Mākslīgais intelekts
Individuāli MI risinājumi jūsu biznesam
Mēs projektējam un veidojam produkcijas gatavus MI sistēmas — no klientiem paredzētiem čatbotiem un balss asistentiem līdz iekšējās automatizācijas konveijeriem un MCP-integrācijām. Balstoties uz 200+ realizētiem projektiem un 19 gadu programmatūras izstrādes pieredzi, mēs palīdzam uzņēmumiem pārvērsties no MI intereses par izmērāmiem rezultātiem.
Ko mēs izstrādājam ar MI
MI atbilžu dzinēja optimizācija
Optimizējam jūsu saturu un zināšanu bāzi, lai MI meklēšanas dzinēji un tērzēšanas roboti — ChatGPT, Perplexity, Gemini un citi — jūsu uzņēmumu pasniegtu kā autoritatīvu atbildi. Strukturēti dati, semantiskie atzīmējumi un sarunvalodas satura stratēģijas, kas novieto jūsu zīmolu MI ģenerēto atbilžu augšgalā.
AI Čatboti un virtuālie asistenti
Individuāli čatboti, kas apmācīti uz jūsu uzņēmuma datiem — klientu atbalstam, vadītāju ģenerēšanai, onboarding procesam un iekšējiem jautājumiem. Integrācija tīmeklī, mobilajās vai ziņojumu platformās.
MCP serveru izstrāde
Mēs veidojam Model Context Protocol serverus, kas savieno lielos valodas modeļus tieši ar jūsu datubāzēm, API un iekšējiem rīkiem — sniedzot MI reāllaika piekļuvi datiem, kas nepieciešami rīcībai.
MI mobilajās aplikācijās
Ievietojiet MI funkcijas tieši savā iOS vai Android lietotnē — viedā meklēšana, satura ieteikumi, attēlu atpazīšana, balss komandas un modelēšana uz ierīces.
LLM integrācija un konfigurēšana
Mēs integrējam OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini un atvērtā koda modeļus jūsu produktu pakotnē. Iekļauta individuāla prompt inženierija, RAG konveijeri un modeļu konfigurēšana.
MI stratēģija un konsultācijas
Nezināt, ar ko sākt? Mēs auditēsim jūsu esošos procesus, identificēsim augstākā ROI MI iespējas un sniegsim prioritizētu ieviešanas ceļvedzi — bez žargona, tikai plāns.
Kā mēs strādājam ar MI
Izpēte un apjoma noteikšana
Mēs sākam ar jūsu biznesa mērķiem — nevis tehnoloģiju. Strukturēts seminārs kartē jūsu procesus, datu avotus un panākumu rādītājus, pirms tiek uzrakstīta kaut viena koda rinda.
Prototips un validācija
Darboties spējīgs koncepcijas pierādījums 2–4 nedēļu laikā. Jūs redzat reālus rezultātus uz jūsu datiem, pirms apņematies veikt pilnu izstrādi.
Izstrāde un integrācija
Produkcijas klases ieviešana — droši API savienojumi, datu konveijeri, UI komponenti un pilna integrācija ar jūsu esošajām sistēmām.
Uzraudzība un uzlabošana
MI sistēmām nepieciešama pastāvīga pielāgošana. Mēs nodrošinām uzraudzības informācijas paneļus, modeļu veiktspējas izsekošanu un nepārtrauktus uzlabojumus pēc palaišanas.
Kāpēc MI un kāpēc tagad
Agrīno pionīru logs aizveras
Uzņēmumi, kas 2023.–2024. gadā ieviesuši MI klientu apkalpošanā, dokumentu apstrādē vai prognozējošā analītikā, jau ir samazinājuši darbības izmaksas šajos procesos par 20–40%. Produktivitātes plaisa starp MI-pielietotājiem un tiem, kas kavējas, katru ceturksni kļūst lielāka. Gaidīt, kamēr MI kļūs "nobriedušāks", nozīmē atdot priekšrocību konkurentiem, kuri jau darbojas racionālāk, ātrāk un ar labāku datu pārskatāmību.
Iebraukšanas barjera nekad nav bijusi zemāka
Jums vairs nav nepieciešama mašīnmācīšanās komanda vai datu zinātnes nodaļa, lai ieviestu MI. Mūsdienu API no Anthropic, OpenAI un Google pieejamā robežmodeļa intelektu nodrošina viena HTTP izsaukuma laikā. MCP protokols ļauj šiem modeļiem pieslēgties jūsu esošajām datubāzēm un rīkiem, nepārbūvējot infrastruktūru. Fokusēts integrācijas projekts var iet no idejas līdz produkcijai mazāk nekā divu mēnešu laikā.
MI, kas patiesi pārzina jūsu biznesu
Vispārīgi MI rīki atbild uz vispārīgiem jautājumiem. Atšķirība ir konteksts. Kad MI asistents ir savienots ar jūsu produktu katalogu, CRM, rezervāciju sistēmu vai iekšējo zināšanu bāzi caur MCP serveri, tas pārstāj būt čatbots un kļūst par zinošu komandas locekli, kas pieejams visu diennakti. Tādu MI mēs veidojam — specifiku, pamatotu un izmērāmi noderīgu.
MI tehnoloģijas
Mēs esam modeļa un rīku neatkarīgi. Mēs izvēlamies pareizo tehnoloģiju kopu, pamatojoties uz jūsu prasībām, nevis partnerattiecībām.
Anthropic Claude 3.5 / 4, OpenAI GPT-4o, Google Gemini 1.5 Pro, Mistral, Llama 3
LangChain, LlamaIndex, Vercel AI SDK, Model Context Protocol (MCP)
Pinecone, Weaviate, pgvector (PostgreSQL), Chroma
AWS, Google Cloud, Vercel, Docker, Node.js, Python FastAPI
Pieredze pa nozarēm
Gatavi integrēt MI savā biznesā?
Pastāstiet mums par savu projektu — mēs sazināsimies ar jums ar pielāgotu piedāvājumu un laika plānu.
Kalkulators ir veidots mobilajām aplikācijām — taču tas ir dzīvs piemērs tam, kā mēs pielietojam AI praksē.
Biežāk uzdotie jautājumi
Kas ir MI un LLM?
MI (mākslīgais intelekts) ir programmatūra, kas spēj veikt uzdevumus, kas parasti prasa cilvēka intelektu — saprast valodu, atpazīt attēlus, pieņemt lēmumus. LLM (lielais valodas modelis) ir īpašs MI veids, kas apmācīts uz milzīgiem teksta datu apjomiem un prot lasīt, rakstīt, apkopot un spriest dabiskajā valodā. Tādi modeļi kā Anthropic Claude, OpenAI GPT-4o un Google Gemini ir LLM. Praksē LLM ir mūsdienu čatbotu, MI asistentu un teksta automatizācijas dzinējs. Tieši ar tiem mēs strādājam.
Kādus AI pakalpojumus piedāvā Codify?
Mēs veidojam AI čatbotus, MCP serverus, automatizācijas konveijerus, AI-darbinātas mobilās aplikācijas un nodrošinām LLM integrāciju un AI stratēģijas konsultācijas. Strādājam ar OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini un atvērtā koda modeļiem.
Cik maksā AI integrācija?
Tas atkarīgs no apjoma. Fokusēta čatbota integrācija parasti sākas no 5 999 €. Sarežģītas automatizācijas sistēmas vai individuāli MCP serveri tiek apjomoti individuāli. Izmantojiet mūsu AI kalkulatoru, lai iegūtu projekta specifisko sadalījumu.
Vai varat pievienot AI mūsu esošajai aplikācijai vai mājas lapai?
Jā. Mēs specializējamies AI iespēju integrēšanā esošajos produktos — pievienojot čatbota logrīku, iegulstot ieteikumus vai pievienojot backend konveijeri — bez pārbūves no nulles.
Kas ir MCP serveris un vai man tas nepieciešams?
MCP (Model Context Protocol) ir atvērts standarts, kas ļauj AI modeļiem droši piekļūt jūsu reāllaika datiem — datubāzēm, API, dokumentiem. Ja vēlaties AI asistentu, kas patiešām zina jūsu uzņēmuma datus, nevis sniedz vispārīgas atbildes, jums, visticamāk, nepieciešams MCP serveris.
Cik ilgs laiks nepieciešams AI risinājuma izveidei?
Prototips parasti ir gatavs 2–4 nedēļu laikā. Produkcijas gatavs risinājums parasti aizņem 6–12 nedēļas atkarībā no sarežģītības. Mēs vienmēr sākam ar darboties spējīgu koncepcijas pierādījumu uz jūsu datiem pirms pilnas izstrādes.
Vai var pievienot AI esošai iOS aplikācijai?
Jā. Mēs integrējam AI iespējas tieši Swift/SwiftUI iOS aplikācijās — lokāla inference ar Core ML, mākoņa LLM izsaukumi caur Anthropic vai OpenAI API, viedā meklēšana, balss komandas un personalizēti ieteikumi. Paplašinām esošo kodu bez aplikācijas pārrakstīšanas.
Kā jūs integrējat AI Android aplikācijās?
Iegulstam AI Android aplikācijās ar Kotlin — pievienojam mākoņa LLM dialoga funkcijām, izmantojam Google ML Kit lokālai attēlu un NLP apstrādei, veidojam fona konveijerus viediem paziņojumiem un satura klasifikācijai. Integrācija darbojas gan ar jaunām, gan esošām aplikācijām.
Kādas AI funkcijas var pievienot tīmekļa aplikācijai?
Tīmekļa aplikācijās var iegult AI čatbotus, semantisko meklēšanu, automatizētu satura ģenerēšanu, dokumentu analīzi un personalizētas informācijas paneļus. Veidojam ar RAG konveijeriem, LLM API un straumēšanas UI komponentiem — izvietojams uz esošās infrastruktūras bez pilnas pārstrukturēšanas.