Bezpieczne wdrożenia agentów AI i modeli LLM
W MYLLM wdrażamy agentów AI, którzy nie tylko odpowiadają, ale wykonują zadania w Twoich systemach (API/CRM/ERP/DB/pliki) na podstawie firmowej wiedzy. Zapewniamy pełną prywatność i integralność danych oraz integrację z istniejącą infrastrukturą, zgodnie ze współczesnymi standardami bezpieczeństwa. Rozwiązania mogą działać w chmurze lub lokalnie w Twojej infrastrukturze — z modelami uruchamianymi on-prem (np. Bielik lub inne LLM), bez konieczności przesyłania wrażliwych danych do zewnętrznych serwisów. Dzięki temu zachowujesz pełną kontrolę nad danymi, przy wysokiej efektywności kosztowej i mierzalnym efekcie biznesowym.
Dedykowane wdrożenia agentów AI i modeli LLM (BIELIK / PLLuM / LLAMA) uruchamianych lokalnie
MYLLM dostarcza dedykowane wdrożenia rozwiązań AI i LLM opartych o polskie modele językowe BIELIK i PLLuM — od asystentów i czatów na firmowej wiedzy, po agentów, którzy wykonują zadania w Twoich systemach. Budujemy systemy łączące wiedzę z działaniem: rozwiązanie potrafi wyszukać informacje w dokumentach i bazach danych (RAG), a następnie — zależnie od scenariusza — wygenerować odpowiedź, przygotować dokument lub uruchomić akcję w narzędziach takich jak CRM/ERP/helpdesk, API, bazy danych czy repozytoria plików, zgodnie z ustalonymi regułami i uprawnieniami. Każde wdrożenie projektujemy indywidualnie pod konkretny proces biznesowy (np. helpdesk, reklamacje, back-office, sprzedaż, compliance), z mierzalnymi KPI oraz mechanizmami kontroli: logami, audytem działań, rolami dostępu i opcjonalnym „zatwierdź zanim wykona” (human-in-the-loop). W skład rozwiązania może wchodzić panel administracyjny do zarządzania źródłami wiedzy, integracjami, wersjami modeli, promptami oraz politykami bezpieczeństwa. Systemy MYLLM uruchamiamy lokalnie (on-premise) — z modelami działającymi w Twojej infrastrukturze — lub hybrydowo/chmurowo, zależnie od wymagań. W trybie lokalnym ograniczamy lub eliminujemy konieczność przesyłania wrażliwych danych do zewnętrznych usług, zapewniając najwyższy poziom prywatności i kontroli nad danymi. Wdrożenie AI w organizacji to realna automatyzacja pracy: skrócenie czasu obsługi spraw, redukcja kosztów operacyjnych, spójność komunikacji oraz mniej błędów dzięki pracy na aktualnej wiedzy firmowej. Modele BIELIK i PLLuM są dobrze dopasowane do języka i specyfiki polskiego rynku, a podejście agentowe pozwala rozszerzyć system z “odpowiadania” do “wykonywania” — tam, gdzie ma to sens biznesowy.
AI lokalnie (on-prem) – dlaczego warto
Prywatność danych, przewidywalne koszty i rozwiązania AI/LLM dopasowane do procesów
DB/AI – Prywatność i kontrola nad danymi
Wiele organizacji nie może lub nie chce wysyłać dokumentów i danych do zewnętrznych usług. Wdrożenie AI lokalnie (on-prem) daje pełną kontrolę nad dostępem, retencją i audytem, a jednocześnie pozwala budować rozwiązania oparte na firmowej wiedzy: wyszukiwanie kontekstowe (RAG), asystentów, czaty firmowe oraz agentów automatyzujących zadania w systemach wewnętrznych.
Efektywność kosztowa i przewidywalność
Lokalne uruchomienie modeli (np. BIELIK/PLLuM lub inne LLM) eliminuje stałe koszty chmury GPU oraz ogranicza opóźnienia i ryzyka związane z przesyłem danych. Zyskujesz stabilny, przewidywalny koszt utrzymania i wydajność dopasowaną do realnego obciążenia. To szczególnie dobre w intranecie i procesach wewnętrznych: onboarding, helpdesk IT, pytania serwisowe, praca na dokumentacji i analiza treści.
BOX/AI – dedykowana infrastruktura pod Twoje wdrożenie
Dostarczamy i konfigurujemy środowisko (serwer/appliance lub VM/K8s) gotowe pod AI/LLM, RAG oraz agentów. Dobieramy parametry pod Twoje dane i scenariusz (wydajność, skalowanie, stabilność), a do tego zapewniamy integracje i bezpieczny dostęp. BOX/AI to szybka droga do uruchomienia rozwiązań AI lokalnie — bez przebudowy istniejących systemów.
Rozwiązania WEB/AI
Asystenci, czaty i agenci AI w intranecie lub na stronie Twojej organizacji
Wiedza firmowa zawsze pod ręką
WEB/AI zmienia zwykłą wyszukiwarkę w inteligentny dostęp do informacji. Użytkownik zadaje pytanie, a system znajduje odpowiednie fragmenty w dokumentach, bazach danych i repozytoriach, podając podsumowanie i link do źródła — bez czasochłonnego przeklikiwania się przez zasoby.
RAG + cytowanie źródeł (mniej halucynacji)
Łączymy modele językowe z warstwą wyszukiwania kontekstowego (RAG), aby odpowiedzi były oparte o Twoje materiały. System podaje odpowiedź oraz wskazuje pochodzenie informacji (np. URL, plik, ścieżka, wpis w bazie), co zwiększa zaufanie i skraca weryfikację. Gdy brakuje danych — system to komunikuje i sugeruje, gdzie szukać dalej.
Agenci AI: od odpowiedzi do działania
Poza samą informacją możemy wdrożyć agentów AI, którzy wykonują zadania w Twoich narzędziach: tworzą/uzupełniają zgłoszenia w helpdesku, przygotowują dokumenty i odpowiedzi, aktualizują rekordy w CRM/ERP, uruchamiają akcje przez API — z kontrolą uprawnień, logami i opcją zatwierdzania (human-in-the-loop).
Prywatny węzeł AI on-prem dla agentów i LLM na Twoich danych
BOX/AI to przygotowany przez MYLLM serwer/appliance, na którym uruchamiamy lokalnie modele LLM (np. BIELIK, PLLuM i inne) oraz warstwę agentową pracującą na Twoich danych. BOX/AI może hostować narzędzia Web/AI, DB/AI, integracje oraz komponenty do wyszukiwania wiedzy (RAG), dzięki czemu rozwiązania AI działają w Twojej infrastrukturze — bez konieczności przekazywania wrażliwych danych do zewnętrznych usług. Wdrożenie BOX/AI obejmuje analizę potrzeb i danych, dobór modelu oraz infrastruktury (lokalnie / hybrydowo / chmurowo), konfigurację bezpieczeństwa (role dostępu, audyt, logi), przygotowanie interfejsu oraz — jeśli to potrzebne — integracje z istniejącymi systemami (CRM/ERP/helpdesk, bazy danych, repozytoria plików, API). Efekt to gotowe środowisko dla agentów AI, które przyspiesza procesy, porządkuje dostęp do wiedzy i dostarcza mierzalną wartość biznesową, zachowując pełną kontrolę nad danymi.
Często zadawane pytania
Automatycznie aktualizująca się baza FAQ to rozwiązanie, które na bieżąco dopasowuje treści do Twoich danych (dokumentów, bazy wiedzy, zgłoszeń) oraz realnych pytań użytkowników. System identyfikuje luki w odpowiedziach, proponuje nowe wpisy i aktualizacje, a następnie ocenia ich jakość na podstawie użyteczności (np. czy odpowiedź rozwiązała problem, czy wymagała eskalacji). Dzięki temu FAQ przestaje być ręcznie utrzymywanym dokumentem — staje się żywą bazą wiedzy, która skraca czas obsługi, poprawia samodzielność użytkowników i utrzymuje spójność informacji w całej organizacji.
Zainteresowany?
Sprawdź nasze rozwiązania AI — zacznij od kosztowo efektywnego POC z mierzalnymi wynikami.
