AI-agenter & automatisering

LLM-integration

Lägg till stora språkmodeller i din produkt med sökning över dina egna data, utvärdering på verkliga frågor, skyddsräcken, kostnadskontroller och en tydlig reservlösning när modellen är osäker.

Diskutera ditt projektDiskutera din LLM-funktion

LLM-funktioner byggda för produktion

Att anropa ett modell-API är den enkla delen. Att göra dess svar korrekta, säkra och prisvärda inuti din produkt är det riktiga arbetet. Vi integrerar modeller som OpenAI:s GPT-modeller, Claude, Gemini, Llama eller Mistral i din programvara, från en enda funktion till retrieval-augmented generation (RAG) över din kunskapsbas. För produkt- och ingenjörsteam hanterar vi modellval, sökning, prompter, utvärdering, skyddsräcken och kostnadskontroll, och utformar hur användarna ser källor och flaggar felaktiga svar.

AI-assisterad, expertledd LLM-ingenjörskonst

Hur AI hjälper till

  • Kodningsagenter utformar integrationskod, sökpipelines och testramverk som ingenjörer granskar.
  • AI föreslår testfrågor från dina dokument; dina experter godkänner de som definierar kvalitet.
  • AI jämför utdata mellan kandidatmodeller och prompter och flaggar sannolika regressioner för granskning.
  • AI sammanfattar produktionsloggar och användarfeedback för att lyfta fram återkommande felmönster.

Vad våra experter ansvarar för

  • Val av modell och leverantör, baserat på utvärderingsresultat, kostnad och dina dataregler
  • Vad modellen kan komma åt: datakällor, användarbehörigheter och inställningar för lagring
  • Den kvalitetsnivå svaren måste uppfylla före varje release
  • Reservbeteende när sökning misslyckas, en leverantör är nere eller modellen är osäker

Hur ett grundat svar produceras

Illustrativ retrieval-augmented-förfrågan; källregler, kontroller och reservformuleringar utformas för din produkt.

  1. Fråga ställd

    En inloggad användare ställer en fråga; deras identitet och roll följer med förfrågan.

  2. Tillåten hämtning

    Sökningen rangordnar passager från dina indexerade källor efter relevans för frågan.

    Kontrollpunkt: Endast passager som denna användare får se

  3. Prompt med källor

    Frågan, de hämtade passagerna och versionshanterade instruktioner om format och vägranden kombineras till en enda prompt.

  4. Modellsvar

    Den valda modellen returnerar ett strukturerat svar som citerar de passager den förlitade sig på.

  5. Grundningskontroll

    Automatiska kontroller bekräftar att varje citat pekar på en hämtad passage och flaggar påståenden som går utöver dem.

    Kontrollpunkt: Ostödda svar hålls tillbaka

  6. Svar eller reserv

    Användaren ser svaret med källänkar, eller ett enkelt meddelande om att inget tillåtet täcker det.

När något misslyckas: Om hämtningen inte hittar något, kontrollerna misslyckas eller leverantören är nere, säger funktionen det istället för att gissa, och fallet loggas för granskning.

Vem efterfrågar LLM-funktioner

Du vill ha en modell som svarar utifrån dina egna data, men en snabb prototyp påstår saker som dina dokument inte stöder, bortser från vem som får se vad och har driftkostnader som ingen kan förutsäga.

  • Produktteam som lägger till sökning, sammanfattningar eller utkast till en befintlig SaaS-app
  • Organisationer vars personal har svårt att hitta svar bland interna policyer och manualer
  • Ingenjörsteam som för första gången tar en LLM-prototyp till produktion

Vad du får

Vad en LLM-funktion behöver i produktion

  • Modellval och integration

    Anslutning till OpenAI, Claude, Gemini eller öppna modeller från din backend, med hastighetsbegränsning, återförsök, leverantörsreservlösningar och användningsspårning.

  • RAG över din kunskapsbas

    Sökning från dina dokument och data via en vektordatabas, med källreferenser och åtkomstregler, så att svaren respekterar varje användares behörigheter.

  • Prompter och strukturerade utdata

    Versionshanterade prompter, few-shot-exempel och strukturerade utdata som din kod kan validera, i stället för fritext som den måste gissa sig till.

  • Utvärderingssvit

    Testuppsättningar byggda från dina verkliga frågor, poängsatta för noggrannhet, förankring i källor och format, och körda på nytt före varje ändring av prompt, modell eller data.

  • Skyddsräcken och reservlösningar

    Indatafiltrering, utdatamoderering, försvar mot prompt-injektion och en definierad reservlösning när modellen är osäker eller en leverantör är otillgänglig.

  • Finjustering där det hjälper

    Finjustering på dina data för domänspråk, ton eller format, används när utvärderingen visar att prompter och sökning inte räcker.

Utanför en LLM-integration

  • Flerstegsarbete som ändrar poster eller utlöser åtgärder i andra system är Automation Agents; en LLM-funktion här svarar, utkastar eller extraherar inuti din produkt.
  • En kundtjänstassistent på din webbplats eller WhatsApp, med överlämning till supportpersonal, täcks av AI Chatbots.
  • Vi skriver eller korrigerar inte dina källdokument: när hämtningen lyfter fram inaktuellt eller motstridigt innehåll flaggar vi det för ägarna att åtgärda.
  • Att köra open-weight-modeller på dina egna servrar eller molnkonto avgränsas separat som Private AI Infrastructure, ofta tillsammans med integrationen.

Typiska LLM-förfrågningar

Typiska scenarier vi omfattar, inte kundfallstudier.

  • Svar från interna policydokument

    Personalen söker i en delad enhet och hittar ofta inaktuella policykopior. Vi skulle indexera endast de aktuella versionerna, tillämpa varje teams åtkomstregler, citera passagen bakom varje svar och avstå när ingen tillåten källa täcker frågan.

  • Sammanfattningar i en multi-tenant SaaS-produkt

    En SaaS-app vill ha en knapp som sammanfattar ett kontos senaste aktivitet. Vi skulle filtrera hämtningen efter tenant och roll innan prompten byggs, och lägga till testfall som försöker hämta en annan kunds data.

  • En prototyp som anropar modellen från webbläsaren

    En fungerande prototyp skickar prompter direkt från webbläsaren med en delad API-nyckel. Vi skulle flytta anropen till din backend, lägga till gränser per användare, loggning och versionshanterade prompter, och bygga en utvärderingsuppsättning före den första releasen.

Så levererar vi en LLM-integration

  1. 01

    Användningsfall och genomförbarhet

    Vi provar användningsfallet på dina verkliga data och frågor, jämför kandidatmodeller och uppskattar driftkostnader innan du åtar dig en fullständig bygge.

  2. 02

    Arkitektur och dataregler

    Integrationsmönster, sökdesign, åtkomstregler, leverantörsvillkor och reservbeteende kommer vi överens om med ditt team och dokumenterar.

  3. 03

    Bygg och utvärdera

    Ingenjörer bygger integrationen och den användarvända funktionen, och QA poängsätter den mot utvärderingsuppsättningen tills den uppfyller den kvalitetsnivå du godkände.

  4. 04

    Släpp och övervaka

    En kontrollerad lansering med övervakning, kostnadsgränser och insamling av feedback, sedan fortsatt utvärdering allteftersom modeller, prompter och data förändras.

Två sätt att arbeta med AI-verktyg

Välj var AI-kodningsagenter får bearbeta er kod medan vi bygger. Ingenjörsstandarden är densamma oavsett.

Osäker? Vi rekommenderar ett under avgränsningen. Jämför AI-leveransalternativ

Hur design, QA och drift stöder din LLM-funktion

  • Design för förtroende och korrigering

    Designers planerar hur svar, källor och osäkerhet visas, hur användare redigerar eller flaggar ett felaktigt svar, och hur ditt team granskar dessa flaggningar, så att funktionen är ärlig om sina begränsningar.

  • QA bortom den lyckade vägen

    QA underhåller utvärderingsuppsättningarna, testar svarskvalitet, databehörigheter och exponering för prompt-injektion, och kör regressionskontroller på nytt efter ändringar av modell, prompt eller data.

  • Drift och kostnadskontroll

    DevOps driver integrationen med loggning, dashboards för användning och kostnad, cachning och modellroutning, och öppna modeller på privat infrastruktur där dataregler kräver det.

  • Modell- och promptuppdateringar

    Leverantörer ändrar och fasar ut modeller. Vi testar ersättare mot din utvärderingsuppsättning innan vi byter, och håller prompter, sökning och kostnader finjusterade allteftersom användningen växer.

FAQ

Vanliga frågor

Vad är RAG, och behöver vi det?

Retrieval-augmented generation (RAG) låter en modell svara utifrån dina egna dokument och data, inte bara från dess allmänna träning. Du behöver det när svaren måste spegla privat, specialiserad eller ofta förändrad information. Vi lägger till källreferenser så att svaren kan kontrolleras, och åtkomstregler så att användare bara hämtar innehåll de har behörighet att se.

Ska vi finjustera en modell eller använda RAG?

De flesta funktioner bör börja med bra prompter och sökning, eftersom de är snabbare att ändra och lättare att granska. Finjustering hjälper när du behöver ett konsekvent format, en ton eller ett domänvokabulär som prompter inte kan hålla, och ibland låter det en mindre, billigare modell göra jobbet. Vi beslutar utifrån utvärderingsresultat på dina data, inte som standard.

Kan vi använda en privat modell eller öppen källkod?

Ja. Öppna modeller som Llama eller Mistral kan köras på infrastruktur du kontrollerar, eller så kan vi använda hostade leverantörer som OpenAI eller Claude under överenskomna konto- och datalagringsinställningar. Vårt eget utvecklingsarbete följer det paket du väljer: Privat / Lokal AI-utveckling eller Claude Code / OpenAI Codex-utveckling.

Vad kostar en LLM-funktion att bygga och köra?

Byggkostnaden beror på omfattningen: datakällor, integrationer, gränssnittsarbete och utvärderingsdjup. Driftkostnaden beror på användning och modellval. Vi uppskattar båda under genomförbarhetsfasen, och hanterar sedan driftkostnaden med modellroutning, cachning, token-gränser och dashboards för användning som du kan se.

Relaterad läsning

  • Artificiell intelligens

    Minska svar utan stöd i RAG-applikationer

    Hur hämtningskvalitet, dokumentbehörigheter, bevis och utvärdering kan minska svar utan stöd – och var en kunskapsassistent fortfarande behöver gränser.

Sätt en LLM-funktion i produktion

Ta med ett användningsfall och exempeldata. Vi testar genomförbarheten, jämför modeller och skisserar utvärderingen, skyddsräckena och driftkostnaderna innan du åtar dig.

Diskutera ditt projektPrata med en AI-ingenjör