Knowledge copilots
Asystenci RAG, którzy znajdują odpowiedzi w dokumentach, nagraniach i systemach firmy.
- RAG
- Graph RAG
- Multimodal
Generative AI · Data · Product
Projektujemy i wdrażamy bezpieczne systemy generatywnej AI, które pracują na Twoich danych, rozumieją procesy i dowożą mierzalny wynik.
Budujemy narzędzia, które odnajdują wiedzę, automatyzują złożone decyzje i wspierają ludzi w pracy — z kontrolą kosztu, jakości i ryzyka.
/ Co budujemy
Nie sprzedajemy jednego modelu. Dobieramy architekturę do problemu, danych, ograniczeń bezpieczeństwa i tempa organizacji.
Asystenci RAG, którzy znajdują odpowiedzi w dokumentach, nagraniach i systemach firmy.
Kontrolowane agenty, które planują zadania, używają narzędzi i współpracują z zespołem.
Od prototypu po skalowalną aplikację z obserwowalnością, ewaluacją i human-in-the-loop.
Krótki proces, który porządkuje przypadki użycia i kończy się zweryfikowanym proof of value.
/ Interaktywne projekty
Każdy przypadek ma własne demo: wybierz dane, uruchom proces i zobacz, co dostaje użytkownik.
Multimodalna baza wiedzy dla zespołów wsparcia technicznego, łącząca dokumenty, zgłoszenia i nagrania.
Analizuje dokumenty, sprawdza braki i przygotowuje decyzję do zatwierdzenia przez eksperta.
System syntetyzuje rozmowy, recenzje i dane badawcze w wielojęzyczne briefy dla zespołów produktu.
Warstwa ewaluacji i audytu dla organizacji, które rozwijają wiele produktów opartych na LLM.
Rozpoznaje geometrię, wymiary, tolerancje i materiały, a potem przygotowuje dane do wyceny.
Wizyjny inspektor wykrywa rysy, braki, odchylenia wymiarowe i błędny montaż bez zatrzymywania linii.
Agent czyta RFQ, specyfikacje i rysunki, dobiera podobne realizacje i składa ofertę do akceptacji.
Agenci rozumieją intencję, porównują katalog, wyjaśniają wybór i budują gotowy zestaw zakupowy.
System rozpoznaje cechy produktu ze zdjęcia i wyszukuje najbardziej podobne pozycje we własnym katalogu, pokazując podobieństwa oraz różnice.
Przejrzyj katalog zastosowań agentic AI, chatbotów, RAG, analizy dokumentów i rozwiązań multimodalnych dla różnych procesów biznesowych.
/ Wynik ponad hype
Wybrane rezultaty z wdrożonych projektów, przedstawione w formie zagregowanej.
/ Jak pracujemy
Każdy etap ma konkretny rezultat i decyzję: rozwijamy, zmieniamy kierunek albo zatrzymujemy inwestycję.
Problem, dane, ryzyka i metryka sukcesu.
1 tydzieńPrototyp na realnym fragmencie danych.
2–4 tygodnieProdukt, integracje i bezpieczna architektura.
6–12 tygodniEwaluacja, monitoring i rozwój rozwiązania.
ciągły rozwójNajlepszy system AI to taki, którego zespół zaczyna używać bez przypominania.
/ Masz pomysł na AI?
30 minut rozmowy. Bez slajdów. Zaczniemy od problemu, danych i realnej wartości.
hello@axonora.ai