Firma z aktualną ofertą
Asystent zna terminy, ceny, dostępność, zasady i opisy, bo kontekst jest pobierany z CMS lub systemu sprzedażowego.
01
Co możemy zrobić
Budujemy asystentów AI pracujących na aktualnych danych firmy: CMS, bazie ofert, dokumentacji, API, panelu lub przygotowanym feederze wiedzy.
To może być chatbot dla klienta, asystent pracownika, narzędzie nad dokumentacją albo interfejs do kontrolowanych funkcji systemu. Możliwe są warianty lokalne lub hybrydowe, projektowane pod kontrolę przepływu danych.
Ważną częścią wdrożenia są granice: limity użycia, zakres narzędzi, kontrola kosztów i monitoring odpowiedzi. Asystent ma pomagać w pracy, a nie generować ryzyko — dlatego dostaje dokładnie tyle uprawnień, ile potrzebuje.
02
Przykłady zastosowań
To są scenariusze, po których klient ma od razu rozpoznać własną sytuację.
Zespół wewnętrzny
Pracownik pyta o procedury, produkty, dokumentację albo dane z systemu, bez przekopywania panelu i plików.
Lokalna praca na danych
Dla danych wrażliwych projektujemy architekturę ograniczającą ich przepływ i pozwalającą rozważyć lokalną inferencję modeli.
03
Co dostajesz
Konkretne elementy, które mogą wejść w zakres wdrożenia.
AI Feeder
backend LLM
frontend chatu
integracje API/MCP
prompty systemowe
limity i kontrola narzędzi
04
Jak przebiega współpraca
Ten sam rytm pracy niezależnie od skali: od krótkiej rozmowy do działającego narzędzia.
Przegląd wiedzy i danych
Skąd asystent ma czerpać odpowiedzi: CMS, baza ofert, dokumentacja, procedury, API. Ustalamy też, czego mówić nie może.
Architektura i wybór modelu
Feeder danych, narzędzia, uprawnienia oraz model: lokalny, europejski albo API — zależnie od wrażliwości danych i budżetu.
Prototyp na realnych pytaniach
Asystent odpowiada na prawdziwe pytania pracowników lub klientów. Jakość odpowiedzi sprawdzamy, zanim zobaczy go świat.
Wdrożenie z limitami
Limity użycia, kontrola kosztów, monitoring odpowiedzi i jasny zakres narzędzi. Asystent dostaje tyle uprawnień, ile potrzebuje.
05
Jak to działa technicznie
Technologia jest środkiem do celu: ma zebrać dane, policzyć wynik, obsłużyć proces albo pokazać produkt.
Najważniejsze jest rozdzielenie modelu od źródeł danych. Model ma dostać uporządkowany, aktualny kontekst i tylko te narzędzia, które rzeczywiście powinien wywoływać.
Architektura może obejmować feeder danych, backend proxy, limity, streaming odpowiedzi, kontrolę narzędzi i wariant lokalny lub hybrydowy dla danych wymagających większej kontroli.
06
Częste pytania
Odpowiedzi na pytania, które padają najczęściej przed startem projektu.
Czy nasze dane trafią do zewnętrznych dostawców AI?
To kwestia architektury, którą kontrolujesz. Dla danych wrażliwych możliwa jest lokalna inferencja, przy której nic nie opuszcza Twojej infrastruktury, albo modele europejskie z jasnymi zasadami przetwarzania.
Co z wymyślaniem odpowiedzi przez AI?
Asystent dostaje uporządkowany, aktualny kontekst z feedera danych i odpowiada na jego podstawie, a nie z ogólnej pamięci modelu. Prototyp testujemy na realnych pytaniach i poprawiamy zachowanie przed wdrożeniem.
Ile kosztuje utrzymanie asystenta?
Zależy od wariantu. Modele przez API rozliczają się od użycia i dostają limity chroniące budżet, a lokalna inferencja nie ma opłat za tokeny — kosztem jest sprzęt. Wariant dobieramy do skali użycia.
07
Przykładowe realizacje
Wybrane projekty pokazujące podobny zakres pracy w praktyce.
AI / MCP / bazy danych / automatyzacja
AI admin
MCP/API
Bazy danych
CGTank AI Assistant
Autorski system, w którym model AI wykonuje kontrolowane operacje administracyjne na bazach danych, treściach i zapleczu aplikacji przez bezpieczną warstwę narzędzi.
Zobacz case study
AI / LLM / chatbot / firmowe dane
LLM
AI Feeder
Node.js backend
AI Assistant wdrożenia
Wdrożenia asystentów LLM pracujących na aktualnych danych firmowych: od AI Feedera, przez backend i limity, po frontend chatu dla pracowników oraz klientów.
Zobacz case study
System webowy / turystyka
Aplikacja webowa
Backend + MySQL
Panel obsługi
TBWycieczki
Pełna aplikacja webowa do obsługi wycieczek: backend, baza MySQL, panel administracyjny, frontend oferty, dynamiczne formularze rezerwacji i automatyczne generowanie umów.
Zobacz case study
I wiele innych realizacji