Navrhujeme a implementujeme AI asistenty, RAG architektury a LLM řešení. Bezpečné propojení s vašimi firemními daty bez nutnosti trénování modelu.
Generative AI využívá velké jazykové modely (LLM), které dokážou pracovat s textem, daty i znalostmi firmy a generovat relevantní odpovědi, doporučení nebo obsah.
Velké jazykové modely jsou neurální sítě trénované na miliardách textů. Rozumí kontextu a dokáží generovat lidsky znějící odpovědi.
Pomocí RAG (Retrieval-Augmented Generation) je možné modely bezpečně propojit s vašimi firemními daty bez nutnosti jejich trénování.
Používáme RAG (Retrieval-Augmented Generation), která umožňuje bezpečné propojení LLM s interními daty bez jejich trénování. Vaše data zůstávají pod kontrolou.
Data zůstávají ve vaší infrastruktuře, nepředávají se k trénování
LLM pracuje s real-time daty z vašich systémů
Každá odpověď obsahuje odkaz na zdrojový dokument
Bez nutnosti fine-tuningu – implementace během týdnů
Od AI asistentů přes RAG architektury až po autonomní AI agenty
Inteligentní konverzační AI pro zákaznický servis, interní podporu a prodej. Propojení s firemními daty přes RAG architekturu.
Retrieval-Augmented Generation pro bezpečné propojení LLM s vašimi firemními daty bez nutnosti trénování modelu.
Autonomní AI agenti pro komplexní multi-step úkoly. Tool calling, rozhodování a automatizace celých workflow.
Automatická tvorba textů, reportů, dokumentace a marketingových materiálů s dodržením brand voice.
Zpracování textu, obrázků, dokumentů a dalších médií. OCR, analýza dokumentů a vizuální AI.
AI-powered generování kódu, testů, code review a technické dokumentace pro vývojové týmy.
Pracujeme s nejmodernějšími AI modely – OpenAI, Anthropic, Google i open-source variantami
OpenAI / Azure OpenAI
Nejpokročilejší multimodální LLM model
Anthropic
Vynikající pro analýzu, kód a reasoning
Google Cloud
Multimodální s 1M kontextem
Llama, Mistral, Mixtral
Pro on-premise a fine-tuning
Reálné příklady využití generativní AI ve vašem podnikání
Od první konzultace po plně funkční řešení – transparentní proces s jasnými milníky
Zmapujeme vaše konkrétní potřeby a identifikujeme nejvhodnější use-cases pro generativní AI
1-2 týdnyNavrhneme optimální architekturu včetně výběru LLM modelů, RAG pipeline a integrace s daty
1 týdenImplementujeme propojení s vašimi firemními daty pomocí embeddings a vektorových databází
2-4 týdnySpustíme do produkce s kontinuálním monitoringem a průběžnou optimalizací výstupů
PrůběžněReálné výsledky našich klientů s generativní AI
Výzva
Zpracování 1000+ zákaznických dotazů denně
Řešení
AI chatbot s RAG nad produktovou databází a CRM
Výsledek
70% snížení času odpovědí, 45% úspora nákladů
Výzva
Manuální tvorba technické dokumentace
Řešení
LLM pipeline pro automatické generování dokumentace
Výsledek
80% rychlejší tvorba dokumentace
Výzva
Analýza stovek smluv a dokumentů
Řešení
AI asistent s multimodální extrakcí dat
Výsledek
3x více zpracovaných dokumentů měsíčně
Odpovědi na nejčastější dotazy o generativní AI, LLM modelech a RAG architektuře
Bezplatná konzultace. Ukážeme, kde AI ušetří váš čas a peníze.
Prozkoumejte naše další AI řešení pro komplexní digitální transformaci
Často hledané pojmy okolo generative AI — od LLM, embeddings a vektorových databází přes RAG a AI agenty až po bezpečnost, ceny a srovnání modelů.
Generativní AI (GenAI) označuje modely, které vytvářejí nový obsah — text, kód, obraz, audio — místo aby pouze klasifikovaly nebo predikovaly. Postavená je na velkých neuronových sítích (Transformer) trénovaných na ohromných korpusech. Pro firmy přináší produktivitu v komunikaci, dokumentaci, analytice i vývoji.
LLM je velký jazykový model (GPT-4o, Claude 3.5, Gemini, Llama 3) s miliardami parametrů. Pracuje s tokenovou reprezentací textu, kontextovým oknem (typicky 128k–1M tokenů) a generuje odpověď token po tokenu. Klíčové parametry: kontext, latence, cena za 1M tokenů, podpora multimodality a tool callingu.
RAG propojuje LLM s firemními daty bez nutnosti trénovat model. Pipeline: dokumenty se rozdělí na chunks, převedou na embeddings, uloží do vektorové databáze. Při dotazu se najdou relevantní pasáže a vloží do promptu jako kontext. Výsledkem jsou odpovědi s citacemi na zdroj a aktuálními daty.
Embedding je numerický vektor reprezentující význam textu — sémanticky podobné věty mají blízké vektory. Vektorové databáze (pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus) umožňují rychlé similarity search nad miliony dokumentů. Tvoří základ RAG a sémantického vyhledávání.
Prompt engineering je nejlevnější — ladění instrukcí v promptu. RAG přidává externí znalost bez změny modelu (rychlé nasazení, snadná aktualizace dat). Fine-tuning přetrénuje model na vlastních datech — vhodný pro specifický styl nebo doménu, ale dražší a méně flexibilní. Většina firem začíná RAG a fine-tuning přidává jen v konkrétních případech.
AI agent je LLM s přístupem k nástrojům (API, databáze, kalkulačky, search) a schopností plánovat multi-step úkoly. Tool calling (function calling) umožňuje modelu volat strukturované funkce. Frameworky: LangChain, LlamaIndex, OpenAI Assistants, Microsoft AutoGen, CrewAI. Vhodné pro workflow automation, research a operativní úkoly.
Multimodální LLM (GPT-4o, Gemini, Claude 3.5) zpracovávají text, obraz, audio i video v jednom modelu. Využití: analýza dokumentů a faktur, OCR plus pochopení kontextu, popis obrazu, voice asistenti, video summary. Eliminují potřebu samostatných OCR/CV pipeline pro většinu úloh.
Pro citlivá data nepoužívejte veřejné chatboty. Bezpečné varianty: Azure OpenAI (data nezůstávají u poskytovatele, EU regiony), AWS Bedrock, GCP Vertex AI s privátním VPC, nebo on-premise open-source LLM (Llama 3, Mistral). Doplňte o data loss prevention, prompt injection ochranu a audit log všech dotazů.
Halucinace je výmysl modelu prezentovaný jako fakt. Hlavní obrany: RAG s citacemi zdrojů, nižší teplota (temperature 0–0.3) pro faktické úlohy, structured outputs s JSON schema, validace výstupu, human-in-the-loop pro kritická rozhodnutí, evaluation set s known-answer testy a kontinuální monitoring kvality.
Účtuje se za vstupní a výstupní tokeny (USD za 1M). Hlavní páky úspor: cachování opakovaných promptů (Anthropic prompt caching, OpenAI cached input), menší/levnější model pro jednodušší úlohy (GPT-4o-mini, Claude Haiku, Gemini Flash), shortening kontextu chytrým RAG, batch API pro asynchronní úlohy (až −50 %), monitoring spotřeby per use-case.
GPT-4o (OpenAI) — univerzální, silný v reasoningu a multimodalitě. Claude 3.5 Sonnet (Anthropic) — vynikající na kód, dlouhý kontext, méně halucinací. Gemini 2.0 (Google) — 1M+ kontext, nativní multimodalita, dobrá cena. Llama 3.3 / Mistral — open-source pro on-premise. Volba podle úlohy, ceny, latence a požadavků na data residency.
Kvalita: evaluation framework (LLM-as-a-judge, lidská anotace, kontingenční metriky precision/recall pro RAG), A/B testy proti baseline. ROI: ušetřený čas (FTE × hodinová sazba), snížení nákladů na podporu, throughput (zpracovaných případů/den), kvalita (méně chyb, vyšší NPS). Bez měření končí GenAI projekty jako drahé hračky.
Kontaktujte nás ještě dnes a projednejme, jak vám naše odborné znalosti v oblasti datového inženýrství a vývoje aplikací mohou pomoci.
Analyzujeme vaše specifické potřeby a výzvy.
Vlastní strategie vytvořené pro vaše specifické obchodní požadavky.
Jsme s vámi na každém kroku, od plánování až po implementaci.
Prozkoumejte klíčové termíny související s touto službou