Skip to content
nxtinno

AI systémy a AI agenti

Posuňte AI od pôsobivého dema k spoľahlivému systému.

Navrhujem AI systémy – RAG, MCP integrácie aj agentov – tak, aby slúžili skutočným používateľom, stáli na dôveryhodných dátach, dalo sa sledovať, čo robia, mali jasné bezpečnostné hranice a merateľné výsledky.

Rozsah

  • Výber prípadov použitia a návrh procesov
  • Architektúra znalostí a vyhľadávania
  • Integrácia nástrojov a MCP
  • Orchestrácia agentov
  • Vyhodnocovanie a ochranné pravidlá
  • Človek v rozhodovacom procese
  • Bezpečnosť a monitoring
  • Produkčné nasadenie
Ako AI asistent odpovedá z vašich dokumentov

V skratke: Odpovedá len z vašich dokumentov, ukáže, odkiaľ každá odpoveď pochádza, a pred dôležitým krokom sa opýta.

  1. Vaše dokumentyManuály, zmluvy a súbory, ktoré už máte.
  2. UsporiadanéVšetko sa rozdelí na malé časti, v ktorých sa dá ľahko hľadať.
  3. Nájdu sa správne častiKu každej otázke sa vyberú najrelevantnejšie pasáže.
  4. Odpoveď sa napíšeAI napíše odpoveď len z týchto pasáží.
  5. Dvakrát skontrolovanéPravidlá odpoveď overia; čokoľvek riskantné počká na človeka.
  6. Odpoveď so zdrojomDostanete odpoveď aj s odkazom, odkiaľ pochádza.

Príklad z praxe

Predstavte si výrobcu, ktorému chodia objednávky ako emaily s PDF špecifikáciou v prílohe. Niekto každý z nich otvorí, prečíta rozmery a množstvá, skontroluje, či nič nechýba, a všetko prepíše do výrobného systému. Takto vyzerá tá istá práca bez prepisovania.

Od emailového dopytu po výrobnú objednávku

V skratke: Objednávka sa prečíta a zapíše za vás; vy ju len skontrolujete a schválite.

  1. Príde emailZákazník pošle objednávku s PDF v prílohe.
  2. Údaje sa prečítajúRozmery, množstvá a termíny sa vytiahnu z emailu aj PDF.
  3. Označia sa medzeryČo chýba alebo je nejasné, sa vám označí.
  4. Vy schváliteSkontrolujete návrh objednávky a opravíte, čo treba.
  5. Do vášho systémuObjednávka ide rovno do výroby, bez prepisovania.
  6. Zákazník potvrdenýZákazník automaticky dostane potvrdenie.

Dnes

10–20 minút čítania, kontroly a prepisovania pri každej objednávke – aj s chybami, ktoré k práci v zhone patria.

S automatizáciou

1–2 minúty na kontrolu konceptu, ktorý je už vyplnený a neisté miesta má označené na rozhodnutie.

Toto je ilustračný príklad, nie výsledok u klienta. Časy zodpovedajú bežnému ručnému spracovaniu; koľko by ušetrila práve vaša firma, je jedna z vecí, na ktoré slúži štúdia príležitostí.

Výstupy

  • definícia procesu a prípadu použitia naviazaná na obchodný výsledok
  • architektúra RAG alebo agentov s plánom dát a integrácií
  • spôsob vyhodnocovania kvality s konkrétnymi testovacími sadami
  • plán bezpečnosti, ochranných pravidiel a monitoringu
  • malá, ale funkčná ukážka celého riešenia vo vašom prostredí

Typický engagement

Šprint pripravenosti AI na produkciu

Pre firmy s AI konceptom alebo prototypom, ktorý potrebuje dôveryhodnú cestu do produkcie.

Odporúčané trvanie: 2-4 týždne

Vybrané skúsenosti

AI

Podniková znalostná platforma s RAG a AI agentmi

Návrh znalostnej platformy, ktorá z interných dokumentov, kódu a prevádzkových znalostí robí kontrolované AI procesy. Stojí na RAG, MCP nástrojoch, orchestrácii v LangGraph a monitoringu v LangSmith.

  • RAG
  • MCP
  • LangGraph
  • LangSmith
Čítať prípadovú štúdiu

Produktové inžinierstvo

IoT a energetická dátová platforma

Návrh zberu dát a analytických procesov pre rozmiestnené merače a senzory: integrácia zariadení, časové rady, automatizácia, dashboardy, detekcia anomálií a postrehy s pomocou AI.

  • MQTT
  • Databáza časových radov
  • Node.js
  • Automatizácia
Čítať prípadovú štúdiu

AI

Akustický senzor s AI priamo v zariadení (ESP32)

Návrh a vývoj zariadenia na ESP32-S3 pripraveného do terénu: rozpoznáva zvuky pomocou ML priamo v zariadení, posiela úsporné správy cez LoRaWAN, zbiera označené dáta na trénovanie a má lokálnu webovú konzolu na nasadenie a obnovu.

  • ESP32-S3
  • ESP-IDF
  • TensorFlow Lite Micro
  • LoRaWAN
Čítať prípadovú štúdiu

FAQ

Potrebujeme AI agenta, alebo stačí bežná automatizácia?

Často stačí bežná automatizácia. Agenti si svoje miesto zaslúžia vtedy, keď proces naozaj vyžaduje úsudok naprieč krokmi – inak je spracovanie podľa pevných pravidiel lacnejšie, rýchlejšie a jednoduchšie na prevádzku. Súčasťou prvej spolupráce je práve poctivá odpoveď na túto otázku.

Viete pracovať s naším existujúcim poskytovateľom modelu?

Áno. Architektúra je navrhnutá tak, aby bol poskytovateľ modelu vymeniteľný komponent. Či používate hostované API, modely cloudového poskytovateľa alebo vlastné nasadenie otvorených váh, vyhľadávanie, nástroje, vyhodnocovanie aj ochranné pravidlá zostávajú rovnaké.

Ako sa vyhodnocuje RAG systém?

Testovacou sadou postavenou z reálnych otázok a dokumentov, pričom kvalita vyhľadávania a vernosť odpovede sa hodnotia oddelene. Vyhodnocovanie sa nastavuje včas, aby sa každá zmena vyhľadávania alebo promptu dala zmerať, nie iba odhadnúť okom.

Dá sa systém prevádzkovať na vlastnej infraštruktúre?

Áno. Vlastné nasadenie modelov, vektorových úložísk a orchestrácie je podporovaná cesta – zvyčajne ju vedie požiadavka na lokalitu dát alebo obstarávacie pravidlá. Kompromisy v nákladoch a schopnostiach sú zdokumentované skôr, než sa k tomu zaviažete.

Ako zabránite tomu, aby agent pristúpil k nesprávnym nástrojom alebo dátam?

Prístup k nástrojom je ohraničený podľa procesu, nie podľa modelu: každý krok agenta dostane presný zoznam povolených nástrojov, prihlasovacie údaje s minimálnymi právami, validáciu vstupov a výstupov a schvaľovacie kroky človekom tam, kde je zásah nevratný. Hranice prístupu sú súčasťou architektúry, nie inštrukciou v prompte.

Zaujíma vás, čo by AI dokázala vo vašej firme?

Prineste otázky – aj tie, ktoré vám pripadajú príliš základné. Za 30 minút si prejdeme, ako dnes pracujete, vyberieme úlohu s najväčším prínosom a načrtneme, čo by jej otestovanie obnášalo. Žiadne presviedčanie, žiadny záväzok.

Rezervovať nezáväzný hovor

Radšej email? hello@nxtinno.com