Szolgáltatás

Egyedi LLM fejlesztés

LLM fejlesztési szolgáltatásainkkal segítjük a vállalkozásokat olyan mesterséges intelligenciával támogatott alkalmazások fejlesztésében és integrálásában, amelyek képesek az emberi nyelv megértésére, feldolgozására és generálására. Egyedi LLM megoldásokat fejlesztünk többek között szövegfeldolgozáshoz, tartalomgeneráláshoz, információkinyeréshez és természetes nyelvű interakciók megvalósításához, az üzleti követelményeknek leginkább megfelelő nyelvi modellek kiválasztásával és integrálásával.

A kezdeti igényfelméréstől és rendszertervezéstől a tesztelésen és éles bevezetésen át a folyamatos optimalizálásig támogatjuk az LLM alkalmazásfejlesztés teljes folyamatát.

Vegye fel velünk a kapcsolatot!

Mik azok a nagy nyelvi modellek (LLM-ek)?

A nagy nyelvi modellek (Large Language Models, LLM-ek) olyan mesterségesintelligencia-modellek, amelyeket az emberi nyelv megértésére, feldolgozására és generálására fejlesztettek ki. Képesek szövegek elemzésére, kérdések megválaszolására, tartalmak létrehozására és összefoglalására, információk kinyerésére, adatok kategorizálására, valamint természetes nyelvű interakciók támogatására a szoftveralkalmazásokban.

A vállalkozások számára az LLM-ek meglévő rendszerekbe integrálhatók, vagy egyedi AI-alkalmazások alapjául szolgálhatnak. Ez lehetővé teszi a nyelvi feladatok automatizálását, a szoftverekkel való felhasználói interakciók fejlesztését, valamint új, mesterséges intelligenciára épülő funkciók kialakítását a konkrét üzleti igényeknek megfelelően.

Mikor van szüksége vállalkozásának LLM megoldásra?

Az LLM-alapú megoldások különösen hasznosak lehetnek, ha vállalkozása működésében jelentős szerepet játszik a szöveges információk megértése, létrehozása vagy feldolgozása. Az olyan feladatok, amelyek során a munkatársak rendszeresen szövegeket olvasnak, írnak, foglalnak össze, kategorizálnak vagy információkat nyernek ki, gyakran támogathatók vagy részben automatizálhatók nagy nyelvi modellek segítségével.

A vállalati LLM megoldások emellett természetes nyelvi képességekkel bővíthetik a meglévő szoftvereket, lehetővé téve, hogy a felhasználók egyszerűbben és intuitívabban lépjenek kapcsolatba az összetett rendszerekkel és információkkal.

Csapata nagy mennyiségű szöveges információval dolgozik

Munkatársainak rendszeresen kell e-maileket, dokumentumokat, jelentéseket és más szöveges tartalmakat átnézniük, összefoglalniuk, kategorizálniuk vagy azokból releváns információkat kinyerniük.

Az ismétlődő szöveges feladatok túl sok időt vesznek igénybe

Csapata rendszeresen készít hasonló válaszokat, összefoglalókat, leírásokat vagy más írásos tartalmakat, amelyek előállítását LLM-alapú munkafolyamatok is támogathatnák.

Szoftverének természetes nyelvi képességekre van szüksége

Szeretné, ha a felhasználók természetes nyelven is kapcsolatba léphetnének alkalmazásával, ahelyett hogy kizárólag hagyományos menükre, űrlapokra vagy keresési funkciókra támaszkodnának.

Mesterségesintelligencia-funkciókkal bővítené meglévő szoftverét

Meglévő terméke vagy üzleti rendszere olyan új képességekkel egészülhetne ki, mint a szöveggenerálás, az összefoglalás, a kategorizálás, az információkinyerés vagy a beszélgetésalapú interakció.

Milyen üzleti problémákat oldhatnak meg a nagy nyelvi modellek?

Időigényes szövegfeldolgozás

Az LLM-ek segíthetnek nagy mennyiségű e-mail, jelentés, dokumentum és egyéb szöveges információ elemzésében, összefoglalásában és rendszerezésében.

Ismétlődő tartalomkészítési feladatok

A vállalkozások nagy nyelvi modellek segítségével támogathatják a rendszeresen előforduló tartalmak, például válaszok, leírások, összefoglalók és egyéb üzleti kommunikációs anyagok elkészítését.

Manuális információkinyerés

Az LLM-ek képesek azonosítani és kinyerni a releváns információkat strukturálatlan szövegekből, csökkentve a dokumentumok manuális átvizsgálásának szükségességét.

Összetett szövegosztályozási feladatok

A nagy nyelvi modellek képesek a szöveges információkat jelentésük és kontextusuk alapján kategorizálni, címkézni és továbbítani, nem csupán előre meghatározott kulcsszavak alapján.

Korlátozott természetes nyelvű interakciók

Az LLM-ek beszélgetésalapú és természetes nyelvi funkciókkal bővíthetik a szoftvereket, megkönnyítve a felhasználók számára az alkalmazások használatát és a feladatok elvégzését.

Nehezen skálázható, szövegalapú munkafolyamatok

Azok a folyamatok, amelyek nagymértékben támaszkodnak szövegek olvasására, írására vagy értelmezésére, manuálisan nehezen bővíthetők. Az LLM-alapú munkafolyamatok támogathatják a csapatokat a szöveges feladatok mennyiségének növekedésével.

LLM fejlesztési szolgáltatásaink

LLM fejlesztési szolgáltatásaink magukban foglalják az egyedi üzleti igényekhez igazított, nagy nyelvi modellekre épülő megoldások tervezését, fejlesztését és integrálását. Segítünk a vállalkozásoknak LLM-funkciókat bevezetni új vagy meglévő szoftvereikbe, az egyedi alkalmazásfejlesztéstől és modellintegrációtól az optimalizálásig és az éles bevezetésig.

Egyedi LLM alkalmazásfejlesztés

Vállalkozása folyamataihoz, felhasználóihoz és szoftverkövetelményeihez igazodó, LLM-alapú alkalmazásokat tervezünk és fejlesztünk, a kezdeti koncepciótól az éles használatra alkalmas megvalósításig.

LLM integrációs szolgáltatások

LLM integrációs szolgáltatásainkkal nagy nyelvi modelleket kapcsolunk össze meglévő webalkalmazásokkal, belső platformokkal és üzleti szoftverekkel, így új AI-funkciók vezethetők be a teljes rendszer újrafejlesztése nélkül.

LLM API- és modellintegráció

Az alkalmazás követelményeihez megfelelő nyelvi modelleket és API-kat integrálunk, valamint kialakítjuk a hatékony működésükhöz szükséges alkalmazáslogikát.

Prompttervezés és LLM-munkafolyamatok fejlesztése

Promptokat, strukturált kimeneteket és többlépéses LLM-munkafolyamatokat tervezünk, amelyek segítik a nyelvi modelleket a meghatározott üzleti feladatok következetesebb és megbízhatóbb végrehajtásában.

LLM-megoldások értékelése és optimalizálása

Az LLM-ek által generált kimeneteket releváns tesztesetek és követelmények alapján értékeljük, majd optimalizáljuk a promptokat, a modellbeállításokat és az alkalmazáslogikát a minőség, a következetesség és a teljesítmény javítása érdekében.

Meglévő LLM-alkalmazások modernizálása

Segítünk a meglévő LLM-alapú alkalmazások továbbfejlesztésében. Felülvizsgáljuk a rendszerarchitektúrát, az integrációkat és az AI-munkafolyamatokat, majd elvégezzük a megbízhatóbb éles működéshez szükséges módosításokat.

Milyen típusú LLM-alkalmazásokat fejlesztünk?

A nagy nyelvi modellek az egyszerű chatbotokon túl számos üzleti alkalmazás alapjául szolgálhatnak. Egyedi LLM fejlesztési szolgáltatásaink keretében olyan megoldásokat készítünk, amelyek konkrét üzleti folyamatokhoz, felhasználói igényekhez és meglévő szoftverkörnyezetekhez igazodnak.

AI-asszisztensek és copilot megoldások

LLM-alapú asszisztenseket és copilot megoldásokat fejlesztünk, amelyek segítik a felhasználókat a feladatok elvégzésében, tartalmak létrehozásában, információk értelmezésében és a szoftverekkel való természetes nyelvű interakcióban.

Tartalomgeneráló alkalmazások

Olyan alkalmazásokat fejlesztünk, amelyek meghatározott üzleti célokhoz igazodva képesek szövegeket generálni, átírni, összefoglalni vagy átalakítani, előre meghatározott utasítások és munkafolyamatok alapján.

Dokumentumfeldolgozó alkalmazások

Az LLM-ek képesek strukturálatlan dokumentumok elemzésére, releváns információk kinyerésére, összefoglalók készítésére és a szöveges tartalmak strukturált adatokká alakítására a további feldolgozás érdekében.

Szövegosztályozó és információtovábbító rendszerek

Olyan LLM-alapú alkalmazásokat fejlesztünk, amelyek értelmezik és kategorizálják a beérkező szöveges információkat, támogatva a kérések osztályozását, az információk megfelelő helyre továbbítását és a szövegfeldolgozásra épülő munkafolyamatokat.

Beszélgetésalapú alkalmazások

Természetes nyelvű felhasználói felületeket fejlesztünk, amelyek lehetővé teszik, hogy a felhasználók párbeszédes formában lépjenek kapcsolatba digitális termékekkel, szolgáltatásokkal és szoftveralkalmazásokkal.

LLM-alapú szoftverfunkciók

Olyan képességeket integrálunk közvetlenül meglévő webes, mobil- és üzleti alkalmazásokba, mint a szövegösszefoglalás, a tartalomgenerálás, az információkinyerés és a természetes nyelvű interakció.

Anthropic Claude

Azure OpenAI

Google Gemini

Hugging Face

LangChain

LlamaIndex

PyTorch

Pinecone

AI projektjeink

Caspar

A Caspar Cloud egy ügykezelő rendszer olyan szervezetek számára, amelyek idősekről, betegekről vagy olyan emberekről gondoskodnak, akik önmaguk ellátására képtelenek.

Dedikált fejlesztő csapat • Egyedi szoftver • IT audit & konzultáció • IT Projekt menedzsment • Webalkalmazás • Egyesült Királyság • Egészségügy

FYLD

A FYLD lehetővé teszi a terepmunkások számára, hogy okostelefonjukkal vagy táblagépükkel felmérjék a munkahelyeket, képeket, hang- és videótartalmakat töltsenek fel a rendszerbe.

Mobilalkalmazás Fejlesztés • Egyesült Királyság • Építőipar

Grandio

A Grandio egy webes és mobilalkalmazás egy magyar vagyonkezelő cég számára, amely biztonságos hozzáférést biztosít a portfólióértékekhez és kapcsolódó adatokhoz, miközben a RabIT folyamatos támogatást, megosztott QA-t és agilis fejlesztési csomagokat nyújt.

Mobilalkalmazás Fejlesztés • Magyarország

Rentkey

A Rentkey egy modern, skálázható, kétnyelvű webalkalmazás, amely nemzetközi piacokra készült, és arra lett tervezve, hogy egyetlen platformon belül hatékonyan kezelje az összetett üzleti munkafolyamatokat, a dokumentumkezelést és az automatizált folyamatokat, Scrum-alapú fejlesztési megközelítéssel.

Magyarország

LLM fejlesztési folyamatunk

Üzleti igények és felhasználási esetek feltérképezése

Azonosítjuk az üzleti problémát, a célfelhasználókat és azokat a folyamatokat, amelyekben egy LLM-alapú megoldás gyakorlati értéket teremthet.

Követelmények és nyelvi modellek értékelése

Meghatározzuk a funkcionális és technikai követelményeket, majd felmérjük, hogy mely nyelvi modellek és megvalósítási megközelítések felelnek meg leginkább az adott felhasználási esetnek.

LLM-architektúra és megoldástervezés

Megtervezzük az alkalmazás architektúráját, a nyelvi modellekkel történő interakciókat, az integrációkat, a munkafolyamatokat és a szükséges adatáramlást.

LLM fejlesztés és integráció

Kialakítjuk az LLM-alapú funkciókat, fejlesztjük a szükséges munkafolyamatokat, és integráljuk a megoldást meglévő szoftvereivel és üzleti rendszereivel.

Tesztelés, értékelés és optimalizálás

Valósághű felhasználási helyzetekben teszteljük a modellek kimeneteit, értékeljük azok minőségét, következetességét, teljesítményét és megbízhatóságát, majd a tapasztalatok alapján finomítjuk a megoldást.

Éles bevezetés és folyamatos fejlesztés

Bevezetjük az LLM-alapú alkalmazást a célkörnyezetbe, és támogatjuk a folyamatos monitorozást és optimalizálást az üzleti követelmények, a használati szokások és az AI-modellek változásával.

Gyakran ismételt kérdések

Kérdésed van?

Vedd fel velünk a kapcsolatot!

Az LLM fejlesztési szolgáltatások nagy nyelvi modellekre épülő szoftveralkalmazások tervezését, fejlesztését, integrálását és optimalizálását foglalják magukban. Ide tartozhat az egyedi LLM alkalmazásfejlesztés, a modell- és API-integráció, a prompttervezés, a munkafolyamatok kialakítása, az értékelés, a tesztelés és az éles bevezetés.

A nagy nyelvi modellek olyan üzleti feladatokat támogathatnak, amelyek nyelvi információk megértését, feldolgozását vagy generálását igénylik. Gyakori alkalmazási területeik a szöveggenerálás, az összefoglalás, az információkinyerés, a kategorizálás, a természetes nyelvű felhasználói felületek, a dokumentumfeldolgozás és a meglévő szoftverek AI-funkciókkal történő bővítése.

Az LLM olyan mesterségesintelligencia-modell, amelyet elsősorban az emberi nyelv megértésére és generálására fejlesztettek ki. A generatív AI ennél tágabb technológiai kategória, amely új tartalmak, például szövegek, képek, hanganyagok, videók vagy programkód létrehozására képes rendszereket foglal magában. A nagy nyelvi modellek tehát a generatív AI alkalmazások fejlesztéséhez használt technológiák közé tartoznak.

Igen. Az LLM integráció lehetővé teszi, hogy meglévő webalkalmazásokat, mobilalkalmazásokat, belső platformokat és üzleti szoftvereket nyelvi modellekre épülő képességekkel bővítsünk. Az adott felhasználási esettől függően ezek lehetnek szöveggenerálási, összefoglalási, kategorizálási, információkinyerési vagy természetes nyelvű interakciós funkciók.

Nem feltétlenül. Számos üzleti alkalmazás elkészíthető meglévő nyelvi modellek és API-k felhasználásával, miközben az alkalmazáslogikát, a promptokat, a munkafolyamatokat és az integrációkat az adott üzleti igényekhez igazítjuk. Saját modell betanítása vagy LLM finomhangolás akkor merülhet fel, ha azt a speciális követelmények indokolják, de ez nem minden LLM-alapú alkalmazás esetében szükséges.

Az LLM fejlesztés tágabb terület, amely nagy nyelvi modellekre épülő alkalmazások létrehozását foglalja magában. A RAG fejlesztés ezzel szemben egy konkrét megközelítés, amely lehetővé teszi, hogy az LLM-alapú alkalmazás a válasz generálása előtt releváns információkat keressen ki külső forrásokból, például vállalati dokumentumokból vagy tudásbázisokból.

A megfelelő nyelvi modell kiválasztása több tényezőtől függ, például a felhasználási esettől, az elvárt kimeneti minőségtől, a válaszidőtől, a kontextuskezelési igényektől, az integrációs környezettől, az adatvédelmi követelményektől és az üzemeltetési költségektől. Az egyedi LLM fejlesztés során ezeket a szempontokat együttesen értékeljük, ahelyett hogy minden alkalmazáshoz automatikusan ugyanazt a modellt választanánk.

Az LLM-alapú alkalmazásokat valósághű bemeneti adatokkal és előre meghatározott értékelési szempontok alapján kell tesztelni. A vizsgálatok kiterjedhetnek a kimenetek minőségére, a válaszok következetességére, az utasítások követésére, a hibakezelésre, a teljesítményre és a speciális esetekben mutatott működésre az éles bevezetés előtt.

Az LLM-alapú alkalmazások biztonsága a rendszerarchitektúrától, a választott modellszolgáltatótól, az integrációktól és az adatkezelési megoldásoktól függ. Az éles rendszerek tervezésekor figyelembe kell venni a hozzáférési jogosultságokat, az érzékeny adatok kezelését, az API-biztonságot, a naplózást és azt is, hogy milyen információk kerülnek továbbításra a külső modellszolgáltatókhoz.

A fejlesztési idő az adott felhasználási eset összetettségétől, a szükséges integrációktól, az alkalmazás funkcióitól és a tesztelési követelményektől függ. Egy jól körülhatárolt LLM-funkció vagy prototípus fejlesztése lényegesen rövidebb időt vehet igénybe, mint egy több integrációval, munkafolyamattal és biztonsági követelménnyel rendelkező, éles üzleti rendszer megvalósítása.

Kérdezzen bátran!

Kapcsolat

Amennyiben közös munkáról szeretne érdeklődni, egyeztethet csapatunkkal egy ingyenes konzultációt is.

Értékesítés

+44 20 3807 2835 - Egyesült Királyság

+1 (424) 238-7060 - Egyesült Államok

+36 70 620 1660 - Magyarország

sales@rabit.hu

Kalifornia, 90401 Santa Monica, Santa Monica Blvd Suite 222

Magyarország, 6724 Szeged, Cserzy Mihály utca 30/B

Magyarország, 7623 Pécs, Tüzér utca 13.

Magyarország, 1065 Budapest, Bajcsy-Zsilinszky út 57.