Прескочи към съдържанието
ivntechlabs

Ценово оптимизирани AI SaaS и решения

Мулти-тенант AI системи от корпоративен клас, документна интелигентност с цитиране на източниците и контрол на тона, съобразен с бранда – изградени с цел до 90% спестявания от хостинг.

Стартирайте AI проект →

Примерна демонстрация

Примерен отговор по документ

Избери подготвен въпрос

1. Примерен откъс

Избран откъс

API за поръчки може да провери входяща поръчка, да запази полетата и да върне идентификатор на записа.

Примерен източник: api-example.md

2. Подготвен отговор

В този пример крайна точка за поръчки проверява данните, преди да създаде запис. Отговорът съдържа идентификатора му за последващи препратки.

Готовност

Подготвени примерни документи и отговори; няма търсене или заявка към модел.

Какво изграждаме

Модул // 01● Преглед

Мулти-тенант AI архитектури

Хоствайте хиляди персонализирани клиентски AI изживявания върху споделена базова инфраструктура. Използваме лесно заменяеми адаптерни слоеве и сървърлес GPU мащабиране, за да намалим оперативните Ви разходи с до 90%.

Модул // 02● Преглед

RAG (Генериране с добавено извличане)

Чатботове и вътрешни търсачки, които отговарят директно от Вашите PDF-и, оперативни процедури (SOP) и тикети. Точност на данните с цитиране на източниците, хибридно семантично и ключово търсене и нулев риск от халюцинации.

Модул // 03● Преглед

Фино регулиране, съобразено с бранда

Настройте моделите да говорят езика на Вашата индустрия, да приемат специфична персона и да спазват строги формати за съвместимост. Стандартизирайте изходните схеми за лесно интегриране във вътрешните Ви системи.

Модул // 04● Преглед

Изолация на корпоративни данни

Истинска сигурност с нулево доверие за клиентите. Пълно разделяне на корпоративните данни чрез мулти-тенант пространства от имена (namespaces) във векторната база данни и ограничаване на честотата на заявките (rate-limiting) за предотвратяване на изтичания на данни.

Преглед на възможностите
Примерна демонстрацияГотовност

Изберете възможност, за да видите подготвен пример с нейното описание.

Как протича проектът

01
● Не е разгледан
// Етап 01 //

Откриване

Една до две седмици. Описваме случаите на употреба с най-голямо въздействие, установяваме изходното ниво на текущите Ви работни процеси и планираме нискорисково доказателство за концепция, което можете да оцените в рамките на един месец.

02
● Не е разгледан
// Етап 02 //

Изграждане

Две до шест седмици до работещ пилот. Изграждаме чисти конвейери за данни, настройваме семантично сегментиране и правим оценки спрямо реалната употреба, за да донастроим точността и да намалим латентността.

03
● Не е разгледан
// Етап 03 //

Предаване

Внедряване в продукция с клиентски табла за управление на разходите, ограниченията на заявките и изолацията на тенантите, подкрепено от чист код и дългосрочни планове за поддръжка.

Примерен ход на проекта
Примерна демонстрацияГотовност

Изберете етап, за да разгледате ролята му в примерния ход на проекта.

Често задавани въпроси

Често задавани въпроси
Мога ли да си го позволя като малка или средна компания?
Да. Чрез използването на споделени базови модели и лесно заменяеми адаптерни слоеве поддържаме месечните GPU и API разходи изключително ниски. Първоначално се насочваме към тесен случай на употреба с висока възвръщаемост на инвестициите (ROI), така че спестяванията да са незабавни.
Колко струва?
Пилотите започват от $15k за copilot или търсене в документи с един случай на употреба. Внедряване с множество работни процеси и персонализирани интеграции обикновено се движи между $40k и $80k. Месечните оперативни разходи зависят от размера на екипа и обема на употребата, но рядко надвишават $1k за екипи под 50 души.
Предлагате ли AI решения, съвместими с българския Закон за защита на личните данни (ЗЗЛД)?
Да. Всички наши AI решения са проектирани за съответствие със ЗЗЛД и GDPR. Предлагаме три опции: корпоративни API нива от OpenAI или Anthropic с подписани DPA и без обучение върху Вашите данни; регионални облачни внедрявания с гарантирано местоположение в ЕС; или напълно self-hosted open-source модели на Вашата инфраструктура. Избираме въз основа на Вашите изисквания и бюджет.
Кога ще видим стойност?
Тридесет дни до работещ пилот, който екипът Ви използва ежедневно. Деветдесет дни до измеримо спестяване на време – измерваме базата на ръчния процес още при откриването, за да бъде подобрението в числа, а не само усещане. Ако четвъртата седмица не покаже екип, който активно го използва, преработваме, преди да продължим.
Как избирате подходящия модел за нашия мащаб?
Два фактора. Сложност на задачата – класификация и извличане работят на по-малки и по-евтини модели; задачите с тежко разсъждение изискват frontier модели. Обем – при малък обем плащането към API доставчик е по-евтино; при голям обем self-hosted open-source модели стават по-изгодни. Сравняваме и двата варианта спрямо Вашето натоварване и Ви показваме сметката.
// Подготвен отговор
Примерен преглед на отговор
Примерна демонстрацияГотовност

Отворете въпрос, за да прочетете отговора и да видите неговия примерен преглед тук.

Източник: отговорите на тази страница

Готови да внедрите AI в екипа си?

Разкажете ни за екипа и проблема. Отговаряме до 24 часа.

Стартирайте AI проект →