AI-integration i befintliga produkter
Din produkt fungerar redan och dina användare har redan data i den. Jag lägger LLM-funktioner ovanpå: sökning som svarar utifrån dina dokument med en källa för varje svar, utvinning som gör filer till fält, och assistenter som arbetar inuti din produkt i stället för bredvid den.
Problemet det här löser
Dina användare ber om sökning eller en assistent gång på gång, men en modell som skruvas på utan din data ger felaktiga svar med stor säkerhet, och ingen i ditt team har tid att koppla in den på ett säkert sätt.
Leveranser
- Dokumentsökning som svarar med källhänvisningar
- Utvinning av fält ur PDF-filer och andra filer
- En assistent kopplad till din produkts data
- Granskningsflaggor för svar som modellen är osäker på
- Källkod och driftsättning som du äger
Så fungerar det
Jag läser först din kodbas och din data och väljer sedan en funktion att lägga till, till exempel sökning i dina dokument. Den byggs in i din befintliga stack och dina behörigheter, så att användare bara får svar från data de får se. Allt som modellen är osäker på flaggas för granskning av en människa. Fler funktioner följer på samma grund. Driftskostnaden beror mest på vilken modell varje steg använder, som jag visar i vad en AI-agent kostar att driva.
När du inte ska köpa detta
Passar inte om du vill ha en ny fristående agent på WhatsApp eller Telegram (se AI-agenter och chatbotutveckling), eller om funktionen inte behöver någon modell och en vanlig databasfråga räcker.
Teknik
- OpenAI
- Anthropic
- LangChain
- PostgreSQL