PRAKTYCZNE AI · OPROGRAMOWANIE KLASY R&D

Zlikwiduj dystans między Twoim biznesem a nowoczesnym AI.

Jesteśmy badaczami machine learningu i inżynierami oprogramowania. Wdrażamy AI klasy State-of-the-Art prosto w Twoje codzienne procesy, abyś mógł skalować biznes bez zaciągania długu technologicznego.

Porozmawiajmy Poznaj produkty

JEDEN E-MAIL. ODPOWIADA BEZPOŚREDNIO INŻYNIER.

SPECJALIZACJA
Praktyczne AI
MODEL WSPÓŁPRACY
Custom Development & Produkty
WDROŻENIE
Cloud lub On-premise
SIEDZIBA
UE
STATUS
DOSTĘPNI
POZYCJA

AI klasy R&D, zaprojektowane do natywnego działania w Twojej infrastrukturze.

  • SIEDZIBA W UE
  • GOTOWE NA ON-PREMISE
  • OPARTE NA R&D
  • CUSTOM DEVELOPMENT & PRODUKTY
§03 / USŁUGI

Cztery obszary, w których wdrażamy nowoczesne AI.

SVC-01

Custom Applied AI

Architektury State-of-the-Art zintegrowane natywnie z Twoim produktem i workflow.

  • dedykowane modele
  • natywna integracja
  • production-grade
SVC-02

AI Research

Akademicki rygor badawczy nakierowany na rozwiązanie Twoich najbardziej złożonych problemów technologicznych.

  • ewaluacja
  • nowatorskie metody
  • benchmarking
SVC-03

Software Engineering

Niezawodne i skalowalne systemy wokół modeli ML, zamiast jednorazowych prototypów.

  • API
  • data pipelines
  • MLOps
SVC-04

Gotowe produkty

SIEVE i STRUCTURA: narzędzia AI klasy State-of-the-Art w standardzie plug-and-play.

  • SIEVE
  • STRUCTURA
  • on-prem
§04 / PRODUKTY

AI w standardzie produkcyjnym, gotowe od pierwszego dnia.

SIEVE i STRUCTURA oddają najnowocześniejsze AI w ręce Twojego zespołu: wyszukiwanie, które naprawdę rozumie kontekst, oraz autonomiczni agenci zmieniający surowe dane w akcje. Wdróż je w chmurze lub w pełni on-premise.

PRD/SIEVE

SIEVE

Wyszukiwanie semantyczne i głęboka analiza danych.

SIEVE przeszukuje i analizuje dane na podstawie kontekstu, wykorzystując nasze autorskie przestrzenie wektorowe. Indeksuje pliki tekstowe i multimodalne w przestrzeni semantycznej, w której właściwa odpowiedź jest po prostu najbliższym dopasowaniem (nearest neighbour).

SIEVE: specyfikacja techniczna
FUNKCJA SZCZEGÓŁY
Wyszukiwanie semantyczne Wyszukiwanie po znaczeniu (algorytm nearest neighbour)
Indeksowanie multimodalne Tekst, dokumenty, obrazy i inne formaty
Przestrzenie wektorowe Autorskie modele embeddingów, fine-tuningowane pod Twoją branżę
Wdrożenie Wdrożenie on-premise. Dane nigdy nie opuszczają Twojej infrastruktury
Porozmawiajmy o SIEVE
Architektura on-premise SIEVE: dane nigdy nie opuszczają środowiska klienta Schemat architektury. Przerywana linia wyznacza środowisko klienta (customer perimeter), zamykając w nim magazyn danych i moduł SIEVE. Wektor zapytania łączy się z nearest neighbour wewnątrz środowiska. Strzałka oznaczająca ruch na zewnątrz zostaje zablokowana statusem NO DATA EGRESS. ŚRODOWISKO KLIENTA (PERIMETER) SIEVE ZAPYTANIE MAGAZYN DANYCH ZERO DATA EGRESS (BRAK WYCIEKÓW) Zablokowane na granicy środowiska
Zasada wdrożenia: SIEVE działa w 100% w Twojej infrastrukturze. Magazyn danych i indeks semantyczny są odizolowane wewnątrz środowiska klienta (perimeter). Zapytania są procesowane lokalnie. Gwarantujemy architekturę zero data egress: żadne dane nie opuszczają systemu.
SIEVE · WYSZUKIWANIE SEMANTYCZNE DZIAŁA LOKALNIE · ŻADNE DANE NIE OPUSZCZAJĄ PRZEGLĄDARKI
ŹRÓDŁA DANYCH Dokumenty Systemy ERP i bazy danych Obrazy Nagrania audio Przekaż e-mail

Zasilaj system z dowolnego źródła: plików, systemów ERP, zdjęć czy audio. Wystarczy przesłać e-mail na dedykowaną skrzynkę Causality, a w kilka sekund zostanie zindeksowany.

Wyszukiwanie semantyczne SIEVE: lokalne procesowanie algorytmem nearest neighbour Dwuwymiarowa przestrzeń semantyczna ze sklastrowanymi dokumentami. Wprowadzone zostaje zapytanie testowe, a trzy najbliższe powiązania są podświetlane wraz z wynikiem cosine similarity. Cała logika wykonywana jest w przeglądarce. PRZESTRZEŃ SEMANTYCZNA · nearest neighbour INFRASTRUKTURA WYSZUKIWANIE PRYWATNOŚĆ DANYCH MULTIMODALNOŚĆ 0.96 0.91 0.88
ZAPYTANIE
  • baza
  • wektorowa
  • on-premise

WYNIKI WYSZUKIWANIA

  1. 01 baza wektorowa on-premise NAJBLIŻSZE DOPASOWANIE 0.96
  2. 02 wdrożenie typu air-gapped 0.91
  3. 03 konfiguracja klastra Kubernetes 0.88
  1. 01 / 05

    Zasil system dowolnymi danymi: dokumentami, eksportami z baz, obrazami czy nagraniami. Przekaż e-mail, a w kilka sekund zindeksuje się w wyszukiwarce.

  2. 02 / 05

    Zadawaj pytania naturalnym językiem, bez dobierania słów kluczowych i skomplikowanej składni.

  3. 03 / 05

    SIEVE analizuje zapytanie kontekstowo i mapuje je w tej samej przestrzeni wektorowej co Twoje zbiory danych.

  4. 04 / 05

    Najbardziej trafne dokumenty zostają dopasowane, nawet jeśli nie dzielą z zapytaniem ani jednego wspólnego słowa.

  5. 05 / 05

    Otrzymujesz wyselekcjonowaną listę wyników, podczas gdy Twoje dane przez cały czas pozostają bezpieczne na serwerze.

PRD/STRUCTURA

STRUCTURA

Ustrukturyzowana ekstrakcja, knowledge graphs i agenci AI.

STRUCTURA przekształca nieustrukturyzowane, multimodalne dane w solidny graf wiedzy (knowledge graph). Na jego bazie uruchamia dedykowanych agentów AI, którzy wchodzą w interakcję z interfejsami webowymi i automatyzują operacyjny workflow.

Porozmawiajmy o STRUCTURA
STRUCTURA: specyfikacja techniczna
FUNKCJA SZCZEGÓŁY
Dane wejściowe (Input) Nieustrukturyzowane, multimodalne dane
Pipeline ekstrakcji Ustrukturyzowane pola, encje i relacje
Baza wiedzy W pełni przeszukiwalna, zintegrowana z bazami wektorowymi SIEVE
Agenci / Automatyzacja Dedykowani agenci automatyzujący workflow bezpośrednio w aplikacjach
STRUCTURA · INTERAKTYWNE DEMO

Autonomiczny workflow: e-maile spływają asynchronicznie; agent na bieżąco aktualizuje graf wiedzy, monitoruje braki informacyjne, a po zebraniu kompletu danych – egzekwuje akcję w zewnętrznym portalu.

ŹRÓDŁA DANYCH Dokumenty Systemy ERP i bazy danych Obrazy Nagrania audio Przekaż e-mail

Zasilaj system z dowolnego źródła: plików, systemów ERP, zdjęć czy audio. Wystarczy przesłać e-mail na dedykowaną skrzynkę Causality, a w kilka sekund zostanie zindeksowany.

SKRZYNKA ODBIORCZA
Fwd: Potwierdzenie zamówienia (Acme Foods)
PO.pdf pallet.jpg vm.m4a Dostawca Zamówienie Ilość Kwota Faktura
Monitorowanie: oczekiwanie na przypisaną fakturę
Fwd: Faktura INV-2231 (Acme Foods)
Pipeline STRUCTURA: od nieustrukturyzowanych danych po działających agentów AI Schemat sekwencyjny pipeline'u. Nieustrukturyzowane pliki graficzne, dokumenty i dźwięki przekształcają się w graf wiedzy (knowledge graph), przekazując kontekst do agenta wykonującego akcje w sieci. STRUCTURA dostarcza zawiera wysyła fakturowane przez status Dostawca Acme Foods Produkt Mrożony groszek ×1200 Zamówienie PO-4471 Dostawa SH-889 Faktura INV-2231 · €8,420 STATUS DO ZAPŁATY AGENT nasłuchuje egzekwuje w przeglądarce
AKCJE AGENTA
Wizualizacja workflow: Źródła danych spływają asynchronicznie; STRUCTURA utrzymuje aktualność bazy wiedzy, podczas gdy agent AI konsoliduje informacje i egzekwuje polecenia w aplikacjach webowych. Symulacja poglądowa.
  1. 01 / 05

    Dane spływają do pipeline'u z dowolnych źródeł: systemów ERP, plików, zdjęć czy maili. Wszystko jest konsolidowane w centralnym hubie.

  2. 02 / 05

    Odbiór pierwszego maila: Acme potwierdza zamówienie PO-4471. STRUCTURA parsuje tekst, mapując zamówienie i produkt bezpośrednio do bazy wiedzy.

  3. 03 / 05

    Płatność nie jest jeszcze wymagana, dlatego agent pozostaje w trybie nasłuchu, czekając na nadejście przypisanej faktury.

  4. 04 / 05

    Pojawia się drugi mail z fakturą INV-2231. Agent przypisuje ją do oryginalnego zamówienia, waliduje kwoty i aktualizuje status na 'Do zapłaty'.

  5. 05 / 05

    Po poprawnym zrekonsolidowaniu danych, agent nawiguje do bramki płatności, wpisuje numer faktury i ustala harmonogram przelewu. (Symulacja poglądowa).

§07 / O NAS

Zespół inżynierów i badaczy.

Jesteśmy zespołem doświadczonych badaczy machine learningu i inżynierów oprogramowania. Zmniejszamy lukę technologiczną między biznesem a nowoczesnym IT. Wdrażamy rozwiązania State-of-the-Art w Twoje codzienne procesy, pozwalając na skalowanie organizacji bez zaciągania długu technologicznego.

  • Research
  • ML Engineering
  • Software Engineering
  • Produkt
Liderzy R&D
Co-founder · AI Research

Roman Bartusiak

Naukowiec ML/NLP z publikacjami (h-index 5); współtwórca LEPISZCZE, polskiego benchmarku NLP.

LinkedIn Scholar
Co-founder · ML Engineering

Krzysztof Sobota

Senior ML engineer, AGH; techniczny lider naszych projektów R&D dofinansowanych z UE.

LinkedIn
§08 / PROCES

Od definicji problemu do systemu na produkcji.

  1. 01

    Analiza & Research

    Dogłębnie analizujemy Twoje dane oraz obszar biznesowy, aby rzetelnie ocenić, czy sztuczna inteligencja jest tutaj najlepszym kierunkiem.

  2. 02

    Development

    Implementujemy dedykowany system lub wdrażamy jeden z naszych produktów. Budujemy stabilne oprogramowanie na produkcję, a nie dema technologiczne.

  3. 03

    Wdrożenie & Support

    Uruchomienie w chmurze lub w pełni na infrastrukturze on-premise. Ty zachowujesz pełną własność kodu i danych, my zapewniamy utrzymanie.

§09 / KONTAKT

Porozmawiajmy o Twoich danych.

Opisz nam swój problem. Uczciwie zweryfikujemy, czy sztuczna inteligencja jest tu adekwatnym narzędziem. Doradzimy też, jak utrzymać pełną suwerenność danych.

Napisz do nas [email protected]

JEDEN E-MAIL. ODPOWIADA BEZPOŚREDNIO INŻYNIER.