Blog/blog/rag-w-produkcji
Architektura RAG w produkcji z BGE-M3 i Qdrant
Hybrydowe wyszukiwanie dense + sparse, reranking i obserwowalność jakości odpowiedzi bez wycieku PII.
Przeszukuj artykuły techniczne, usługi wdrożeniowe, silniki produkcyjne, słownik pojęć, FAQ oraz interaktywne kalkulatory w jednym miejscu.
Hybrydowe wyszukiwanie dense + sparse, reranking i obserwowalność jakości odpowiedzi bez wycieku PII.
Jak łączyć lokalne modele vLLM z bramą OpenClaw, maskowaniem danych osobowych i automatycznym fallbackiem.
Zaczynamy od jednego procesu o stałym koszcie; typowy zwrot z inwestycji następuje w 2-4 miesiące.
Tak: stosujemy maskowanie PII przed chmurą, tryb zero-retention, lokalne embeddingi BGE-M3 oraz bramki human-gate.
Sprawdź widoczność domeny dla wyszukiwarek odpowiedzi AI, strukturę JSON-LD oraz konfigurację llms.txt.
Oszacuj wymagania pamięci GPU (VRAM), przepustowość tokenów i porównaj self-hosting z API.
Policz oszczędność godzin, koszt wdrożenia i miesiąc zwrotu z inwestycji dla Twojego zespołu.
Porównaj 3-letni całkowity koszt posiadania (TCO) chmurowych API LLM oraz własnego klastra GPU i wyznacz miesiąc break-even.
Przypisz zastosowanie AI do kategorii ryzyka rozporządzenia UE 2024/1689 i wygeneruj listę kontrolną dokumentacji technicznej.
Self-hosted serwis embeddingów i wyszukiwania semantycznego z dashboardem i obserwowalnością retrievalu.
Panel pamięci i wiedzy dla agentów: RAG Q&A na firmowej wiedzy z setkami endpointów i wyszukiwaniem BGE-M3.
Autonomiczna platforma audytu, skanowania bezpieczeństwa i samonaprawy kodu. Multi-agent adversarial verification, 4 skanery SARIF 2.1.0 oraz bezpieczne sesje naprawcze w izolowanych gałęziach git.
Pipeline, który zamienia bałaganiarskie dokumenty: PDF-y, skany, zdjęcia, DOCX, w ustrukturyzowane, weryfikowalne dane: każde pole z odnośnikiem do źródła i progiem pewności.
Kompletny system dla nieruchomości: monorepo, kilka aplikacji, CRM sync, kolejki zadań, publikacja ofert i wizualizacji.
Harness do ewaluacji systemów LLM/RAG: złoty zestaw, automatyczne metryki, sędzia-LLM kalibrowany na ludzkich ocenach i bramka regresji, która blokuje deploy przy spadku jakości.
Jeden kontrolowany punkt wejścia dla każdego wywołania LLM: routing model-do-zadania, maskowanie PII przed modelem, guardraile wejścia i wyjścia, limity per-tenant i pełny audyt.
Generowanie i scoring leadów na bazie realnych danych: pozyskiwanie, dedup, wzbogacanie i automatyczne kampanie.
Jedna brama dla całego ruchu LLM: routing między modelami, biblioteka umiejętności, agenci, przez jeden audytowalny punkt wejścia.
Własny system monitoringu pozycji i widoczności: w Google i w odpowiedziach modeli. FastAPI + PostgreSQL, pełna historia.
Telefoniczny agent głosowy osadzony w Twojej bazie wiedzy (RAG): odbiera rutynowe rozmowy, umawia wizyty i przekazuje trudne sprawy człowiekowi z pełnym kontekstem.
Optymalizacja treści i danych strukturalnych pod kątem cytowalności w odpowiedziach modeli AI i wyszukiwarek.
Architektura łącząca wyszukiwanie w zweryfikowanej bazie wiedzy z generowaniem odpowiedzi przez model LLM.
Serwowanie modeli LLM na własnym sprzęcie z vLLM, TensorRT-LLM, Kubernetes i pełną zgodnością z RODO.
Projektujemy wieloagentowe przepływy LangGraph i MCP z nadzorem człowieka (human-gate) i audytem.