 9–12, lucrarea SRV-2418.

DearBună ziua,1 domnule Popescu,

Vă mulțumim pentru feedback-ul dumneavoastră și ne cerem scuze pentru inconveniența creată.Aveți dreptate: tehnicianul trebuia să vină joi și nu a venit. Îmi pare rău.2

Am reprogramat vizita tehnicianuluiintervenția în garanție3 pentru luni, între orele 9 și 12. Numărul ticketului dvs. esteLucrarea are numărul4 SRV-2418.

Nu ezitați să ne contactați pentru orice altă întrebare!Dacă ora nu vă convine, răspundeți la acest e-mail cu alt interval.5

Cu stimă, Echipa de suportAndrei Stan Dispecerat service6

  1. 1
    Ton

    Salutul obișnuit în firmă, nu un calc din engleză.

  2. 2
    Ton

    Recunoaște concret ce s-a întâmplat, în loc de scuze de formular.

  3. 3
    Termeni

    „Intervenție în garanție”, cum îi spune echipa, nu „vizită”.

  4. 4
    Termeni

    „Lucrare”, nu „ticket”. Așa o caută colegii în sistem.

  5. 5
    Ton

    Un pas următor clar, în loc de o formulă de politețe.

  6. 6
    Format

    Semnătura cu nume și departament, ca în toate e-mailurile firmei.

  • Scos formulări generice sau traduse
  • Ton
  • Format
  • Termeni

Exemplu ilustrativ, pentru o firmă fictivă de service pentru centrale termice. Numele, cifrele și textele sunt inventate.

Ce învață și ce nu învață

Fine-tuning-ul e bun la stil și comportament. Pentru fapte care se schimbă, există unelte mai potrivite, și vă spunem când e cazul.

Învață bine
Tonul
Cât de formal, cât de direct, cum își cere scuze și cum refuză.
Termenii
Cuvintele firmei: servicii, produse, departamente, prescurtări interne.
Formatul
Structura ofertelor, a notelor și a răspunsurilor, lungimea lor, semnătura.
Comportamentul
Când cere detalii, când trimite la un coleg, ce nu promite niciodată.
Nu e locul lui
Prețuri și stocuri de azi
Se schimbă prea des ca să fie „învățate”. Modelul le primește din sistem, la fiecare cerere.
Documente și proceduri
Pentru răspunsuri din documente, cu sursa citată, e mai potrivită o aplicație RAG.

Pentru răspunsuri din documentele firmei, vezi aplicațiile RAG. Adesea le combinăm: RAG aduce faptele, modelul adaptat le scrie în stilul casei.

Ce primiți

Un model pe care îl puteți verifica, rula și readapta singuri, nu o cutie neagră la un furnizor.

Modelul adaptat

Un model open-source (Llama, Mistral sau Qwen), adaptat pe exemplele voastre.

Comparația

Același set de cereri reale, trecut prin modelul de bază și prin cel adaptat, evaluat de echipa voastră.

Rularea

Pe serverele firmei, cu un API compatibil OpenAI, ca aplicațiile să-l folosească imediat.

Readaptarea

Când se schimbă stilul sau apar exemple noi, modelul se readaptează fără să pornim de la zero.

Din ce învață: exemplele voastre bune

Nu reguli scrise într-un prompt, ci răspunsuri reale pe care echipa le-ar trimite oricând. Restul e metodă.

  1. 1Exemplele

    Alegem împreună răspunsurile bune ale echipei: e-mailuri, oferte, note.

  2. 2Curățarea

    Scoatem datele personale și exemplele slabe. Calitatea lor decide rezultatul.

  3. 3Adaptarea

    Adaptăm modelul open-source pe serverele voastre, eficient, fără să-l reantrenăm de la zero.

  4. 4Comparația

    Colegii voștri compară orb răspunsurile celor două modele pe cereri reale.

  5. 5În lucru

    Modelul intră în aplicațiile voastre, cu readaptare când e nevoie.

Întrebări frecvente

Fine-tuning sau RAG?

Fine-tuning-ul schimbă felul în care scrie modelul: ton, termeni, format, comportament. RAG îi dă acces la documente și date care se schimbă. Pentru un asistent care răspunde în stilul firmei din documentele firmei, de obicei le combinăm.

Câte exemple ne trebuie?

Pentru ton și format, de obicei câteva sute de exemple bune ajung. Pentru comportament mai complex, mai multe. Ne uităm la ce aveți la evaluare și vă spunem concret.

Pe ce model pornim?

Pe un model open-source, de exemplu Llama, Mistral sau Qwen, ales după sarcină, după cât de bine scrie în română și după hardware-ul vostru. Nu sunteți legați de un furnizor.

Modelul adaptat devine mai prost la altele?

Se poate întâmpla dacă adaptarea e făcută greșit. De aceea îl măsurăm și pe sarcini generale, nu doar pe cele noi, înainte să-l predăm.

Datele din exemple ajung undeva?

Nu. Adaptarea și rularea se fac pe serverele firmei. Datele personale din exemple le scoatem înainte de adaptare.

Cât costă?

Depinde de model, de numărul de exemple și de hardware. După evaluarea gratuită primiți un preț fix, în scris.

Trimite-ne trei e-mailuri bune.

Vă arătăm cum le-ar scrie un model general și cum le-ar scrie unul adaptat pe stilul vostru. Evaluarea e gratuită, prețul e fix și în scris.

Cere o evaluare gratuităSună-ne: 0750 214 446