Sari la conținut
Esc

Sugestii

Contact · discută proiectulEvaluare AI onlinePortofoliuSoluții AI · hubCum lucrămPrețuri · pachete și repereInstrumente gratuite · verifică site și firmăInsights · ghiduri și tehnologiiGlosar AI & webIndustriiWeb design & dezvoltare webWebsite-uri și magazine online rapide, clare și construite să transforme vizitatorii în clienți.Agenți AIAsistenți AI care urmează pașii stabiliți de tine, folosesc doar instrumentele aprobate și duc la capăt sarcini concrete, cu un om la decizie.LLM & AI personalizatAsistenți AI care răspund pe baza documentelor și datelor companiei tale, cu trimitere la sursă și acces controlat.Agenți vocali AIApeluri preluate și în afara programului, programări confirmate și conversații rezumate direct în CRM.Computer visionCamerele pe care le ai deja pot semnala evenimente, număra obiecte și verifica vizual calitatea.Automatizări AIFluxuri automate între aplicațiile pe care le folosești deja, cu AI acolo unde ajută și verificare umană acolo unde contează.AI financiar & business intelligenceFacturi extrase automat, rapoarte care se actualizează singure și cifre clare pentru decizii.Marketing digital & creștereStrategie, conținut, SEO, campanii plătite și automatizări conectate într-un sistem care aduce clienți și se poate măsura.Software personalizat & integrăriAplicații, platforme și integrări construite în jurul proceselor tale, ca datele să circule singure între sisteme.Branding & identitate vizualăLogo, culori, tipografie și un ghid de brand, ca firma ta să arate la fel pe site, pe materiale și în social media.
↑↓ navighează↵ deschideEsc închide
Hai să vorbim

LLM & AI personalizat

Întreabă documentelecompaniei direct.

Pentru echipele care caută des prin proceduri, contracte și manuale: conectăm modele de limbaj (LLM) la documentele și bazele de date ale companiei, ca răspunsul să vină repede, împreună cu documentul din care provine, și doar din sursele la care fiecare coleg are acces.

Discută despre un asistent pe documenteVezi și agenții AI

Cunoașterea companiei există deja. Trebuie doar găsită ușor.

În majoritatea firmelor, răspunsurile sunt deja scrise undeva: într-o procedură, un contract, un e-mail vechi sau un fișier din drive. Informația există; ce lipsește este un drum scurt până la ea.

  • Căutarea după cuvinte exacte nu funcționează

    Dacă nu știi titlul documentului sau termenul folosit de cine l-a scris, căutarea clasică din drive sau intranet nu te ajută.

  • Aceleași întrebări ajung la aceiași oameni

    Colegii cu experiență devin „baza de cunoștințe” a firmei și răspund zilnic la întrebări despre proceduri, prețuri sau condiții contractuale.

  • Onboarding lent pentru colegii noi

    Un angajat nou are de parcurs zeci de documente fără să știe care sunt actuale. Până se orientează, trec săptămâni de întrebări.

  • Documente lungi, citite de mână

    Contracte, caiete de sarcini sau rapoarte trebuie parcurse integral ca să extragi câteva date. Munca e repetitivă și ușor de greșit.

  • Instrumente AI generice, fără context

    Un chat AI public nu cunoaște regulile firmei tale și poate răspunde convingător, dar greșit. În plus, nu e clar unde ajung datele introduse.

Ce este integrarea LLM și cum funcționează un asistent pe documente

Integrarea LLM înseamnă conectarea unui model de limbaj mare (large language model) la documentele, datele și aplicațiile companiei, ca să poată răspunde, căuta sau extrage informații pe baza lor. Accentul e pe cunoaștere: asistentul găsește și explică informația, iar când AI-ul trebuie să și execute acțiuni în alte aplicații, vorbim de agenți AI. Folosim o abordare numită RAG (retrieval-augmented generation). Explicat simplu: înainte să răspundă, sistemul caută în sursele de date pe care le-ai configurat, alege pasajele relevante și formulează răspunsul pe baza lor, indicând de unde provin. Asta poate crește relevanța și face răspunsurile mai ușor de verificat, dar nu elimină toate erorile. De aceea construim și mecanismele care le fac vizibile.

  • Surse de date selectate

    Alegem împreună ce documente și baze de date intră în sistem: proceduri, contracte, fișe de produs, tichete rezolvate. Ce nu e configurat, nu e consultat.

  • Căutare semantică

    Textele sunt indexate după sens (prin embeddings), nu doar după cuvinte. Întrebarea „cât durează garanția?” găsește și paragraful despre „perioada de acoperire”.

  • Răspuns cu trimitere la sursă

    Fiecare răspuns poate include documentul și fragmentul folosit, ca utilizatorul să verifice rapid informația înainte să se bazeze pe ea.

  • Acces în funcție de rol

    Sistemul respectă cine ce are voie să vadă. Un coleg din vânzări nu primește răspunsuri din documentele de resurse umane, dacă nu are acces la ele.

  • Evaluare continuă a răspunsurilor

    Testăm sistemul pe un set de întrebări reale cu răspunsuri cunoscute și urmărim feedbackul utilizatorilor, ca să depistăm și să corectăm răspunsurile slabe.

Soluții LLM dedicate

De la integrarea unui model în aplicația ta până la evaluarea răspunsurilor: componentele din care se construiește un sistem AI de încredere.

Ce se poate schimba în modul de lucru

  • 01

    Răspunsuri găsite mai repede

    Colegii pot pune întrebarea în cuvintele lor și pot primi un răspuns sintetizat, în loc să deschidă zece documente.

  • 02

    Experții sunt mai puțin întrerupți

    Întrebările de rutină pot primi răspuns din documentație, iar specialiștii rămân disponibili pentru cazurile cu adevărat complicate.

  • 03

    Răspunsuri mai ușor de verificat

    Trimiterea la sursă îi permite utilizatorului să confirme informația și să observe când un document e depășit.

  • 04

    Date structurate din documente nestructurate

    Informațiile din contracte, oferte sau rapoarte pot fi extrase în câmpuri clare, gata de verificat și de importat în alte sisteme.

  • 05

    Documentația devine mai bună

    Întrebările fără răspuns arată ce lipsește din documentele interne, așa că știi exact ce merită scris sau actualizat.

Rezultatele depind de calitatea, actualitatea și structura documentelor, precum și de modul în care este folosit sistemul. Nu garantăm un anumit nivel de acuratețe; îl măsurăm și îl îmbunătățim pe parcurs.

Exemple de utilizare

Scenariile sunt exemple conceptuale care arată ce se poate construi. Nu reprezintă proiecte livrate sau rezultate obținute pentru clienți.

  • Producție industrială

    Asistent pentru proceduri tehnice

    Tehnicienii întreabă despre pașii de întreținere sau specificațiile unui echipament și primesc răspunsul extras din manuale și instrucțiuni de lucru, cu pagina sursă indicată.

    Exemplu conceptual
  • Firmă de consultanță juridică sau fiscală

    Căutare semantică în arhiva de documente

    Consultanții găsesc clauze, opinii sau spețe similare după sens, nu după titlu. Sistemul propune fragmente relevante, iar interpretarea rămâne la specialist.

    Exemplu conceptual
  • Construcții și licitații

    Extracție din caiete de sarcini

    Din documentația unei licitații sunt extrase cerințele, termenele și criteriile de calificare într-un tabel, pe care echipa îl verifică înainte de a pregăti oferta.

    Exemplu conceptual
  • Retail cu rețea de magazine

    Bază de cunoștințe pentru personal

    Angajații din magazine primesc răspunsuri la întrebări despre politica de retur, promoții sau proceduri interne, din documentele aprobate de sediul central.

    Exemplu conceptual

Ce poate include proiectul

Construim de la un asistent simplu pe un set de documente până la soluții AI personalizate integrate în aplicațiile tale.

  • Asistenți și căutare

    • Asistenți bazați pe LLM pentru echipe interne sau clienți
    • Sisteme RAG pe documentele și datele companiei
    • Chatboturi conectate la documentele companiei
    • Căutare semantică în arhive și drive-uri

  • Cunoaștere și documente

    • Baze de cunoștințe inteligente, cu acces pe roluri
    • Extracție și structurare de informații din documente
    • Clasificare automată a documentelor
    • Rezumare de documente lungi, cu trimitere la sursă

  • Integrare și calitate

    • Integrarea modelelor AI prin API în aplicațiile existente
    • Evaluarea și optimizarea răspunsurilor AI
    • Seturi de test și monitorizarea calității în timp
    • Actualizarea automată a surselor indexate

  • Soluții AI personalizate

    • Fluxuri AI construite pe un proces specific al companiei
    • Alegerea modelului potrivit pentru cost, viteză și calitate
    • Interfețe dedicate sau integrare în instrumente existente

Prețuri orientative

Pachete și prețuri

Repere de preț pentru acest serviciu, în euro, fără TVA. Oferta finală se stabilește după o discuție despre proiect.

Vezi toate prețurile

  • Asistent AI pe website

    + de la 90 €/lună operare · 2–4 săptămâni

    de la1.500 €

    ≈ 8.010 lei

    • Răspunde din documentele și paginile tale
    • Preia cereri și le trimite echipei
    • Instalare pe site, WhatsApp sau Messenger
    • Monitorizare și îmbunătățire lunară
    Discută un asistent AI
  • Recomandat

    Automatizări

    n8n sau Make · 1–3 săptămâni

    de la900 €per flux

    ≈ 4.810 lei

    • Analiza procesului și a datelor
    • Conectarea aplicațiilor pe care le folosești deja
    • Testare în paralel înainte de pornire
    • Documentație și instruire
    • Operare opțională, de la 150 €/lună
    Discută o automatizare

  • Agent vocal AI

    + costuri per minut · 4–6 săptămâni

    de la2.900 €

    ≈ 15.500 lei

    • Preia apeluri, programări și întrebări frecvente
    • Transfer către un om când situația o cere
    • Integrare cu calendarul sau CRM-ul tău
    • Informare și consimțământ conform legii
    Discută un agent vocal

Costurile furnizorilor AI (OpenAI, Anthropic, telefonie) se facturează la consum, transparent. Evaluarea AI online este gratuită.

Cum implementăm

  1. Pasul 01

    Inventarul surselor

    Stabilim ce documente și date intră în sistem, cine are acces la ele, cât de des se schimbă și care dintre ele sunt cu adevărat actuale.

  2. Pasul 02

    Setul de întrebări reale

    Strângem întrebări pe care echipa le pune deja, împreună cu răspunsurile corecte. Ele devin reperul după care evaluăm sistemul.

  3. Pasul 03

    Pregătirea și indexarea datelor

    Curățăm, împărțim și indexăm documentele, păstrând metadatele importante: autor, dată, departament, nivel de acces.

  4. Pasul 04

    Construirea asistentului

    Configurăm modelul, instrucțiunile, regulile pentru întrebările fără răspuns și interfața, fie ea un chat intern, o integrare în Slack sau o aplicație dedicată.

  5. Pasul 05

    Evaluare și ajustare

    Rulăm setul de test, analizăm răspunsurile greșite sau incomplete și ajustăm căutarea, sursele sau instrucțiunile până la un nivel acceptat de tine.

  6. Pasul 06

    Lansare și întreținere

    Pornim cu un grup pilot, colectăm feedback și stabilim cum se actualizează sursele când documentele se schimbă.

Surse de date și modele compatibile

Asistentul poate citi din locurile unde îți ții deja documentele și poate funcționa cu diferiți furnizori de modele AI, în funcție de cerințele de cost, calitate și confidențialitate.

Compatibilitatea fiecărei surse, formatul documentelor și opțiunile de găzduire se verifică pentru fiecare proiect.

  • Google Drive
  • Microsoft SharePoint
  • Microsoft 365
  • Notion
  • Confluence
  • Slack
  • Baze de date SQL
  • PostgreSQL
  • Fișiere PDF și Word
  • OpenAI API
  • Anthropic API
  • Modele open-source găzduite privat

Securitate & control

Acces, surse și răspunsuri sub control

Un asistent conectat la documentele firmei trebuie să respecte aceleași reguli de acces ca restul sistemelor tale. Îl proiectăm pornind de la această cerință.

  • Ce date ajung la furnizorul de AI

    Doar fragmentele relevante pentru întrebare sunt trimise modelului, nu arhiva întreagă. Alegem furnizori și setări care nu folosesc datele pentru antrenare, conform termenilor lor, iar pentru date sensibile analizăm și variante găzduite privat. Temeiul prelucrării datelor personale se stabilește conform GDPR.

  • Control al accesului pe roluri

    Permisiunile din sursele originale sunt respectate sau reconfigurate explicit, astfel încât fiecare utilizator să primească răspunsuri doar din documentele la care are drept.

  • Surse actualizate

    Stabilim cum și cât de des se reindexează documentele, iar versiunile vechi pot fi retrase, ca asistentul să nu răspundă din proceduri înlocuite.

  • Întrebări fără informații suficiente

    Când sursele nu conțin răspunsul, asistentul este instruit să spună clar acest lucru și să indice cui se poate adresa utilizatorul, în loc să completeze golurile.

  • Jurnal și evaluare

    Întrebările, sursele folosite și feedbackul pot fi înregistrate, cu respectarea regulilor interne, pentru audit și pentru îmbunătățirea calității răspunsurilor.

Ghiduri utile

Înainte să decizi, citește

Întrebări frecvente

  1. Ce este un sistem RAG, pe scurt?

    Este un asistent AI care, înainte să răspundă, caută informația în documentele și datele pe care le-ai configurat și își construiește răspunsul pe baza lor. Așa răspunsurile devin mai relevante pentru compania ta și pot fi verificate la sursă.

  2. Care e diferența dintre un asistent pe documente și un agent AI?

    Asistentul pe documente (un LLM cu RAG) răspunde la întrebări, caută și extrage informații din sursele configurate, cu trimitere la document. Un agent AI folosește în plus instrumente autorizate ca să execute acțiuni, de exemplu să creeze o sarcină în CRM. Adesea, asistentul pe documente este fundația pe care se construiește ulterior un agent.

  3. Dacă folosim RAG, mai pot apărea greșeli?

    Da. RAG reduce riscul de răspunsuri inventate, dar nu îl elimină: sistemul poate alege un fragment nepotrivit sau poate interpreta greșit un document. De aceea afișăm sursele, testăm pe întrebări reale și recomandăm verificarea umană pentru deciziile importante.

  4. Ce se întâmplă dacă AI-ul nu știe răspunsul?

    Asistentul este configurat să recunoască situațiile în care documentele nu conțin informația și să spună asta direct, eventual indicând persoana sau departamentul potrivit. Aceste întrebări sunt înregistrate și arată ce lipsește din documentație.

  5. Cum sunt protejate datele?

    Lucrăm cu acces pe roluri, trimitem către model doar fragmentele necesare și alegem furnizori și setări potrivite nivelului de confidențialitate. Pentru date sensibile putem analiza modele găzduite privat. Conformitatea GDPR se evaluează împreună cu tine pentru fiecare proiect.

  6. Ce se întâmplă când documentele se schimbă?

    Stabilim un mecanism de actualizare: reindexare periodică sau la fiecare modificare, plus posibilitatea de a retrage documentele vechi. Calitatea răspunsurilor depinde direct de actualitatea surselor.

  7. Cum măsor eficiența asistentului?

    Folosim un set de întrebări de test cu răspunsuri cunoscute, feedbackul utilizatorilor și indicatori de utilizare: cât de des răspunsul e considerat util, câte întrebări rămân fără răspuns, ce surse sunt folosite cel mai des.

  8. Ce model de AI folosiți?

    Alegem modelul în funcție de cerințe: calitatea răspunsurilor în limba română, cost, viteză și confidențialitate. Putem lucra cu API-uri de la furnizori precum OpenAI sau Anthropic ori cu modele open-source găzduite separat.

  9. De ce depinde costul unui astfel de proiect?

    De volumul și formatul documentelor, numărul de surse și integrări, cerințele de acces și securitate, modelul ales și volumul estimat de întrebări. După o analiză inițială îți putem prezenta opțiunile și costurile asociate.

Nu găsești răspunsul? Scrie-ne și îți răspundem direct.

Pune o întrebare

Fă documentele companiei ușor de întrebat.

Spune-ne ce tipuri de documente folosește echipa și ce întrebări apar cel mai des. Îți propunem o abordare potrivită, inclusiv cum verificăm calitatea răspunsurilor.

Preferi să vorbim direct?

Scrie-ne pe WhatsApp+40 736 469 828

Email: office@webaz.ro

Tipul proiectului *
Adaugă detalii, buget și termen (opțional)

* câmpuri obligatorii. Nu trimitem newslettere.

Servicii conexe