Przejdź do treści
POST/ai-integracje

Integracje i wdrożenia AI

Wpinam modele językowe w realne aplikacje i procesy - nie po to, żeby zrobić wrażenie na demo, tylko żeby rozwiązać konkretny problem: przyspieszyć proces, wesprzeć decyzję, wygenerować sensowną propozycję. Pierwsze pytanie, jakie zadaję, brzmi: co się stanie, kiedy model odpowie źle albo wolno.

Input użytkownikaWywołanie modeluLLMWalidacja odpowiedziFallback / retrygdy model zawiedzieWynik w aplikacji

Warstwa wokół modelu, nie tylko samo wywołanie API.

To dla Ciebie, jeśli:

  • chcesz dodać funkcję opartą o AI do istniejącej aplikacji lub procesu
  • masz pomysł na produkt wykorzystujący LLM, ale potrzebujesz kogoś, kto go zbuduje od strony technicznej
  • Twój obecny prototyp AI działa na demo, ale nie wiadomo, jak przeniesie się na produkcję

Co dostajesz:

  • Integrację z modelem językowym (OpenAI, Google Vertex AI) dopasowaną do Twojego przypadku, nie ogólny wrapper
  • Warstwę wokół modelu: walidację odpowiedzi, sensowne wartości domyślne, obsługę błędów i wolnych odpowiedzi
  • Iteracyjne dopracowanie promptów na podstawie realnych przypadków, nie tylko tych wymyślonych przy biurku
  • Podłączenie funkcji AI do Twojego backendu lub aplikacji mobilnej
przykład z mojej pracy

Unordered - inteligentny generator pomysłów na prezenty

Zbudowałem funkcję AI generującą spersonalizowane propozycje prezentów w aplikacji Flutter (Android/iOS/Web), działającą w trybie offline-first z synchronizacją danych po odzyskaniu połączenia - backend oparty o Firebase, infrastruktura na Google Cloud Platform i Cloudflare Workers.

zobacz szczegóły
stack
  • OpenAI API
  • Google Vertex AI
  • Python
  • Firebase
  • n8n