// Tech Stack
Modele i narzędzia, na których budujemy
Zarządzane i self-hosted LLM, bazy wektorowe, frameworki orkiestracji i narzędzia observability dla produkcyjnego AI.
Dlaczego produkcja AI jest trudniejsza niż demo
Działające AI wymaga obsługi błędów, timeout'ów, retry'ów i strukturyzowanych odpowiedzi, na których Twoja aplikacja może bezpiecznie polegać. Prompt w Playgroundzie to początek, nie koniec.
Bez monitoringu tokenów, latency i kosztu per feature, rachunek za API rośnie szybciej niż przychody. Budujemy observability od dnia pierwszego, żebyś wiedział, ile płacisz za każdą funkcję.
Funkcje AI muszą respektować Twoje reguły danych, uprawnienia i ograniczenia bezpieczeństwa. Guardrails, filtrowanie treści i kontrola polityk wbudowane od startu.
Co dostarczamy
Pełen stack: od architektury i integracji LLM po UX, monitoring i wdrożenie na każdą platformę.
Reużywalny kod na web, mobile i desktop. Jedna baza kodu, wspólna logika AI, bez duplikowania implementacji per platforma.
AWS Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI lub modele self-hosted w Twoim VPC. Dobieramy wariant na podstawie latency, prywatności, kosztów i wymagań operacyjnych.
Tracing, monitoring kosztów i metryki jakości wbudowane od startu. Debugowanie problemów w minuty, nie dni. Poprawa outputów z każdym release.
Kontrole dostosowane do profilu ryzyka Twojego produktu. Filtrowanie treści, uprawnienia kontekstowe i zabezpieczenia wokół wrażliwych akcji.
Graceful degradation gdy brak połączenia. Opcje on-device, cachowane odpowiedzi i logika fallback, która utrzymuje kluczowe flow działające zamiast wyświetlać błąd.
Interfejs zaprojektowany wokół strukturyzowanych interakcji i wyników, nie generyczny ekran czatu. UI, który pasuje do Twojego produktu i workflow użytkowników.
Jak pracujemy
Od design i prototypu po produkcyjne wdrożenie na wszystkie platformy. Jeden zespół pokrywa UX, integrację modeli i deployment. Bez silosów, bez opóźnień.
AWS Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI lub self-hosted modele w Twoim VPC. Bezpieczeństwo enterprise-grade, compliance i przewidywalne koszty.
Automatyczne pipeline'y ewaluacyjne testujące poprawność, grounding i bezpieczeństwo. Monitoring jakości z każdym release, dzięki któremu model staje się lepszy, a nie gorszy.
Realne wdrożenia
Asystent pomagający szybko znaleźć produkt w magazynie, sprawdzić jego dostępność i wskazać właściwą lokalizację towaru. Narzędzie skraca czas obsługi i ułatwia pracę zespołu na sali sprzedaży.
System wspierający sprzedawców w sprzedaży komplementarnej, podpowiadający dodatkowe produkty i uczący zespoły lepszych technik sprzedaży w codziennej pracy z klientem.
Chatbot analizujący dokumenty i faktury, pomagający w rozliczeniach, sprawdzaniu zamówień oraz informowaniu o ich dostępności. Jedno narzędzie łączy obsługę dokumentów z praktycznym wsparciem operacyjnym.
// Tech Stack
Zarządzane i self-hosted LLM, bazy wektorowe, frameworki orkiestracji i narzędzia observability dla produkcyjnego AI.
Dlaczego Assadante
UX, integracja modeli, backend, frontend i deployment — jeden zespół. Bez przekazywania między agencjami, bez opóźnień na interfejsach.
OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Mistral — dobieramy model do use case, nie odwrotnie. Architektura pozwalająca na zmianę providera bez przepisywania aplikacji.
SSO, RBAC, audit logi, szyfrowanie, compliance RODO. Nie budujemy zabawek — budujemy narzędzia, które przejdą audyt bezpieczeństwa Twojego klienta.
Web, iOS, Android, desktop — jedna architektura, współdzielona logika. React, React Native, Flutter — wybieramy technologię pod Twoje wymagania.
Monitoring tokenów, cachowanie odpowiedzi, inteligentne routowanie requestów między modelami. Optymalizacja wydatków bez kompromisów na jakości.
Zaczynamy od MVP z jedną funkcją AI. Mierzymy, uczymy się, rozbudowujemy. Bez wielomiesięcznych faz planowania — pierwsze demo w 2–3 tygodnie.
FAQ
Odpowiedzi na pytania, które słyszymy od product ownerów i CTO planujących wdrożenie AI.
OpenAI (GPT-4o, o1), Anthropic (Claude), Google (Gemini), Meta (Llama), Mistral i modele open-source. Pomagamy wybrać na podstawie Twoich ograniczeń: latency, prywatność, koszty, compliance.
Tak. Wdrażamy modele wewnątrz Twojego VPC lub prywatnej chmury. Pełna kontrola nad danymi i compliance — zero kodu ani danych poza Twoją infrastrukturą.
Wdrażamy observability śledzące zużycie tokenów, latency i koszt per feature. Cachowanie odpowiedzi, inteligentne routowanie między modelami i alerty budżetowe — żebyś wiedział, ile płacisz, zanim rachunek Cię zaskoczy.
Implementujemy structured outputs, walidację, retry z fallbackiem i logikę graceful degradation. W produkcji nie ma miejsca na „hallucynację, która przejdzie” — każda odpowiedź jest weryfikowana przed pokazaniem użytkownikowi.
Tak. Dostarczamy cross-platform z jednym zespołem pokrywającym UX, integrację i deployment na wszystkie powierzchnie. Współdzielona logika, natywne doświadczenie na każdej platformie.
Zaczynamy
Porozmawiajmy o Twoim use case. Pokażemy, jak wygląda realistyczna roadmapa i co konkretnie dostarczymy w pierwszym sprincie.
Średni wzrost konwersji z AI features
Szybsze przetwarzanie z AI pipeline