AI Agentik & Sistem Pengetahuan
AI Agentik & Sistem Pengetahuan
Kami membangun agen cerdas, sistem RAG pada dokumen internal, dan asisten AI yang terintegrasi ke dalam alur kerja nyata. Bukan chatbot umum.
Masalah yang umum
AI Agentik & Sistem Pengetahuan
Kami membangun agen cerdas, sistem RAG pada dokumen internal, dan asisten AI yang terintegrasi ke dalam alur kerja nyata. Bukan chatbot umum.
Apa yang kami bangun
Kami membangun agen cerdas, sistem RAG pada dokumen internal, dan asisten AI yang terintegrasi ke dalam alur kerja nyata. Bukan chatbot umum.
Apa yang kami berikan
- Agen AI pada basis pengetahuan internal
- Sistem RAG pada kontrak dan dokumen teknis
- Otomatisasi alur kerja dengan LLM
Jawaban lebih cepat, konteks selalu tersedia, lebih sedikit waktu yang terbuang untuk mencari informasi.
Metode yang jelas, mulai dari analisis hingga adopsi.
Kami tidak memulai dengan kode. Kami mulai dengan konteks, data, dan orang-orang yang akan menggunakan sistem.
- 1
Pahami konteksnya
Kami mendengarkan tujuan, kendala, alat yang ada, dan titik hambatan nyata.
- 2
Memetakan data dan proses
Kami merekonstruksi aliran, sumber, langkah manual, dan titik buta.
- 3
Rancang solusinya
Kami merancang arsitektur, logika, dan antarmuka sebelum membangun.
- 4
Membangun dan mengintegrasikan
Kita berkembang secara bertahap, menghubungkan apa yang sudah ada dengan apa yang belum ada.
- 5
Menambah kecerdasan
Kami memperkenalkan otomatisasi, BI, atau AI yang memberikan manfaat nyata.
- 6
Aktifkan adopsi
Dokumentasi, orientasi, dan dukungan untuk memastikan sistem benar-benar digunakan.
- 7
Berkembang seiring berjalannya waktu
Kami mengukur, mengumpulkan masukan, dan meningkatkan tanpa memulai dari awal.
Agen AI pada dokumen dan sumber data
- Masalah
- Prosedur penting dan referensi teknis sulit dicari, sehingga memperlambat pelaksanaan harian.
- Apa yang berubah
- Kami mengerahkan asisten AI yang ditambah pengambilan berdasarkan dokumen internal dan sumber terstruktur.
- Mengapa itu penting
- Orang-orang memulihkan konteks dalam hitungan menit, mengurangi kesalahan, dan menjaga keputusan tetap berpegang pada informasi yang terverifikasi.
Pertanyaan yang sering diajukan.
Teknologi apa yang Anda gunakan?
Tergantung proyeknya. Kami tidak terikat pada satu tumpukan. Kami menggunakan alat TypeScript, Angular, Node.js, Python, SQL, BI seperti Power BI dan Metabase, LLM seperti OpenAI dan Anthropic, dan platform cloud utama. Kami memilih apa yang berhasil.
Berapa lama suatu proyek berlangsung?
Ini sangat bervariasi. Integrasi yang ditargetkan dapat memakan waktu 4–8 minggu. Sistem CRM lengkap atau platform AI 3–9 bulan. Kami selalu menentukan ruang lingkup dan jadwal sebelum penandatanganan.
Apakah Anda bekerja jarak jauh atau di tempat?
Kami bekerja dari jarak jauh secara default, dengan penyelarasan video terstruktur. Kami tersedia untuk sesi di tempat untuk permulaan, lokakarya analisis, atau tinjauan akhir.
Dapatkah saya juga mengandalkan Anda untuk dukungan pasca peluncuran?
Ya. Kami menawarkan kontrak pemeliharaan evolusioner dan dukungan berkelanjutan. Perangkat lunak yang kami berikan didokumentasikan dan dipelihara, bukan kotak hitam.
Bagaimana sebuah kolaborasi dimulai?
Dengan panggilan penemuan. Tidak ada presentasi komersial yang umum: kami membicarakan konteks Anda, masalah Anda yang sebenarnya, dan bagaimana kami dapat membantu. Jika masuk akal, kami membuat proposal.
Bagaimana Anda mendefinisikan proposal?
Setelah satu atau lebih percakapan analisis, kami menghasilkan dokumen dengan cakupan, hasil, garis waktu, dan biaya. Tidak ada kutipan umum: setiap proposal mencerminkan konteks proyek yang spesifik.
Bisakah kita memulai dengan lokakarya atau fase singkat?
Ya. Jika konteksnya belum jelas, kita dapat memulai dengan lokakarya analisis atau fase penemuan singkat yang berdiri sendiri, sebelum berkomitmen pada proyek yang lebih besar.