AI fejlesztés és integráció

Mesterséges intelligencia, ami a céged folyamataiba illik.

AI ügynökök, RAG tudásbázisok, LLM integrációk, prediktív modellek vállalatoknak. Éles MI-rendszereket fejlesztünk, amelyek automatizálják a munkafolyamataidat és valódi versenyelőnyt adnak. Nem demók.

  • GDPR + EU AI Act kompatibilis
  • Helyi vagy felhő alapú LLM
  • Auditálható, transzparens döntéshozatal
  • Mérhető ROI 3–12 hónap alatt
Probléma → Megoldás

Az LLM hype-ból éles üzemű, mérhető termék

A legtöbb cég ChatGPT-t használ böngészőfülön. Mi olyan AI rendszereket építünk, amelyek a folyamataidba illeszkednek, a céges adatodon dolgoznak, és auditálható eredményt adnak.

Manuális ChatGPT-másolás

  • hallucináció
  • nincs forrás
  • nincs audit

RAG a céges adatra

  • forrásmegjelölés
  • mérhető idő- és költségmegtakarítás
Amit kínálunk

Amit egy komoly AI partnertől el lehet várni

Nem prompt-engineering tippeket adunk. Éles rendszereket fejlesztünk, telepítünk, monitorozunk. Adatszuverenitással, transzparenciával, és olyan tooling-gal, amit a csapatod is karbantart.

AI ügynökök (agents)

Autonóm MI-ügynökök, amelyek komplex, többlépéses munkafolyamatokat hajtanak végre emberi beavatkozás nélkül. LangGraph, CrewAI és AutoGen alapokon — ajánlatkészítés, ügyfélkezelés, adatfeldolgozás. Minden lépésük auditálható és transzparens.

RAG tudásbázis rendszerek

A céged felhalmozott tudása — dokumentumok, e-mailek, szerződések, belső wikik — azonnal kereshetővé és kérdezhetővé válik. LlamaIndex és LangChain alapú architektúra, ChromaDB vagy Pinecone vektor adatbázissal. 90%+ pontosság saját tudásbázison.

Helyi LLM üzemeltetés

Érzékeny adataid nem hagyják el a szerveredet. Saját infrastruktúrán futó nagy nyelvi modelleket telepítünk (Ollama, vLLM), amelyek ugyanazt a teljesítményt nyújtják, mint a felhős megoldások — adatszuverenitással. Tökéletes pénzügyi, egészségügyi és jogi szervezeteknek.

GDPR-kompatibilis MI

Az adatvédelem nem utólagos gondolat. Minden megoldásunkat a GDPR és a magyar szabályozás figyelembevételével tervezzük: adatminimalizálás, jogalap-kezelés, hozzáférés-szabályozás, automatikus törlés, teljes naplózás. DPIA hatásvizsgálatot is készítünk.

Mire használják

Hol térül meg leggyorsabban az AI

Ezeken a területeken láttuk a legtöbb 3–6 hónapos megtérülést a magyar KKV-knál és középvállalatoknál.

01 · RAG
Belső tudásbázis chatbot

HR-szabályzat, termékinfó, folyamatleírás — egy mindent tudó kolléga, aki a Slack-ben vagy a Teams-ben válaszol. RAG, csak a céges dokumentumokra építve.

01
02 · Support
Ügyfélszolgálati AI

Első szintű support 0–24, magyarul, naprakész tudással. A komplex eseteket eszkalálja a humán agenthez — kontextussal együtt.

02
03 · OCR
Dokumentumfeldolgozás

Számlák, szerződések, ajánlatok automatikus kivonatolása. OCR + LLM + validáció — a könyvelési munkaidő töredékére csökken.

03
04 · ML
Prediktív analitika

Kereslet-, lemorzsolódás-, bevételi előrejelzések. Klasszikus ML modellek + LLM-alapú összefoglalók a vezetőség számára.

04
Folyamat

AI projekt 5 lépésben

Nem nagy LLM-platform-választással kezdünk. Először egy fókuszált pilot bizonyítja a koncepciót, onnan skálázunk.

01

01

AI audit

3–5 ismétlődő, dokumentum-igényes vagy döntéshozatali folyamatot azonosítunk, ahol az AI a leggyorsabban megtérül. Konkrét ROI-számítás, nem lufi.

02

02

Pilot 4–8 hét alatt

Egyetlen kiválasztott use case-re éles, mérhető megoldás. Nem proof-of-concept hype-ból: a csapatod használja, és számoljuk a megtakarítást.

03

03

Mérés

Kvantitatív eredmény: mennyi időt spóroltál meg, mennyi hibát csökkentettél, mennyi forintot hozott. Erre építjük a következő lépést.

04

04

Skálázás

A bevált pilotból kiindulva újabb folyamatok, integrációk, finomhangolás. Mindig úgy, hogy a következő lépés a megelőző eredményeire épül.

05

05

AI kultúra

Csapatképzés, AI-champion-ok kijelölése, etikai irányelvek. Az AI hosszú távú haszna nem a kódban, hanem a hozzáértő emberekben van.

Technológiák

AI stack

Modell-agnosztikus alapállás. A use case dönti el, hogy OpenAI API, Claude, Gemini vagy helyi Ollama / vLLM kerül a stackbe.

Python
OpenAI
Claude
LangChain
LangGraph
LlamaIndex
Pinecone
ChromaDB
FastAPI
Ollama
Hugging Face
PyTorch
Csomagok

Mennyibe kerül egy AI projekt?

Az ár az adatmennyiségtől, az integrációk számától és a finomhangolás igényétől függ. Tipikus tartományok:

AI integráció
1M – 3M Ft

Kész LLM-ek beépítése a meglévő rendszerekbe

  • OpenAI / Claude / Gemini API
  • 1 use case (pl. chatbot, RAG)
  • Meglévő rendszerbe integrálva
  • Naplózás, monitoring
  • 1–3 hónap implementáció
Kezdjük el
Legnépszerűbb
Egyedi RAG / agent
3M – 8M Ft

Saját tudásbázis vagy autonóm agent

  • Tudásbázis-feldolgozás, embeddings
  • Vektor DB (Pinecone / Chroma)
  • Forrásmegjelölés, audit log
  • Admin felület, monitoring
  • GDPR-kompatibilis tervezés
  • 3–6 hónap, sprintekben
Beszéljünk
Helyi LLM / fine-tuning
8M Ft-tól

Saját infra, saját modell, teljes adatszuverenitás

  • Helyi Ollama / vLLM telepítés
  • Iparág-specifikus fine-tuning
  • Egyedi pipeline, integrációk
  • Hardver-tanácsadás (GPU)
  • SLA, dedikált support
Egyeztessünk

Részletes ár-összehasonlítás a teljes oldalon: Részletes árazás →

GYIK

Gyakran ismételt kérdések

A költség a projekt típusától és komplexitásától függ. Egy egyszerűbb chatbot vagy automatizálás jellemzően 1–3 millió Ft-tól indul. Egy komplex, egyedi MI rendszer (RAG tudásbázis, prediktív modell, MI ügynökök) 3–15 millió Ft között mozog. Befolyásolja az adatmennyiség, az integrációk száma, az infrastruktúra és a finomhangolás igénye. Minden projektet ingyenes konzultációval és megvalósíthatósági elemzéssel kezdünk.
Készen állsz az első AI projektre?

Kezdjük egy ingyenes AI audittal.

30 perc alatt megmondjuk, hol térül meg leggyorsabban az AI a folyamataidban. Konkrét use case-ek, becsült ROI.

Projektet indítok