Realizacje
AI + RAG + CHATBOT

AutoRAG

Chatbot AI ktory zna Twoja firme. Wrzucasz dokumenty, dostajesz chatbota ktory odpowiada na pytania klientow z cytatami i 78% dokladnoscia. Judge AI testuje i optymalizuje automatycznie.

0%
Accuracy (po Judge AI)
0k+
Linii kodu
0h
Czas realizacji
Zobacz demo
Wyzwanie

ChatGPT wrapper halucynuje. Firma chce konkretow.

Firmy chca chatbota ktory odpowiada na pytania klientow. Godziny pracy supportu, powtarzajace sie pytania o ceny, regulaminy, procedury. Problem: gotowe rozwiazania nie znaja specyfiki firmy. Halucynuja. Podaja bledne informacje pewnym glosem.

Specjalista RAG kosztuje 15-20 tys. PLN miesiecznie. Agencja bierze 15-25 tys. za projekt i dostarcza cos co trzeba utrzymywac. Wiekszosc rozwiazân to prosty ChatGPT wrapper bez zrozumienia dokumentow firmy i bez mechanizmu weryfikacji jakosci.

Potrzebny byl system ktory sam przetworzy dokumenty, sam przetestuje jakosc i sam sie poprawi. Bez angazu programisty przy kazdej zmianie dokumentacji.

🤥ChatGPT wrappers halucynuja
💰Specjalista RAG: 20k PLN/mies
🔧Agencja: 15-25k za projekt
📄Brak wiedzy o specyfice firmy
Rozwiazanie

Wrzucasz dokumenty. System robi reszte.

AutoRAG przetwarza dokumenty firmy automatycznie. PDF, Word, Excel, strony internetowe, a nawet skany przez OCR. System parsuje, dzieli na inteligentne fragmenty, indeksuje i buduje chatbota.

Judge AI generuje 80 testowych pytan z Twoich dokumentow i sprawdza odpowiedzi w 5 wymiarach: poprawnosc, kompletnosc, zwiezlosc, cytowanie zrodel i bezpieczenstwo. Feedback loop optymalizuje retrieval az do osiagniecia progu jakosci.

Gotowy widget JavaScript osadzasz na stronie jednym tagiem. 24KB, zero zaleznosci, pelna personalizacja. Klienci pytaja, chatbot odpowiada z cytatami do zrodel.

Accuracy improvement
23%
Baseline
61%
Po RAG
78%
Po Judge AI
Architektura

7 warstw. Kazda ma zadanie.

Nie jeden model, ale pipeline. Kazda warstwa jest wymienialna i testowalna niezaleznie.

01

Document Understanding

Parser dokumentow obsługuje PDF, DOCX, XLSX, HTML i obrazy przez OCR. Wykrywa strukture, tabele, naglowki i metadane. Zachowuje kontekst formatowania.

PDFDOCXXLSXHTMLOCR
02

Chunking Engine

Semantyczne i strukturalne dzielenie tekstu z polskim NLP. Inteligentne granice chunköw respektuja akapity, zdania i kontekst. Overlap kontrolowany dynamicznie.

SemanticStructuralPolski NLPDynamic Overlap
03

Embedding

Voyage AI do embeddingów z hybridowym wyszukiwaniem. Dense vectors + sparse BM25 łączone w ensemble. Multijezykowe modele dla polskich tekstow.

Voyage AIHybrid SearchDense + Sparse
04

Retrieval Pipeline

BM25 + vector search z cross-encoder reranking. 5-etapowy fallback gdy standardowe wyszukiwanie nie zwraca wynikow. Query expansion i reformulation.

BM25Vector SearchCross-Encoder5-Stage Fallback
05

Generation

Anthropic Claude ze streamingiem i cytatami zrodlowymi. Guardrails zapobiegaja halucynacjom. Odpowiedzi zawieraja numerowane cytaty z oryginalnych dokumentow.

Anthropic ClaudeStreamingCytatyGuardrails
06

Judge System

Generator 80 pytan testowych z dokumentow. Ocena w 5 wymiarach: poprawnosc, kompletnosc, zwiezlosc, cytowanie, bezpieczenstwo. Feedback loop optymalizuje pipeline.

80 pytan5 wymiarówQA GeneratorFeedback Loop
07

Widget JS

Embeddowalny widget 24KB z Shadow DOM. Zero zaleznosci. SSE dla streamingu. Działa na kazdej stronie przez jeden tag script. Pelna personalizacja CSS przez CSS vars.

Shadow DOMSSE24KBZero deps
Zaawansowane funkcje

14 funkcji enterprise bez enterprise ceny.

🧠Conversation Memory
🎯Adaptive Retrieval
🔄Document Freshness
📊Lead Scoring
🤖Agentic RAG
🖼️Multimodal Input
🎤Voice Chat
📞Smart Escalation
⚗️A/B Testing
📈Analytics Dashboard
💡Auto-Suggest Documents
🏭Industry Templates (12 branż)
🔗Federated RAG
⬆️Self-Improving RAG
Tech Stack

Kazda technologia wybrana z powodu.

FastAPI

Async Python, automatyczna dokumentacja OpenAPI, dependency injection. Idealny do wysokowydajnych endpointów AI gdzie liczy sie latencja.

🔄

Celery + Redis

Asynchroniczne przetwarzanie dokumentow w tle. Uzytkownik wrzuca PDF, dostaje potwierdzenie natychmiast. Celery przetwarza w tle, Redis jako broker i cache.

🗄️

Supabase pgvector

PostgreSQL z rozszerzeniem pgvector. Embeddingi, metadane i dane uzytkownikow w jednym miejscu. Row Level Security izoluje dane klientow.

🤖

Anthropic Claude API

Najlepsza jakosc odpowiedzi po polsku. Długi kontekst dla zlozonych dokumentow. Zgodnosc z instrukcjami i bezpieczenstwo wbudowane w model.

🚀

Voyage AI

State-of-the-art embeddingi dedykowane do RAG. Outperformuje OpenAI embeddingi na benchmarkach retrieval przy nizszym koszcie.

🎙️

OpenAI Whisper

Transkrypcja audio dla Voice Chat. Uzytkownik mowi, system rozumie. Polski jezyk z wysoką dokladnoscia nawet przy szumie tla.

Wyniki

3 godziny. 28 agentow AI. Produkcja.

Projekt zrealizowany w 6 batchach przez 28 agentow AI koordynowanych przez Claude Code. 130+ testow, modularny kod, pelna dokumentacja.

0
Plikow w projekcie
Modularny, testowalny kod
0k+
Linii kodu
Python + TypeScript
0+
Testow
Unit + integration + E2E
0h
Czas realizacji
28 agentow AI, 6 batchy

Chcesz chatbota ktory zna Twoja firme?

Wrzucasz dokumenty, my dostarczamy chatbota. Bez halucynacji, z cytatami, po polsku. 78% accuracy na Twoich danych.

Zobacz demoSkontaktuj sie
Bezplatna konsultacja. Bez zobowiazan.