PRODUKCYJNY RAG

Od prototypu do systemu produkcyjnego

System RAG, który naprawdę znajduje właściwe odpowiedzi — wyszukiwanie hybrydowe (wektorowe + BM25), ponowne rankingowanie wyników i iteracyjna poprawa jakości. Doświadczenie z podniesienia trafności z 60% do 89% przy 150 tys.+ użytkowników.

4–6 tygodni
9 technologies
4 deliverables
Umów konsultację Zobacz usługi

Zakres usługi

Wyszukiwanie hybrydowe: wektorowe + BM25

Ponowne rankingowanie wyników (cross-encoder)

Ewaluacja jakości RAGAS i testy regresji

Ciągłe doskonalenie na podstawie opinii użytkowników

Jak wygląda współpraca

Sprawdzony proces, który przynosi rezultaty

1

Rozpoznanie

Poznajemy Twój biznes, wyzwania i cele — poprzez warsztaty i rozmowy z zespołem.

2

Projektowanie

Wspólnie projektujemy architekturę rozwiązania i tworzymy szczegółowy plan realizacji.

3

Realizacja

Iteracyjna implementacja z regularnymi prezentacjami postępów i zbieraniem opinii.

4

Wsparcie

Wsparcie po wdrożeniu, przekazanie wiedzy zespołowi i rekomendacje dalszego rozwoju.

Zastosowania

  • Budowanie inteligentnych baz wiedzy
  • Odpowiadanie na pytania z dokumentów
  • Agenci wsparcia napędzani AI
  • Ulepszenie wyszukiwania korporacyjnego

Dla kogo

  • Organizacje z dużą ilością dokumentów
  • Potrzeby zarządzania wiedzą
  • Zespoły obsługi klienta

Nie dla

  • Brak korpusu dokumentów do indeksowania
  • Proste FAQ rozwiąże problem
  • Brak zdolności do bieżącej konserwacji

Co dostarczamy

Co dostarczamy

  • 01
    Gotowy do produkcji system RAG
  • 02
    Skonfigurowana baza wektorowa (Qdrant)
  • 03
    REST API z uwierzytelnianiem
  • 04
    Panel monitoringu jakości

Stos technologiczny

Python FastAPI Qdrant OpenAI LangSmith PostgreSQL RAGAS AWS Bedrock Hybrid Search

Czas realizacji

4–6 tygodni

Estimated project duration

Powiązane realizacje

Technologia ubezpieczeniowa

System RAG do przetwarzania dokumentów

W Insly prowadziłem rozwój systemu RAG (Retrieval-Augmented Generation), który daje brokerom ubezpieczeniowym szybkie, kontekstowe odpowiedzi o szczegółach polis. System łączy tradycyjne wyszukiwanie z embeddingami wektorowymi i obsługuje złożone zapytania od 23 różnych ubezpieczycieli.

Wyzwanie

Brokerzy ubezpieczeniowi potrzebowali szybko znajdować informacje w tysiącach dokumentów polis od 23 różnych ubezpieczycieli, każdy z unikalnym formatem i terminologią.

90% Szybsze wyszukiwanie dokumentów
25+ Projektów zarządzanych w monorepo
23 Ubezpieczycieli zintegrowanych przez Calcly
Python FastAPI Elasticsearch Qdrant AWS Bedrock Go PostgreSQL
Czytaj więcej
EdTech / E-Learning

Migracja do mikroserwisów

CloudAcademy potrzebowała migracji serwisu autoryzacji treści z Kotlin do Go jako część szerszej standaryzacji. Prowadziłem tę migrację zapewniając zero przestojów i tworząc nowe mikroserwisy według wzorców DDD.

Wyzwanie

Legacy serwis Kotlin miał wąskie gardła wydajnościowe i był trudny w utrzymaniu. Zespół potrzebował standaryzacji na Go dla lepszej spójności mikroserwisów.

3x Poprawa wydajności
60% Zmniejszone zużycie pamięci
0 Przestoju podczas migracji
Go Python AWS Kubernetes Docker gRPC PostgreSQL
Czytaj więcej
Logistyka i Transport

Platforma analityczna floty i planowania kierowców

Zbudowałem platformę analityczną dla firmy logistycznej zarządzającej 324 ciągnikami i 470+ kierowcami. System agreguje dane z wielu wewnętrznych źródeł—systemu harmonogramowania (Navigator), bazy HR i rejestru pojazdów—dostarczając zunifikowane raportowanie bilansu kierowca-pojazd, wykrywanie anomalii i metryki operacyjne.

Wyzwanie

Dane operacyjne rozproszone między systemem harmonogramowania, bazą HR i rejestrem pojazdów bez zunifikowanego widoku dostępności kierowców vs pojemności floty.

40% Widoczność bilansu kierowca-pojazd
100K+ Typów anomalii wykrywanych automatycznie
15min Raporty generowane dziennie
Go PostgreSQL Redis Kubernetes gRPC TimescaleDB
Czytaj więcej

Gotowy, żeby ruszyć z projektem?

Porozmawiajmy o Twoich potrzebach. Pierwsza konsultacja jest bezpłatna.

Umów konsultację Zobacz portfolio