AIESCU
IA pentru producție, livrată în 4 săptămâni.
O construim pentru startupul tău sau te învățăm să o construiești singur cu Claude Code. Un inginer coordonează agenți în paralel și răspunde pentru rezultat.
99.9%
disponibilitatea API pe platforma de producție a unui client
10×
reducerea costurilor de infrastructură ale unui client
93%
precizia regăsirii în sistemul de IA documentară al unui client, în producție (controlată prin CI)
15+
ani de experiență în livrarea de software pentru producție
Ai nevoie de o soluție livrată? Începe din stânga. Vrei să înveți? Începe din dreapta.
CONSTRUIM PENTRU TINE
Îți construim sistemul de IA pentru producție.
- RAG în producție în 4 săptămâni
- Agenți cu eval CI + mecanisme de protecție
- Pipeline-uri pentru ingestia documentelor
CONSTRUIEȘTE SINGUR
Învață să livrezi cu Claude Code.
- Curs intensiv de 2 zile
- Program de 6 săptămâni pentru ingineri IA
- Acces pe viață + bibliotecă de competențe
Alege serviciul complet dacă…
- Ai nevoie să ajungi rapid în producție fără să angajezi o echipă de IA
- Preferi să deții sistemul finalizat decât să îl construiești
- Ai acum date reale și o problemă reală
Alege să construiești singur dacă…
- Ești inginer și vrei să construiești singur
- Vrei competențe pe termen lung, nu doar un rezultat livrat
- Preferi să înveți în ritmul tău, cu acces pe viață
- RAG + stack de agenți funcțional în 4 săptămâni
- Eval CI verifică fiecare PR
- Observabilitate din prima zi
- Descrierea tehnică este deschisă verificării
Principiile după care lucrăm · LLMs în producție
10 principii pentru a lansa IA în producție fără să risipești bani
Ce am învățat construind cu LLMs. Fiecare proiect și fiecare curs urmează aceste principii.
- 01
Specificație strictă, cod flexibil.
O pagină de specificație aplicabilă valorează cât o săptămână de cod aruncat. Dacă specificația e greșită, LLMs accelerează lucrul greșit.
- 02
Evaluări înainte de apelul modelului.
Scrie mai întâi evaluarea care eșuează. Fără un prag de trecere nu ai un produs, ci un prototip perpetuu.
- 03
Instrumentele înving prompturile.
Un instrument de 20 de linii cu o schemă strictă învinge un prompt de sistem de 2 000 de tokeni. Modelul își revine după un apel greșit de instrument; nu își revine după o instrucțiune vagă.
- 04
Folosește cache-ul agresiv, rutează fără milă.
Cache pentru prompturi, embeddings și răspunsuri. Modelul ieftin rutează; cel scump produce. 80% din factură vine din folosirea modelului greșit pentru apelul greșit.
- 05
Monolit pentru LLMs, microservicii pentru oameni.
LLMs citesc un monolit mai repede decât o rețea de 12 servicii. Dacă separi prea devreme, pierzi exact avantajul lor principal: pot cuprinde întregul sistem dintr-o dată.
- 06
Selectează contextul, nu șlefui promptul.
Modelul este doar atât de bun pe cât este conținutul ferestrei sale. Elimină fiecare token care nu este un fapt, un exemplu sau o constrângere.
- 07
Dovezi, nu afirmații.
Fiecare „funcționează” înseamnă o rulare de test, un rând de evaluare sau o linie din jurnalul git. Intuițiile nu livrează produse.
- 08
Revizuirea de către subagent = 2 etape.
Căutător + verificator critic. Un agent greșește cu încredere; doi agenți care nu sunt de acord forțează aflarea adevărului.
- 09
Mod manager: 5 → 1.
Un operator care coordonează 5 agenți în paralel livrează ce necesita înainte o echipă. Fluxuri separate, lucru asincron, predări documentate.
- 10
Antrenor-jucător.
Livrează cod și revizuiește agenți în aceeași zi. Competența constă în a înțelege dacă azi e nevoie să scrii cod sau să coordonezi.