Zamiast czatu oderwanego od faktów dostajesz odpowiedzi z cytatami z Twoich dokumentów: 754 endpointy, RAG Q&A, search na BGE-M3. Indeks i embeddingi są self-hosted, więc dane zostają u Ciebie. To pamięć, na której stoją autonomiczni agenci.
cashcrown // ai memory panel
Panel pamięci i wiedzy dla agentów: RAG Q&A na firmowej wiedzy z setkami endpointów i wyszukiwaniem BGE-M3.
Zamiast czatu oderwanego od faktów dostajesz odpowiedzi z cytatami z Twoich dokumentów: 754 endpointy, RAG Q&A, search na BGE-M3. Indeks i embeddingi są self-hosted, więc dane zostają u Ciebie. To pamięć, na której stoją autonomiczni agenci.
Agenci bez pamięci powtarzają błędy i gubią kontekst. Wiedza firmowa jest rozproszona, a odpowiedzi modeli bywają oderwane od faktów.
Ten produkt składamy z mierzonych modeli i komponentów — zobacz pełny pipeline na żywo:
Wybierz węzeł, aby zobaczyć opis i przepływ danych.
Pracujemy w przedziałach zależnych od zakresu — zaczynamy od pilotażu o stałym koszcie, żebyś zobaczył wartość przed większą inwestycją. Gdy rozwiązanie odbiera kilkanaście–kilkadziesiąt godzin pracy miesięcznie, zwykle zwraca się w 2–4 miesiące. Zwrot policzysz w kalkulatorze ROI.
Tak. Łączymy się z Waszymi systemami przez kontrolowane, dozwolone narzędzia, a akcje nieodwracalne wymagają potwierdzenia (human-gate). PII maskujemy przed chmurą, wrażliwe ścieżki obsługujemy lokalnie — zgodność z RODO i AI Act projektujemy od początku.
To warstwa pamięci/wiedzy pod agentów — odpowiedzi z cytatami z Twoich dokumentów, nie ogólniki.
U Ciebie — indeks i embeddingi self-hosted (BGE-M3).