Aplicații, agenți și integrări
Dezvoltăm interfețe, API-uri și instrumente care conectează modelele AI la sistemele companiei. Stabilim ce poate citi și ce poate modifica aplicația.
Planifică implementarea →Dezvoltare și integrare AI
Dezvoltăm aplicații și agenți AI pentru compania ta.
Dezvoltăm aplicații AI pe AWS și le conectăm la sistemele pe care le folosești deja. Stabilim ce date pot accesa, ce acțiuni pot executa și cum vor fi testate și monitorizate.
Ce implementăm
Ce construim pentru aplicația ta AI.
Acces la date și context
Conectăm sursele, stabilim permisiunile și păstrăm trimiterile la informațiile folosite în răspunsuri. Verificăm ce date sunt disponibile și cum se actualizează.
Pregătește datele →Evaluare și acțiuni controlate
Testăm situațiile importante, inclusiv erorile posibile, și stabilim ce acțiuni au nevoie de aprobare. Serverul verifică permisiunile și datele înainte de executare.
Vezi cum testăm aplicațiile →Lansare și administrare
Configurăm mediul, monitorizăm funcționarea și costurile și stabilim cum sunt tratate erorile. Documentăm responsabilitățile echipei care va administra aplicația.
Discută despre administrarea aplicației →Evaluare
Îmbunătățește o aplicație existentă.
Pornim de la sarcinile importante pentru utilizatori, erorile întâlnite și acțiunile permise. Folosim același set de teste pentru a compara versiunile aplicației. Verificăm răspunsurile modelului, căutarea informațiilor, accesul la date, instrumentele și aprobările.
În evaluarea publicată pentru RaptorCI, am folosit un set fix de 60 de scenarii de pull request. Rata de identificare a problemelor (recall) a crescut de la 42% la 66%, iar precizia de la 51% la 60%. Rezultatele se referă la acel set de teste.
Metoda și rezultatele RaptorCI →Proiecte pentru clienți
Vezi cum am lucrat în proiecte concrete.
Mindory / AutiHD
Am refăcut componentele AI folosind Amazon Bedrock AgentCore: integrări, memorie persistentă, instrumente cu acces controlat și monitorizare.
Studiul de caz Mindory →RaptorCI
Am testat și îmbunătățit aplicația de analiză a codului pe același set de scenarii. Studiul de caz explică metoda de evaluare și rezultatele obținute.
Studiul de caz RaptorCI →Studii de caz CloudHero
Cum am integrat AI în aplicații concrete.
Octora și asistentul Otto
Un CRM pentru parteneri AWS. Otto caută informații, indică sursele și propune acțiuni pe care utilizatorul le aprobă. Serverul verifică permisiunile și datele înainte de executarea acțiunii.
Studiul de caz Octora →HeyLeave: procese HR cu AI
Amazon Bedrock interpretează cereri HR în mai multe limbi și extrage date din documente. Regulile aplicației gestionează validarea și aprobările.
Studiul de caz HeyLeave →Evaluare și planificare
Ce trebuie să știi înainte de implementare?
Înainte de dezvoltare, stabilim funcțiile aplicației, integrările și criteriile de testare. Stabilim cum vom evalua rezultatele și pregătim un plan de implementare în etape. Pentru fiecare proiect, convenim ce vei primi, costul și calendarul.
Vezi evaluarea și planificarea unui proiect AI →Responsabilități
Stabilim cine va administra aplicația.
Stabilim împreună criteriile de acceptare, accesul necesar și cine răspunde de date. Proiectul poate include documentația și instruirea echipei care va administra aplicația. Suportul pe termen lung și modificările ulterioare se stabilesc separat.
AWS AI Services Competency – Generative AI Consulting Services (anunț în engleză)
2024 Global Application Modernization SI Partner of the Year (sursa AWS, în engleză)
Ce vrei să poată face aplicația ta AI?
Spune-ne ce vrei să faci, ce sisteme folosești și în ce etapă ești. Vom discuta pașii următori.
Lucrăm cu echipe din România, Regatul Unit și Irlanda.