Opis techniczny
Jak wdrażam LLM i automatyzację AI
Wpinam modele LLM w istniejące produkty: chatboty, RAG po prywatnych dokumentach, wyszukiwanie semantyczne i automatyzację procesów. Cel ustalam z góry - mniej zgłoszeń do supportu, szybsza obróbka dokumentów lub katalog rozumiejący język naturalny.
Pracuję z API OpenAI i Claude, orkiestracją w stylu LangChain, bazami wektorowymi oraz usługami FastAPI lub Node z regułami wokół promptów. Klucze trzymam w env, prompty wersjonuję, a przy limitach API lub niepewnej odpowiedzi modelu zostawiam zapasową ścieżkę.
RAG indeksuje Waszą bazę wiedzy, by odpowiedzi opierały się na wewnętrznej treści. Asystenci Telegram i WhatsApp korzystają z tego samego backendu co widget na stronie. W e-commerce łączę rekomendacje i przekazywanie spraw do CRM. Prototypuję na małym zbiorze przed pełną integracją z Laravel, React lub WordPress.
Częste zadania w AI developmencie
- Jak podłączyć API OpenAI lub Claude do istniejącej aplikacji
- Jak zbudować chatbota ze ścieżką eskalacji do człowieka
- Jak skonfigurować RAG nad prywatnymi dokumentami firmy
- Jak postawić lokalne LLM przy CRM bez wysyłania danych na zewnątrz
- Jak wdrożyć wyszukiwanie semantyczne w katalogu produktów
- Jak zautomatyzować sortowanie maili i parsowanie dokumentów
- Jak wersjonować prompty i dodać ograniczenia bezpieczeństwa
- Jak obsłużyć limity API i awarie modelu bez padania UI
- Jak zintegrować asystenta z Telegram lub WhatsApp
- Jak zmierzyć efekt: mniej zgłoszeń, szybsza obsługa, jakość odpowiedzi