GATECH S.A.GATECH S.A.
RAG i automatyzacja

Automatyzacja AI i uczenie maszynowe

Buduj inteligentne systemy danych z uczeniem maszynowym, automatycznymi pipeline'ami i analizą predykcyjną

Python◆PyTorch◆TensorFlow◆Apache Spark◆Airflow◆Kubernetes◆Vector Databases◆LLM APIs◆Python◆PyTorch◆TensorFlow◆Apache Spark◆Airflow◆Kubernetes◆Vector Databases◆LLM APIs◆Python◆PyTorch◆TensorFlow◆Apache Spark◆Airflow◆Kubernetes◆Vector Databases◆LLM APIs◆

Modele uczenia maszynowego

Dedykowane modele ML dla predykcji i klasyfikacji dostosowane do danych biznesowych.

Zautomatyzowane pipeline'y danych

Skalowalne pipeline'y do pozyskiwania danych, transformacji, feature engineeringu i wdrażania modeli uczenia maszynowego.

Analityka predykcyjna

Prognozowanie trendów i ryzyk z wykorzystaniem danych historycznych.

NLP i inteligencja dokumentów

Przetwarzanie języka naturalnego do automatycznej analizy, ekstrakcji, klasyfikacji i wyszukiwania semantycznego w dokumentach na dużą skalę.

MLOps i wdrażanie modeli

Infrastruktura i procesy do wersjonowania, monitorowania i ciągłego wdrażania modeli uczenia maszynowego.

Asystent RAG i wyszukiwanie semantyczne

Agenci i asystenci oparte na RAG, które łączą wasze firmowe dane z modelami językowymi — odpowiadają na pytania z odwołaniem do źródeł, bez wysyłania danych do zewnętrznych API.

Architektura danych

Jak przepływają Twoje dane

Źródła danych

Pozyskiwanie danych

Feature Engineering

Modele ML

API predykcji

Dashboardy / Automatyzacja

Predykcje w czasie rzeczywistymSkalowalne pipeline'y danychAutomatyczne systemy decyzyjne
Zaufali nam
0%+

średnia redukcja czasu przetwarzania ręcznego

<2 tyg.

czas wdrożenia pierwszego modelu produkcyjnego

0.0%

dostępność pipeline'ów danych

Zastosowania

Wdrożenia z życia wzięte

Wykrywanie oszustw

Wykrywanie oszustw

Prognozowanie popytu

Prognozowanie popytu

Przewidywanie zachowań klientów

Przewidywanie zachowań klientów

Automatyzacja dokumentów

Automatyzacja dokumentów

Optymalizacja operacyjna

Optymalizacja operacyjna

Dlaczego my?

Łączymy wiedzę ML z praktyczną znajomością biznesu, dostarczając rozwiązania AI tworzące mierzalną wartość.

STEP 1
Odkrycie danych
Audyt źródeł danych i zdefiniowanie celu biznesowego
STEP 2
Prototypowanie modelu
Feature engineering, trening i walidacja modeli
STEP 3
Wdrożenie produkcyjne
MLOps, API predykcji, integracja z systemami
STEP 4
Monitoring i doskonalenie
Monitoring dryfu modelu i cykliczne retrenowanie