Přeskočit na obsah
iD-SIGN
Ptejte se

AI a lokální modely

Model vybereme podle úlohy a spustíme ho tam, kam smějí vaše data: na vašem nebo našem serveru, nebo přes API bez trénování na vašich datech. Odpovědi mají zdroj a o nevratných krocích rozhoduje člověk.

Co umíme

Práci s AI skládáme z dílů, které známe do detailu. U každého je popsané, jak funguje, a na příkladu, co udělá.

  • Lokální modely

    Model běží na vašem nebo našem serveru a data neopustí infrastrukturu. Na hledání podle významu stačí server bez grafické karty, větší modely běží na serverech s GPU.

    Úloha hledání podle významu na tomto webu výsledek model na našem serveru, bez GPU

  • Modely přes API

    U méně citlivých úloh použijeme API poskytovatele v režimu bez trénování na vašich datech. Kam data smějí, rozhodujete vy.

    Úloha shrnutí veřejných textů výsledek API bez trénování na vašich datech

  • Výběr a výměna modelu

    Na vzorku vašich dat porovnáme několik modelů v odpovědích, rychlosti i ceně. Aplikace s modelem mluví přes jednotné rozhraní, takže model jde později vyměnit.

    Situace jiný poskytovatel modelu výsledek změna nastavení, aplikace beze změny

  • Hledání podle významu

    Text převedeme na vektor a dotaz najde dokument podle smyslu, i když v něm nejsou stejná slova. Když model neodpoví, hledání běží dál fulltextem.

    Dotaz napojení na umělou inteligenci výsledek stránka o AI ve firmě, bez shody slov

  • Odpovědi se zdrojem

    Asistent odpovídá z vašich dokumentů a u každé odpovědi ukáže, z čeho vychází. Vidí jen data, na která má uživatel oprávnění.

    Dotaz dotaz nového kolegy vlastními slovy výsledek odpověď s odkazem na dokument

  • MCP servery

    Postavíme MCP server, přes který se AI asistent dostane k vašim systémům a datům. Vidí jen to, na co má uživatel oprávnění, a nevratné akce potvrzuje člověk.

    Dotaz dotaz v asistentovi na stav objednávky výsledek odpověď přímo z vašeho systému

  • Text, obraz i zvuk

    Z volného textu, e-mailů, fotek a skenů přečte údaje jako člověk, hovory a schůzky přepíše a shrne. Umí i jiné jazyky, než ve kterém se ptáte.

    Zdroj volný text dražební vyhlášky výsledek údaje v záznamu nemovitosti

  • Kontrola odpovědí

    Ukládáme, co model dostal a co vrátil, a chráníme ho před prompt injection. Po výměně modelu nebo změně promptu odpovědi znovu projdeme na testovacích příkladech.

    Situace změna promptu výsledek odpovědi znovu na testovacích příkladech

  • Náklady pod kontrolou

    Pilot ukáže cenu jednoho dotazu v provozu. Spotřeba má strop a opakované dotazy jdou z mezipaměti, takže se nepočítají znovu.

    Situace opakovaný dotaz na tomto webu výsledek z mezipaměti, bez nového výpočtu

Jak to stavíme

Začínáme úlohou, ne modelem. Nejdřív malý pilot na vzorku vašich dat, o rozsahu se rozhoduje podle výsledku. Řekneme i to, kde AI nepotřebujete.

  1. Úloha a data Co má AI dělat, na jakých datech a jak poznáme, že pracuje dobře. Bez třetího bodu nemá smysl začínat.
  2. Pilot a porovnání modelů Nad vzorkem vašich dat zkusíme víc variant a ukážeme rozdíl v odpovědích, rychlosti i ceně.
  3. Nasazení a provoz Napojení do systému, limity spotřeby, záznam dotazů a průběžné doladění podle skutečného provozu.

Technologie

Lokální modely
Ollama, otevřené modely jako Gemma nebo Qwen
Modely přes API
ChatGPT, Claude, Gemini, v režimu bez trénování na vašich datech
Napojení do aplikace
Symfony AI, Node.js, Python
MCP servery
napojení AI asistentů na vaše systémy a data
Vektory a hledání
PostgreSQL s pgvector, index HNSW
Servery
servery s GPU i bez ní, privátní instance u poskytovatele

Je to výběr, model volíme podle úlohy, citlivosti dat a rozpočtu a jde vyměnit bez přepisování aplikace.

Umíme toho hodně

Model je jen tak dobrý jako data a hledání pod ním. Z těchto schopností skládáme každý projekt.