Custom
AI & Data
Regăsire, asistenți și munca de date de sub ei, construite pe documentele și sistemele tale, nu pe presupunerea unui model general. Pentru firme la care informația există, dar nu poate fi găsită când e nevoie de ea.
Problema
Răspunsul există. Este într-un contract, într-un fișier, într-un fir de mail vechi și în trei sisteme care nu vorbesc între ele, iar ca să-l găsești îți trebuie omul cu patru ani vechime. Între timp aceeași întrebare primește alt răspuns în fiecare săptămână.
De ce nu încape într-un pachet
Un asistent lipit peste un model general răspunde cu aplomb și greșește exact unde contează: la specificul pe care îl știe doar firma ta. Golul nu este aproape niciodată modelul. Golul este că nu s-a făcut nimic cu documentele, evidențele și sistemele tale ca să poată răspunde din ele.
Munca aceea este nespectaculoasă și este mai tot proiectul. Să intre documentele și să rămână actuale. Să se decidă ce înseamnă o unitate de informație în firma asta. Regăsire care ordonează după înțeles, nu după cuvânt cheie, și hibridă acolo unde întrebarea cere ambele. Evaluare, ca un răspuns să poată fi verificat, nu crezut pe cuvânt.
Un produs nu poate face asta în locul tău, pentru că nu îți cunoaște datele. Fluxuri de ingestie, căutare semantică, RAG și MCP acolo unde un model trebuie să ajungă la un sistem viu, nu la o fotografie a lui — scrise pe sursele tale, nu pe un corpus de demonstrație.
Și trebuie să rămână un sistem, nu o demonstrație. Ce întreabă oamenii de fapt, ce răspunsuri au fost greșite, ce se reindexează când se schimbă un document — asta e diferența dintre ceva care se mai folosește peste un trimestru și ceva care a impresionat la o ședință.
Cum abordăm
01
Descoperire
Unde stă acum informația, cine are nevoie de ea, în ce trebuie să fie corect un răspuns și unde costă scump să fie greșit.
02
Arhitectură
Sursele, ingestia, strategia de regăsire și unde are voie un model să ajungă la un sistem viu, nu la o copie a lui.
03
Construcție
Construit pe corpusul tău și evaluat pe întrebări reale, ca să se măsoare calitatea, nu să se demonstreze.
04
Creștere
Reindexare, surse noi și întrebările pe care oamenii ajung să le pună după ce au destulă încredere ca să le pună.
Dovada
LaTermen.ro, platformă construită de echipa noastră: registrele publice românești aduse într-un corpus normalizat, firma legată automat de licitațiile, atribuirile și dosarele ei, iar asistenții răspund cu autoritatea emitentă și articolul ca niște câmpuri pe rezultat.
Este potrivirea corectă?
Pentru firme la care informația chiar există, dar nu se poate ajunge la ea — documente, evidențe și sisteme care țin răspunsul și nu îl pot da. Dacă îți trebuie un chatbot peste câteva pagini, un produs de raft o face mai ieftin decât noi, și ți-o spunem.
Începe cu un discovery, iar acolo intră și o privire onestă asupra stării surselor tale: dacă se poate răspunde ceva din ele, așa cum sunt acum.
Ce include un discoveryContact