Dokumenty a firemní znalosti
RAG s citacemi, verzemi, metadaty a přístupem podle rolí.
MADAI / SOLUTIONS
Privátní AI navržená pro konkrétní práci.
Vyberte oblast podle pracovního procesu, dat a míry odpovědnosti. Každé řešení stavíme jako měřitelný systém s řízenými zdroji, oprávněními a dohledem.
V kostce
MadAI Systems propojuje modely, firemní znalosti, nástroje a governance do jednoho provozního celku; rozsah se rozšiřuje až po ověření kvality.
01 / RÁMEC
Nejdříve měřitelný systém. Potom škálování.
Architekturu, data, modely i automatizaci navrhujeme kolem konkrétních pracovních scénářů a testů, ne kolem obecného dojmu z chatu.
Řízení AI agenti
Automatizace s omezenými nástroji, approval gates a auditní stopou.
Lokální a hybridní provoz
Model gateway, monitoring, bezpečnost a možnost měnit modely bez lock-inu.
02 / REALIZACE
Co musí být připravené před produkcí
Vyberte oblast podle pracovního procesu, dat a míry odpovědnosti. Každé řešení stavíme jako měřitelný systém s řízenými zdroji, oprávněními a dohledem.
Výsledek musí být opakovatelný, dohledatelný a provozně zvládnutelný. Proto oddělujeme kvalitu modelu, retrieval, nástrojové akce, bezpečnost a lidské rozhodování.
- 01Use-case mapa
Proces, vlastník, očekávaný výsledek a riziková hranice.
- 02Datová architektura
Zdroje, aktualizace, oprávnění, retence a lineage.
- 03Evaluační sada
Reálné úlohy, očekávané zdroje, správnost a bezpečnost.
- 04Provozní model
Monitoring, incidenty, změny modelů a odpovědnost.
03 / ROZHODNUTÍ
Otázky, které mají přímý vliv na architekturu.
Odpovědi určují rozsah pilotu, úroveň autonomie, výběr modelů a provozní náklady.
Kde je nejlepší začít?+
Tam, kde je dostatek opakovaných úloh, dostupná data a výsledek lze objektivně zkontrolovat.
Musí být celé řešení lokální?+
Ne. Lokální, privátní cloud a řízené API lze kombinovat podle citlivosti, latence a nákladů.
Jak zabránit drahému pilotu bez výsledku?+
Před implementací vymezíme evaluační sadu, limit rozsahu a rozhodovací kritéria pro pokračování nebo ukončení.
Začněte úlohou, kterou lze otestovat.
Společně vymezíme data, očekávaný výstup, rizika a evaluační sadu. Teprve potom rozhodneme o modelu a integracích.