Prywatne AI & Systemy RAG dla Firm
Zero Wycieków Danych (Self-Hosted / Private Cloud)

Lokalne Modele AI & Wyszukiwanie Semantyczne (RAG) Oparte na Danych Twojej Firmy.

Tworzę dedykowane asystenty AI, wyszukiwarki wiedzy i automatyzacje bazujące na bazach wektorowych (RAG). Twoje umowy, dokumentacja techniczna, procedury i maile przetwarzane są w 100% bezpiecznie - bez trenowania publicznych modeli OpenAI czy Google.

RAG & Bazy Wektorowe

Precyzyjne odpowiedzi z cytowaniem źródeł (PDF, DOCX, Notion, SQL) bez halucynacji.

Self-Hosted / On-Premise

Wdrożenie na własnych serwerach z GPU lub w odizolowanej chmurze prywatnej (VPC).

Zgodność z RODO / GDPR

Anonimizacja PII, brak transferu poufnych tajemnic przedsiębiorstwa do USA.

Integracja z Systemami

Połączenie z CRM, Slackiem, Teams, ERP, bazami Postgres i wewnętrznymi API.

[ 01 // MODUŁY WDROŻENIOWE ]

Specjalistyczne Wdrożenia AI & Systemów RAG

Inżynieria systemowa oparta na sprawdzonych frameworkach: LangChain, LlamaIndex, vLLM, Qdrant, PostgreSQL + pgvector.
MODUŁ 01 // RAG

Baza Wiedzy & Inteligentny Asystent RAG

Wdrożenie systemu indeksowania dokumentacji firmowej (PDF, umowy, procedury, maile, instrukcje, Confluence/Notion) w bazie wektorowej (Qdrant / pgvector / Milvus). Model odpowiada na pytania pracowników i precyzyjnie cytuje numery stron oraz akapity źródłowe.

Kluczowe elementy:
▸Hybrydowe wyszukiwanie: Semantyczne (Embeddings) + Full-Text (BM25)
▸Automatyczny parser dokumentów z podziałem na inteligentne chunki
▸Eliminacja halucynacji dzięki ścisłemu promptowaniu i weryfikacji kontekstu
▸Panel czatu dla pracowników lub integracja ze Slack / Microsoft Teams
Dla kogo: Działy prawne, biura obsługi klienta, działy techniczne, HR, software house’y
MODUŁ 02 // PRIVACY

Lokalne Modele LLM (On-Premise / Private Cloud)

Uruchomienie modeli open-source nowej generacji (Llama 3.3, Mistral, Qwen 2.5, DeepSeek) na Twoim własnym serwerze fizycznym z kartami NVIDIA lub w dedykowanej, wirtualnej chmurze prywatnej (VPC) bez dostępu osób trzecich.

Kluczowe elementy:
▸100% prywatności: żadne zapytanie ani prompt nie opuszcza Twojej infrastruktury
▸Optymalizacja vLLM / Ollama dla maksymalnej szybkości generowania tokenów
▸Kwantyzacja modeli i dobór parametrów pod dostępny budżet sprzętowy
▸Brak opłat za tokeny w modelu abonamentowym – stały, przewidywalny koszt
Dla kogo: Firmy przetwarzające dane wrażliwe (medycyna, finanse, prawo, R&D)
MODUŁ 03 // AUTOMATYZACJA

Autonomiczne Agenty AI & Integracje API

Budowa agentów wykonujących złożone zadania wieloetapowe: automatyczna analiza zapytań ofertowych od klientów, generowanie wstępnych wycen, wyciąganie danych z faktur, tworzenie raportów i synchronizacja z systemami ERP/CRM.

Kluczowe elementy:
▸Wywoływanie funkcji i narzędzi (Function Calling / Tool Use)
▸Dwukierunkowa integracja z bazami SQL, CRM (HubSpot, Pipedrive) i ERP
▸Human-in-the-loop: możliwość zatwierdzenia kluczowych decyzji przez człowieka
▸Automatyczne powiadomienia o anomaliach i podsumowania dzienne
Dla kogo: Agencje, dystrybutorzy, biura rachunkowe, firmy produkcyjne i e-commerce
MODUŁ 04 // INŻYNIERIA

Ewaluacja RAG, Reranking & Optymalizacja Promptów

Audyt i optymalizacja istniejących rozwiązań AI. Wdrożenie rerankera (Cohere/BGE), ewaluacji jakości (Ragas / TruLens), redukcji kosztów zapytań przez cache semantyczny (GPTCache) oraz zabezpieczeń przed Prompt Injection.

Kluczowe elementy:
▸Zaawansowane techniki Context Precision, Context Recall i Faithfulness
▸Cross-Encoder Reranking drastycznie podnoszący trafność odpowiedzi
▸Guardrails i filtry bezpieczeństwa blokujące próby wyłudzenia danych
▸Testy regresyjne pipeline’u RAG na reprezentatywnych zestawach danych testowych
Dla kogo: Zespoły, które wdrożyły prototyp RAG, ale zmagają się z niską trafnością odpowiedzi
RYZYKO PUBLICZNEGO CHATGPT

Wyciek tajemnic firmy i halucynacje

Wysyłanie umów handlowych, bilansów finansowych czy kodu do publicznych modeli chmurowych narusza regulaminy poufności i RODO. Dodatkowo standardowe czaty często zmyślają odpowiedzi zamiast opierać się na faktach.

Problem: brak kontroli nad danymi i nieprzewidywalne koszty API.
LOKALNA BAZA RAG & SUWERENNOŚĆ

Wektorowy Qdrant + Lokalne LLM DeepSeek

Model działa w 100% na Twoim serwerze w biurze. Baza wektorowa wyszukuje wyłącznie faktyczne fragmenty z Twoich plików i podaje źródło (stronę, paragraf). Zero danych wychodzi poza firmę.

100% On-Premise • 0 zł opłat za zapytania API • Zgodność z RODO
[ 02 // ARCHITEKTURA SYSTEMU ]

Jak Działa Profesjonalny Pipeline RAG?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) łączy precyzję Twojej bazy danych z elastycznością językową modelu AI, eliminując zmyślanie faktów.

Krok 01

Ingest & Chunking

Dokumenty (PDF, DOCX, bazy SQL) są oczyszczane, dzielone na semantyczne fragmenty (chunki) i wzbogacane o metadane (data, autor, dział).

Format: LangChain / LlamaIndex TextSplitter
Krok 02

Embedding & Wektoryzacja

Model wektorowy (np. BGE-M3 / OpenAI text-embedding-3) zamienia tekst w wektory liczb i zapisuje w bazie Qdrant lub pgvector.

Technologia: Qdrant / Milvus / pgvector
Krok 03

Hybrydowy Retrieval + Rerank

Wyszukiwanie semantyczne + słowa kluczowe (BM25). Model Cross-Encoder Reranker wybiera 3-5 najbardziej relewantnych akapitów.

Filtr: Cohere / BGE Reranker v2
Krok 04

Generowanie z Cytowaniem

Model LLM (Llama 3.3 / Claude / GPT) generuje zwięzłą odpowiedź bazując wyłącznie na przekazanych źródłach, wskazując dokładne odnośniki.

Wynik: Odpowiedź + Źródła + Brak halucynacji

Dlaczego Kopiowanie Danych do ChatGPT to Ryzyko Biznesowe?

Bezpieczeństwo danych vs. amatorskie korzystanie z publicznych narzędzi
Ryzyka publicznych czatów online:
❌ Wyciek tajemnicy handlowej: Dane z promptów mogą być wykorzystywane do douczania modeli zewnętrznych korporacji.
❌ Halucynacje: Model bez RAG zmyśla nieistniejące przepisy prawne, numery faktur lub parametry maszyn.
❌ Naruszenie RODO: Brak umowy powierzenia przetwarzania danych (DPA) i serwery poza EOG.
Prywatna Architektura Inżynierska RAG:
✓ Pełna suwerenność danych: Serwer on-premise lub dedykowane VPC w chmurze z kluczami szyfrującymi należącymi do Ciebie.
✓ Ścisłe cytowanie źródeł: Każda odpowiedź zawiera link do konkretnego dokumentu, strony PDF i akapitu.
✓ Role-Based Access Control (RBAC): Pracownik działu sprzedaży widzi tylko swoje materiały, a zarząd ma dostęp do całości.
PRZEJRZYSTE ROZLICZENIA

Kalkulator wyceny.

1. Typ wdrożenia (Prywatne AI & Bazy RAG):
2. Skala infrastruktury / Liczba stanowisk:
3. Opcje dodatkowe i rozszerzenia:
Wdrożenie produkcyjnej bazy Qdrant
Błyskawiczne wyszukiwanie wektorowe
Moduł OCR dla skanów i pism urzędowych
Analiza nawet nieczytelnych dokumentów
Dobór i przygotowanie sprzętu serwerowego GPU
Optymalizacja pod wymagania modeli
Warsztat dla zespołu z prompt engineeringu
Praktyczne szkolenie pracowników
SZACUNEK KOSZTÓWFIXED-PRICE B2B
Orientacyjny koszt realizacji:
3200 PLN netto
Wycena jest orientacyjna. Ostateczny koszt potwierdzamy w specyfikacji.
Dzień dobry, Chciałbym skonsultować projekt w obszarze: Prywatne AI & Bazy RAG (On-Premise AI) Wybrane parametry: - Typ wdrożenia: Lokalny asystent LLM (Ollama/DeepSeek) - Skala: Do 10 użytkowników - Opcje dodatkowe: Brak - Szacunkowy budżet: ~3200 PLN netto Proszę o kontakt w celu omówienia szczegółów i przygotowania wiążącej specyfikacji Fixed Price.
lub wyślij bezpośrednio e-mail →
PYTANIA I ODPOWIEDZI

Często zadawane pytania.

Masz inne pytanie? Napisz: kontakt@jhyziak.eu
[ 05 // KONSULTACJA & WYCENA ]

Omówmy Wdrożenie AI w Twojej Firmie

Opisz, jakie procesy chcesz zautomatyzować i z jakimi danymi ma pracować model (np. procedury PDF, umowy, baza SQL, maile). Przeanalizuję wykonalność i zaproponuję optymalny stos technologiczny (RAG vs Fine-tuning vs Local LLM).

Bezpośrednie Dane Kontaktowe
+48 797 589 367kontakt@jhyziak.eu
Klauzula poufności NDA podpisywana przed audytem danych
Zero vendor lock-in: pełny dostęp do kodu i repozytorium
Faktury B2B (bez VAT) – pełen koszt podatkowy