Funcții LLM · RAG · Extragere din documente
Firmă de integrare AI pentru produse și sisteme interne
Pe scurtWeDevelop este o firmă românească de software care integrează AI în produse și sisteme interne existente: extragere de date din documente și facturi, căutare peste date private și agenți care lucrează prin API-urile tale. Se potrivește companiilor din România și din străinătate care au o sarcină concretă, repetitivă și cu destul volum ca rezultatul să poată fi măsurat, nu doar dorința generală de a folosi AI.
Date esențiale
- Furnizor
- WeDevelop, companie de software din România
- Clienți
- România, UE, Marea Britanie și America de Nord
- Limbi
- Română și engleză
- Facturare
- RON, EUR sau GBP
- Preț
- Ofertă după analiză, pe baza cerințelor tale
- Contact
- office@wedevelop.ro
01Ți se potrivește?
Când merită plătită o integrare AI
AI-ul își scoate banii pe muncă îngustă și repetitivă, pe care un om o poate verifica. De obicei merită analizat când te regăsești în mai multe dintre situațiile de mai jos.
- Oamenii tăi retastează date din PDF-uri, scanuri sau emailuri în ERP, în DMS sau în programul de contabilitate.
- Echipa pierde timp căutând în manuale, contracte, tichete sau în catalog răspunsuri care există deja scrise undeva.
- Aceleași întrebări despre produse sau comenzi vin zilnic, iar un om poate prinde la timp un răspuns greșit.
- O sarcină trece prin mai mulți pași și mai multe sisteme, iar acestea au API sau pot primi unul.
- Știi cum se măsoară azi sarcina și ce acuratețe ar face acceptabilă automatizarea ei.
02Ce primești
Ce acoperă o colaborare de integrare AI
Majoritatea proiectelor pornesc de la unul dintre aceste cazuri, în stiva tehnică pe care o ai deja.
Extragere din documente și facturi
Câmpurile din PDF-uri, scanuri și emailuri devin înregistrări structurate în ERP sau în contabilitate. Ce rămâne sub pragul de încredere așteaptă într-o coadă de verificare.
Căutare și răspunsuri peste date private
RAG peste documente, tichete sau date de produs, cu pgvector sau Qdrant, cu fiecare răspuns legat de sursa lui și cu respectarea drepturilor tale de acces.
Agenți conectați la sistemele tale
Asistenți care citesc și acționează în ERP, CRM sau helpdesk prin API, cu permisiuni, jurnal de audit și o limită clară a ceea ce au voie să modifice.
Asistenți de suport
Asistenți pentru clienți, ancorați în conținutul tău, care predau conversația unui om când nu sunt siguri sau când întrebarea iese din aria lor.
Clasificare și conținut la volum mare
Rutare de tichete, scoring de lead-uri, descrieri de produs și traducere de catalog, acolo unde volumul este mare și se poate verifica un eșantion.
Evaluare și limite de siguranță
Un set de evaluare scris înaintea funcției, validarea ieșirilor, teste de regresie pe prompturi și monitorizare în producție, ca acuratețea să fie un număr, nu o impresie.
03Ce variantă
Fără AI, unealtă gata făcută, API comercial sau model găzduit de tine
Prima decizie este dacă sarcina are nevoie de un model. A doua este unde au voie să ajungă datele, iar de aici se lămurește de obicei restul.
| Variantă | Potrivită când | Compromis |
|---|---|---|
| Reguli, un formular mai bun sau o integrare simplă | Sarcina este deterministă, iar datele de intrare sunt previzibile. | Nu face față textului liber sau documentelor neuniforme, dar costă mai puțin la rulare și inspiră mai multă încredere. |
| Unealtă AI gata făcută | Nevoia este generală, datele pot ieși din perimetrul tău și nu trebuie scris nimic înapoi în sisteme. | Ai puțin control asupra acurateței, a tratării datelor și a legăturii cu procesele tale. |
| Model comercial prin API enterprise (Claude, GPT) | Vrei acuratețe bună de la început, iar nivelul de API exclude datele tale din antrenare. | Costul crește odată cu utilizarea, iar datele trec pe la un terț, deci ce trimiți trebuie redus la minimum. |
| Model open pe infrastructură din UE | Documentele sunt sensibile sau datele trebuie să rămână în perimetrul tău. | Plătești capacitatea de inferență și operarea ei, iar acuratețea trebuie demonstrată pe setul tău de evaluare. |
Multe sisteme le combină: reguli pentru cazurile ușoare, un model mai ieftin pentru cea mai mare parte din volum și unul mai puternic pentru cazurile grele. Dacă o variantă fără AI rezolvă sarcina, pe aceea o vom recomanda.
04Cost
Ce determină costul unei integrări AI
Nu avem o listă de prețuri, pentru că modelul este rareori partea scumpă. Dezvoltarea se ofertează după analiză, iar costul de rulare al funcției se estimează separat.
| Factor | De ce contează |
|---|---|
| Calitatea datelor | Documentele digitale curate cer mult mai puțină muncă decât scanurile amestecate sau formatele care diferă de la un furnizor la altul. |
| Sistemele în care se scrie | Citirea este mai simplă decât acțiunea. Fiecare operație în ERP, CRM sau helpdesk cere permisiuni, jurnalizare și tratarea erorilor. |
| Acuratețea cerută | Evaluarea și limitele de siguranță cresc odată cu miza, deci o sarcină verificată de un om costă mai puțin decât una unde fiecare greșeală e scumpă. |
| Unde rulează modelul | Inferența găzduită de tine sau în UE adaugă infrastructură de construit și de operat, față de un API enterprise. |
| Volumul | Tokenii sau orele de inferență pentru fiecare operație, înmulțite cu volumul estimat, dau costul lunar de rulare. Cache-ul și modelele mai ieftine îl reduc. |
| Fluxul de verificare | O coadă pentru rezultatele incerte este o mică aplicație în sine, cu utilizatori, reguli și raportare proprii. |
Estimarea costului de rulare vine odată cu oferta de dezvoltare, ca să poți verifica dacă funcția mai are sens la volum complet înainte să plătești pentru ea.
05Cum începem
De la descrierea sarcinii la o lansare măsurată
Descrii sarcina
Ne spui ce fac oamenii manual astăzi, cât de des, în ce sisteme și cât te-ar costa un rezultat greșit.
Analiză pe date eșantion
Ne uităm la un eșantion, anonimizat dacă e nevoie, stabilim cum arată un rezultat bun și decidem dacă AI-ul este unealta potrivită.
Set de evaluare, apoi prototip
Rezultatele așteptate se scriu întâi, ca prototipul să fie măsurat față de ele, nu doar arătat o dată într-o demonstrație.
Lansare în spatele unui feature flag
Funcția intră în stiva ta actuală, se compară cu situația de dinainte și se extinde doar când cifrele o susțin.
06Pentru o ofertă corectă
Ce să incluzi în cerere
Un prim răspuns util depinde de sarcină și de date. Nu ai nevoie de un caiet de sarcini.
- Sarcina și câte documente, tichete sau cereri presupune pe lună.
- Câteva documente sau înregistrări de exemplu, anonimizate dacă e nevoie.
- Sistemele din care AI-ul trebuie să citească și în care trebuie să scrie.
- Regulile de confidențialitate sau de localizare a datelor, inclusiv cele din contracte sau din domeniul tău.
- Cine verifică rezultatele și ce rată de eroare ai putea accepta.
07Întrebări
Ce întreabă clienții despre integrarea AI
Cât costă integrarea AI într-un program existent?
Costul se ofertează după analiză și depinde mai ales de calitatea datelor, de numărul de sisteme implicate, de acuratețea dorită și de locul unde rulează modelul. Primești două cifre: dezvoltarea și un cost lunar de rulare, calculat pe volumul tău.
Cât durează un proiect de integrare AI?
Nu există o cifră onestă înainte să vedem sarcina și un eșantion de date, pentru că durata depinde de calitatea documentelor, de accesul la sisteme și de cât de repede stabilim ce înseamnă corect. Ținem prima versiune îngustă, ca rezultatele să poată fi măsurate devreme.
Puteți adăuga AI în aplicația sau în ERP-ul nostru?
Da, dacă există o cale de acces: un API, o bază de date sau un schimb de fișiere care poate fi împachetat într-un API. Funcția intră în stiva ta actuală, nu într-o unealtă separată, așa că oamenii lucrează în continuare în ecranele pe care le știu.
Vor fi folosite datele noastre la antrenarea modelului altcuiva?
Nu, în configurațiile pe care le implementăm, pentru că modelele comerciale sunt folosite prin niveluri enterprise de API, care exclud datele de intrare din antrenare. Când documentele sunt prea sensibile pentru un terț, rulăm în schimb modele open pe infrastructură din UE.
Ce se întâmplă când AI-ul greșește?
Greșelile sunt prevăzute din proiectare: răspunsurile își arată sursele, ieșirile sunt validate față de scheme, iar cazurile incerte merg la un om. Ce ține de bani sau de aspecte juridice rămâne o propunere până când aprobă cineva, deci un rezultat prost se oprește în coadă, nu în contabilitate.
Se aplică GDPR și Regulamentul european privind IA unei funcții AI?
Se pot aplica adesea, așa că le tratăm pe amândouă drept constrângeri de proiectare, fără să promitem un rezultat. Lucrarea acoperă documentarea fluxurilor de date, limitarea a ceea ce ajunge la model, jurnalizarea deciziilor automate și clasificarea pe nivelurile de risc, iar evaluarea juridică rămâne la consultantul tău.
Când nu ar trebui să folosim AI?
Renunță la el când sarcina se poate rezolva determinist sau când nimeni nu poate verifica rezultatul. Un motor de reguli, un formular mai clar sau o integrare corectă sunt mai ieftine la rulare și mai ușor de crezut, iar în aceste cazuri exact asta îți vom spune.
Cere o ofertă
Descrie ce ai nevoie. Cererea ajunge la echipa noastră și îți răspundem pe email cu pasul următor.