MI rendszerek, amelyektényleg dolgoznak — nem demók.
Éles RAG, ágensek, dokumentum-feldolgozás, hanganalitika. Lokálisan vagy felhőben, GDPR és EU AI Act mellett. Nézd meg, hogy néz ki egy MI projekt, ha valódi ügyfélnek készül. Nem konferenciaposztra.
Így néz ki, amikor egy MI strukturált adatot bont ki egy szerződésből.
Görgess. A rendszer egyetlen szerződésszövegből 8 mezőt bont ki: ügyfél, dátumok, összegek, fizetési feltétel, kockázati záradék — automatikus forrásmegjelöléssel. A te dokumentumaiddal is így működik.
Vállalkozási szerződés — 2026/04 — kivonat
Alulírott szerződő felek a mai napon az alábbi szerződést kötik egymással szolgáltatás-nyújtás tárgyában. A megrendelő: Példa Kereskedelmi Kft., székhely: 1051 Budapest, Sample utca 12., adószám: 12345678-2-41.
A szerződés aláírásának dátuma: 2026. április 12. A teljesítés ütemezése a melléklet szerint, a vállalkozói díj fizetési határideje: 2026. május 15.
A szerződés tárgyát képező szolgáltatás nettó ellenértéke: 1 250 000 Ft, melyhez 337 500 Ft (27% ÁFA) általános forgalmi adó kapcsolódik. A bruttó ellenérték: 1 587 500 Ft.
Késedelmes teljesítés esetén a vállalkozó kötbér fizetésére köteles, melynek mértéke 0,5%/nap, legfeljebb a szerződéses érték 10%-a. A felek a vitás kérdéseket első körben tárgyalásos úton kísérlik meg rendezni, eredménytelenség esetén a hatáskörrel rendelkező magyar bíróság jár el.
Hat valós projekt, amit tényleg élesítettünk.
Minden kártya mögött egy ügyfél, egy üzleti probléma, mérhető eredmény. Nyiss meg egyet a részletekért.
Amit éles üzemben futtatunk.
Frontier API-k és nyílt forráskódú modellek, mindig a feladathoz illesztve. Nincs vendor lock-in. Lokális telepítés is megy.
Pipeline és infrastruktúra
Hogyan néz ki egy AppForge MI projekt.
Nem 6 hónapos POC-ot ígérünk. 2–6 hét alatt élesítünk, utána iterálunk az adatok és a felhasználói visszajelzés alapján.
01
1. Use case és ROI workshop
Egy 30 perces hívás után átnézzük az adataidat, kijelöljük azt az 1–2 use case-t, ahol az MI a leggyorsabban térül meg. Konkrét számokkal, nem prezentációval.
- Adatfeltérképezés
- Kockázatok és GDPR / EU AI Act check
- Mérhető success metric
02
2. Adat-pipeline és evaluáció
A garbage in / garbage out a legdrágább MI hiba. Felépítjük az adat-pipeline-t, létrehozunk egy eval szettet, és csak akkor megyünk tovább, ha a modell objektíven méri a haladást.
- Eval set + arany sztenderd
- Embedding / chunk-stratégia
- Langfuse / LangSmith observability
03
3. MVP éles üzemben
2–6 hét alatt szűk körű felhasználói teszttel élesítünk. Minimum production setup: monitoring, tracing, költségkövetés, fallback útvonalak — a valós metrikákat látod, nem demó videót.
- Monitoring és tracing
- Token- és latency-budget
- Hibatűrő fallback
04
4. Iteráció és skálázás
A finomhangolás onnan kezdődik, hogy a felhasználók ténylegesen használják. Eval-vezérelt iteráció, prompt- és modellverziózás, A/B tesztelés. A fejlesztés a launch napján kezdődik — nem ott ér véget.
- Prompt és modell verziózás
- A/B tesztelés a forgalmon
- Költségoptimalizáció
Megnézzük, hol térül meg leggyorsabban az MI a cégednél?
30 perc, ingyen. Átnézzük a folyamataidat, megmondjuk az 1–2 use case-t, ahol érdemes elindulni, és megmutatjuk a referenciáinkat.