LLM - Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting https://inero-software.com/pl/tag/llm-pl/ Tworzymy cyfrowe innowacje Tue, 20 May 2025 11:31:52 +0000 pl-PL hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.9.1 https://inero-software.com/wp-content/uploads/2018/11/inero-logo-favicon.png LLM - Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting https://inero-software.com/pl/tag/llm-pl/ 32 32 153509928 Ile kosztuje wdrożenie i utrzymanie modelu LLM w firmie? Szczegółowa analiza https://inero-software.com/pl/ile-kosztuje-wdrozenie-i-utrzymanie-modelu-llm-w-firmie-szczegolowa-analiza/ Tue, 13 May 2025 09:16:26 +0000 https://inero-software.com/?p=7958 Rozważając wprowadzenie sztucznej inteligencji do firmy, warto wiedzieć, jakie koszty wiążą się z wdrożeniem i utrzymaniem własnego modelu LLM. Wydatki nie sprowadzają się wyłącznie do opłat za wykorzystanie modelu (np. za tokeny w API), ale obejmują szereg czynników – od infrastruktury po bezpieczeństwo. Poniżej omawiamy rodzaje kosztów korzystania z dedykowanych LLM,…

Artykuł Ile kosztuje wdrożenie i utrzymanie modelu LLM w firmie? Szczegółowa analiza pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]>

Rozważając wprowadzenie sztucznej inteligencji do firmy, warto wiedzieć, jakie koszty wiążą się z wdrożeniem i utrzymaniem własnego modelu LLM. Wydatki nie sprowadzają się wyłącznie do opłat za wykorzystanie modelu (np. za tokeny w API), ale obejmują szereg czynników – od infrastruktury po bezpieczeństwo. Poniżej omawiamy rodzaje kosztów korzystania z dedykowanych LLM, a także przedstawiamy przykładowe kalkulacje dla popularnych modeli (GPT-4, Claude, Mistral, LLaMA itp.), w tym scenariusze użycia w firmie.  

Coraz więcej firm rozważa wykorzystanie dużych modeli językowych (LLM – Large Language Models) we własnych produktach i procesach. Takie „dedykowane” modele mogą działać jako inteligentni asystenci: odpowiadać na pytania klientów, analizować dokumenty, generować raporty i wiele więcej. Wiecej przeczytasz o tym tutaj.  

 

Rodzaje kosztów przy korzystaniu z LLM

Przed rozpoczęciem wdrożenia warto poznać wszystkie elementy, które składają się na pełny koszt korzystania z dedykowanego modelu.  

Infrastruktura:

Jeśli korzystasz z modeli przez chmurowe API (OpenAI, Anthropic, Google): płacisz wyłącznie za zużyte tokeny. Koszt infrastruktury jest „ukryty” po stronie dostawcy. 

Jeśli z kolei zdecydujesz się na self‑hosting wybranego modelu, np. Mistral, LLaMA, musisz utrzymać serwer GPU (lokalnie lub w chmurze). Przykładowo, wynajęcie instancji z kartą A100 to koszt rzędu  $1 – 2 za godzinę, czyli  $750 do 1 500 na miesiąc przy ciągłym działaniu serwera. Taka inwestycja może obsłużyć wiele zapytań, ale przy małej skali obciążenia może okazać się niewykorzystana. 

Licencje i opłaty za modele

Modele komercyjne wiążą się z opłatami licencyjnymi lub abonamentowymi. Na przykład korzystając z API GPT-4 od OpenAI czy Claude od Anthropic, płacimy za każdy użyty token według cennika dostawcy (szczegóły kosztów za tokeny przedstawiamy w dalszej części).  Z drugiej strony, dostępne są otwartoźródłowe modele jak LLaMA czy Mistral, które można używać za darmo – nie ma opłaty za licencję ani za tokeny. Meta udostępniła np. model LLaMA 2 na licencji pozwalającej firmom na swobodne użycie bez opłat. “Za darmo” nie oznacza jednak braku kosztów – wówczas płacimy za infrastrukturę i prąd potrzebny do ich uruchomienia (jak wspomniano wyżej). Warto też sprawdzić ograniczenia licencyjne: niektóre otwarte modele mogą mieć pewne warunki użytkowania (np. zakaz użycia w określonych branżach). 

Adaptacja i dostosowanie modelu

Aby model LLM dobrze sprawdzał się w konkretnej firmie, często wymaga on dostosowania – np. dodatkowego treningu (fine-tuning) na firmowych danych lub przynajmniej przygotowania odpowiednich promptów (tzw. prompt engineering). Adaptacja może generować znaczące koszty: 

    • Fine-tuning modelu: Trenowanie modelu na własnym zbiorze danych wymaga mocy obliczeniowej (GPU przez wiele godzin) i wiedzy specjalistów. Dla dużych modeli może to kosztować od kilku do kilkudziesięciu tysięcy dolarów, biorąc pod uwagę zarówno opłaty za maszyny, jak i czas pracy ekspertów. Nawet fine-tuning mniejszego modelu (np. GPT-3.5) przez API OpenAI to koszt zużycia setek tysięcy czy milionów tokenów podczas treningu (liczonych również według stawek za token). 
    • Inżynieria promptów: Alternatywą lub uzupełnieniem treningu jest przygotowanie odpowiednich zapytań i instrukcji dla modelu. Choć samo tworzenie promptów nie wymaga płatnych zasobów, to jednak iteracyjne testowanie wielu wersji zapytań też zużywa tokeny (koszt w przypadku modelu w chmurze) i czas pracy zespołu. Można to traktować jako koszt operacyjny lub koszt kompetencji – potrzebny jest czas specjalisty, by zoptymalizować działanie modelu pod nasze potrzeby. 

Koszty operacyjne

Po wdrożeniu modelu dochodzą bieżące koszty operacyjne. Obejmują one monitorowanie działania modelu, utrzymanie wydajności, logowanie wyników, aktualizacje i ewentualne naprawy błędów. Jeśli korzystamy z API, kosztem operacyjnym będzie głównie miesięczny rachunek za wykorzystane tokeny oraz ewentualny abonament za dostęp premium (niektórzy dostawcy oferują plany subskrypcyjne z określonym limitem lub stawkami). Jeśli model jest hostowany lokalnie, do kosztów operacyjnych zaliczamy: 

    • Energie elektryczną zużywaną przez serwery (przy modelach GPU może to być niebagatelna kwota miesięcznie), 
    • Administrację systemem – czas administratorów na utrzymanie serwera, wykonywanie kopii zapasowych, aktualizacje oprogramowania (np. bibliotek AI), 
    • Skalowanie infrastruktury w razie zwiększenia obciążenia – może zajść potrzeba dokupienia dodatkowych maszyn lub instancji chmurowych, co wiąże się z kolejnymi kosztami. 
    • Wysoka dostępność – jeśli asystent LLM ma działać 24/7 bez przerw, być może trzeba zainwestować w redundantne zasoby (zapasowe serwery na wypadek awarii) lub w umowę SLA z dostawcą chmury. 

Kompetencje zespołu

Wdrożenie LLM wymaga odpowiednich kompetencji w zespole IT/Danych. Jeśli w firmie brakuje doświadczenia z AI, może być konieczne przeszkolenie pracowników lub zatrudnienie nowych specjalistów (np. inżyniera ML czy MLOps). To wiąże się z dodatkowymi kosztami rekrutacji lub szkoleń. Alternatywnie, firmy czasem korzystają z konsultantów lub usługodawców zewnętrznych do wdrożenia modelu – co również generuje koszty (najczęściej jednorazowe za projekt wdrożeniowy, ale nierzadko znaczące). Warto uwzględnić też czas poświęcony przez zespół na integrację modelu z istniejącymi systemami (np. połączenie modelu z bazą danych, z aplikacją użytkownika itp.) – jest to koszt czasu pracy, który w małych projektach bywa pomijany, a w praktyce może być istotny. 

Powyższe kategorie pokazują, że całkowity koszt posiadania dedykowanego rozwiązania opartego o LLM to nie tylko opłata za dostęp do modelu. Warto je wszystkie przeanalizować przed podjęciem decyzji. W dalszej części przejdziemy do konkretnych liczb: ile kosztuje pojedyncze zapytanie (prompt) do różnych popularnych modeli oraz ile wyniosłoby utrzymanie prostego asystenta LLM w dwóch przykładowych zastosowaniach biznesowych. 

Koszt jednego zapytania w popularnych modelach LLM

Modele językowe rozliczane są zazwyczaj w oparciu o liczbę tokenów. Token to mały fragment tekstu – może odpowiadać pojedynczemu słowu lub jego części (przykładowo, 1000 tokenów odpowiada mniej więcej 750 słowom ciągłego tekstu). Dostawcy API podają ceny w przeliczeniu na 1 tys. tokenów lub milion tokenów. Poniżej zestawiamy orientacyjne koszty przetworzenia 1000 tokenów dla wybranych, popularnych modeli LLM: 

Porównanie modeli LLM
Model LLM Dostęp / Licencja Koszt za 1000 tokenów Uwagi
GPT-3.5 Turbo (OpenAI) API w chmurze (model chat dostępny np. w ChatGPT) $0,0015 (wejście)
$0,0020 (wyjście)
  • Bardzo niski koszt – 16k tokenów + płatne rozszerzenie do 128k
  • Dobre jakość odpowiedzi
GPT-4 (8k) API w chmurze (OpenAI) $0,08 (wejście)
$0,16 (wyjście)		 Wysoka jakość; wysoki koszt
GPT-4 Turbo (128k) API w chmurze (OpenAI) $0,01 (wejście)
$0,03 (wyjście)
  • Bezpieczny duży kontekst (do 128k tokenów)
  • Tańszy (niewiele droższy niż GPT-4)
Claude Instant v1.2 API w chmurze (Anthropic) $0,0008 (wejście)
$0,0024 (wyjście)
  • Szybki, tańszy model Claude (odpowiednik GPT-3.5)
Claude 2 (100k) API w chmurze (Anthropic) $0,008 (wejście)
$0,024 (wyjście)
  • Wysokiej jakości model od Anthropica; kontekst do 100k tokenów
Mistral 7B Open source (darmowy model) 50 ttoken (opłat za tokeny)
  • Trzeba samodzielnie hostować
  • Alternatywa dla GPT-3.5 – niskie wymagania (można uruchomić nawet <1M tokenów)
LLaMA 2 13B Open source (darmowy model) 50 ttoken (opłat za tokeny)
  • Samodzielny hosting
  • Wymaga mocniejszego sprzętu (np. 2x 24GB GPU) niż 7B, ale nadal dostępny dla wielu firm
LLaMA 2 70B Open source (darmowy model) 50 ttoken (opłat za tokeny)
  • Samodzielny hosting
  • Wymaga kosztownego infrastruktury (np. 8x 80GB GPU)
  • Przy takiej skali koszt może zbliżać się lub nawet kilkukrotnie przekraczać model np. GPT-4

Legenda: jak liczone są koszty tokenów

    • Tokeny wejściowe („wejście”) – to słowa zawarte w zapytaniu użytkownika (prompt).

    • Tokeny wyjściowe („wyjście”) – to słowa wygenerowane przez model w odpowiedzi (completion).

W przypadku większości komercyjnych dostawców, koszt naliczany jest osobno dla wejścia i wyjścia. Przykład:

    • GPT-4 Turbo:

      • 1000 tokenów wejściowych: $0,03

      • 1000 tokenów wyjściowych: $0,06

      • Przy dialogu zawierającym łącznie 1000 tokenów (np. 500 wejścia + 500 wyjścia), koszt to około $0,045.

      • Dla uproszczenia można przyjąć, że interakcja o wielkości 1000 tokenów kosztuje około $0,09.

Dla porównania:

    • GPT-3.5 Turbo – koszt podobnego 1000-tokenowego dialogu to tylko około $0,0035 (czyli 0,35 centa).

    • Modele open-source (np. Mistral, LLaMA) – koszt tokenów wynosi $0, ponieważ modele działają lokalnie. Ponosimy jedynie koszty związane z infrastrukturą (zużycie energii, czas działania serwera itp.).

Otwartoźródłowe modele (Mistral, LLaMA itp.) kuszą brakiem opłat za sam model – można generować dowolne ilości tokenów nie płacąc dostawcy modelu ani centa. Jednakże, aby te modele działały, musimy utrzymywać własną infrastrukturę. Przy niewielkiej skali użycia może się okazać, że koszt wynajmu maszyny na jedno zapytanie będzie nawet wyższy niż zapłata za pojedyncze wywołanie API GPT. Z drugiej strony, przy dużej skali (bardzo wielu zapytaniach dziennie) wykorzystanie open-source może okazać się dużo bardziej opłacalne. Podsumowując, opłacalność zależy od scenariusza użycia, o czym opowiemy w kolejnym punkcie. 

Przykładowe koszty wdrożenia asystenta LLM (100 zapytań dziennie)

Rozważmy teraz praktyczny scenariusz: Twoja firma chce wdrożyć prostego wirtualnego asystenta opartego na LLM, który wykonuje jedno z zadań: 

    • Analiza dokumentów – np. asystent wczytuje oferty lub umowy i wyciąga z nich najważniejsze informacje (klauzule, terminy, kwoty). 
    • Obsługa zapytań klientów – np. asystent odpowiada na maile klientów z pytaniami o ofertę, dostępność produktów, pomoc techniczną itp. 

Załóżmy, że:  

    • asystent będzie obsługiwał około 100 interakcji dziennie  
    • każda interakcja to zapytanie + odpowiedź o łącznej długości ~2000 tokenów (np. 1000 tokenów w pytaniu – odpowiada to mniej więcej 750 słowom lub kilku akapitom tekstu – oraz 1000 tokenów w odpowiedzi, czyli ok. 750 słów wygenerowanej odpowiedzi). Taka długość pokrywa już dosyć złożone zapytanie i obszerną odpowiedź. 
    • miesięcznie nasz asystent przetworzy około 6 milionów tokenów (3000 * 2000 = 6 000 000 tokenów).  

Chcemy porównać koszty miesięczne utrzymania takiego asystenta w zależności od wyboru modelu i sposobu wdrożenia. Pokażemy dwa warianty: 

    • Wariant API (model zamknięty): Korzystamy z komercyjnego modelu poprzez API (np. OpenAI GPT lub Anthropic Claude). Nie utrzymujemy własnych serwerów – płacimy wyłącznie za wykorzystane tokeny według cennika. 
    • Wariant self-hosted (model open-source): Korzystamy z otwartoźródłowego modelu (np. Mistral lub LLaMA) zainstalowanego na naszych serwerach. Płacimy za infrastrukturę potrzebną do obsługi tych ~100 zapytań dziennie (np. wynajem instancji GPU w chmurze lub amortyzacja zakupu sprzętu, plus prąd). 

Zapraszamy na bezpłatne szkolenie dla MŚP

Usługa edukacyjno-szkoleniowa w zakresie automatyzacji procesów integracji i wdrożenia narzędzi AI w ramach Pomorskiego Hubi Innowacji Cyfrowych
Poznaj szczegóły

Poniżej przedstawiamy tabelę porównującą orientacyjne miesięczne koszty dla kilku przykładowych modeli w obu wariantach, przy założeniu 6 mln tokenów miesięcznie: 

Porównanie kosztów miesięcznych LLM
Model (wariant) Szacowany koszt miesięczny Komentarz
GPT-3.5 Turbo (API) ok. $18 (USD)
  • Bardzo niski koszt przy tej jakości.
  • Wyliczenie: ok. $0,0027/1k tok. → $12 za wygenerowanie 4M tok. + $6 za zapytania → $18 miesięcznie orientacyjnie.
GPT-4 (8k) (API) ok. $270
  • Dużo wyższy koszt za lepszą jakość.
  • Wyliczenie: np. 8M tok. → koszt: 8M × $0,08/1k (tok wejści) + $0,16/1k (tok wyjści) → koszt miesięczny $270–$540.
GPT-4 Turbo (128k) (API) ok. $18
  • Niewiele droższy niż zwykły GPT-3.5 dzięki tańszym tokenom wejściowym i wyjściowym.
  • Może mieć nawet lepszą jakość niż GPT-4 (8k).
Claude Instant (API) ok. $20–25
  • Porównywalny z kosztem GPT-3.5.
  • Wyliczenie: ok. $0,0021/1k tok. (wej+wyj) → analogicznie $18–25 za 8 mln tok. (Plus ewentualne opłaty stałe).
Claude 2 (API) ok. $150–200
  • Tańszy od GPT-4, ale wciąż kilkukrotnie droższy niż GPT-3.5.
  • Wyliczenie: $0,032/1k tok. → 8M = ~$192 za 8 mln tok.
Mistral 7B (open source, 1 self-host, 1xGPU) ok. $300
  • Koszt głównie za utrzymanie serwera / GPU.
  • Założenie: instancja na 1x24GB GPU – model generuje ~30–60 tok./s, zużycie 100–150W.
  • Rzeczywisty koszt zależy od lokalizacji i zużycia (prąd + serwer = ~300 zł–400 zł/mies.).
LLaMA 2 70B (open source, self-host, multi-GPU) ok. $1,000+
  • Wysoki koszt związany wymaga dużą mocą GPU.
  • Przy 70B to zazwyczaj instancja na minimum 8x80GB GPU (~10k–12k USD sprzętowo + wysokie zużycie prądu).
  • Wyliczenia zależne od modelu działania (on-prem / cloud / GPU provider).
Lokalny model (np. LLaMA 13B, GPTQ, Mistral 7B – CPU) ok. $300–500
  • Koszt obejmuje eksploatację lokalnego serwera.
  • Model może być wolniejszy niż GPT-3.5, ale za to bezpieczny i prywatny.
  • Dla instancji na CPU (np. 12 rdzeni, 64 GB RAM) koszt miesięczny to głównie energia i obsługa.

Z powyższego porównania można wyciągnąć kilka wniosków: 

Mała skala (100 zapytań/dziennie) sprzyja API

Przy stosunkowo niewielkim obciążeniu, korzystanie z gotowego API (OpenAI, Anthropic) jest bardzo tanie w przypadku tańszych modeli (GPT-3.5, Claude Instant) – mówimy o kilkunastu czy kilkudziesięciu dolarach miesięcznie. Przy użyciu droższych modeli, koszt miesięczny może wzrosnąć do kilkuset dolarów. Gdy zapytań jest mało, własny serwer GPU za $300+ miesięcznie byłby mniej opłacalny. 

Duża skala (wiele tysięcy zapytań) zmienia kalkulację

Jeśli nasz asystent odniesie sukces i skala zapytań wzrośnie np. 10x lub 100x, wtedy comiesięczny rachunek za API mógłby urosnąć do tysięcy czy dziesiątek tysięcy dolarów. W takiej sytuacji inwestycja we własny model open-source zaczyna mieć sens. Przy odpowiednio dużej liczbie zapytań koszt jednostkowy generowania odpowiedzi lokalnie staje się niższy niż koszt w API (bo pełniej wykorzystujemy zakupiony/wynajęty sprzęt). W skrajnym przypadku ogromnej skali można nawet myśleć o trenowaniu własnego modelu od podstaw – ale to już domena największych graczy z bardzo dużymi budżetami. 

Znaczenie przypadku użycia (jakość vs. oszczędność)

 Wybór modelu powinien zależeć nie tylko od kosztu, ale i od wymaganego poziomu odpowiedzi. W scenariuszu analizy dokumentów najbardziej zależy nam na precyzji ekstrakcji informacji. Być może wystarczy tu model tańszy lub open-source, który po odpowiednim dostrojeniu poprawnie wyłuska dane z tekstu. Taki model (np. 7B-13B parametrów) może być znacznie tańszy w użyciu i wystarczający jakościowo. Co więcej, jeśli przetwarzamy wrażliwe dokumenty (np. umowy), lokalne uruchomienie open-source gwarantuje, że treść dokumentów nie opuści naszej firmy, co bywa bezcenne ze względów prawnych. Z drugiej strony, w scenariuszu obsługi zapytań klientów, gdzie liczy się jakość języka, uprzejmość, kontekst – model GPT-4 może znacząco przewyższać prostsze modele w jakości odpowiedzi. Tu firma może zdecydować, że warto zapłacić więcej za lepsze wrażenia klienta.  

Niewidoczne koszty wokół projektu

Zauważmy, że powyższe kalkulacje dotyczą kosztów czysto technologicznych (tokeny lub sprzęt). W praktyce do tego dojdą koszty „miękkie” – czas personelu na przygotowanie wdrożenia, integrację modelu z systemem np. CRM lub bazą wiedzy, testowanie i iteracyjne usprawnianie. Jeśli nasz asystent ma np. pobierać dane z firmowej bazy dokumentów, często dane te trzeba też odpowiednio uporządkować. 

Przykład kosztów: Asystent AI analizujący maile i dokumenty PDF

Przedstawiamy tutaj też koszty naszego asystenta opartego na modelu Gemini od Google, który opisaliśmy tutaj. Jego zadaniem jest automatyczna analiza przychodzących e-maili w celu identyfikacji polis ubezpieczeniowych oraz ekstrakcja kluczowych danych z załączonych dokumentów PDF, takich jak numer polisy, adres ubezpieczonego czy potwierdzenie płatności.  

Średnia liczba tokenów na e-mail: 

 

    • Wejście (input): 3 500 tokenów 
    • Wyjście (output): 220 tokenów  

Analiza 100 maili z załącznikami z użyciem modelu Gemini 2.0 Flash kosztuje zatem około $1.5. 

Podsumowanie

Czy stać nas na własnego „ChatGPT” w firmie? Jak widać, odpowiedź brzmi: to zależy – przede wszystkim od skali użycia i wymagań jakościowych. Kluczem jest wybór modelu i sposóbu wdrożenia adekwatnego do naszych potrzeb. Często praktykuje się podejście iteracyjne – start z tańszym modelem/API, ocena efektów, a następnie ewentualne przejście na mocniejszy model lub własny hosting, gdy projekt się rozwinie. Niezależnie od wyboru, ważne jest świadome planowanie i monitorowanie wszystkich rodzajów kosztów. Mamy nadzieję, że powyższe zestawienie pomoże w podjęciu decyzji i przygotowaniu realnego budżetu na wdrożenie dedykowanego modelu LLM w Waszej organizacji. 

Jeśli rozważasz wdrożenie asystenta w Twojej firmie, warto znaleźć odpowiedzi na poniższe pytania: 

    • Czy potrzebuję wysokiej jakości odpowiedzi (GPT-4), czy wystarczy przybliżona (Claude Haiku, Gemini Flash)? 
    • Czy przetwarzam dane wrażliwe (np. dokumenty klientów)? 
    • Czy mam zespół IT zdolny hostować własny model? 
    • Jaka jest spodziewana liczba zapytań dziennie/miesięcznie? 
    • Czy opłaca mi się własna infrastruktura, czy lepiej płacić za API? 

Dla małych i średnich zastosowań, koszty korzystania z dedykowanego modelu LLM mogą być całkiem przystępne. Dzięki usługom chmurowym można zacząć od kilkunastu dolarów miesięcznie za model pokroju GPT-3.5 czy Claude Instant, co jest świetnym sposobem na eksperymenty i pierwsze prototypy. Jeśli potrzebujemy najwyższej jakości, dostępnej np. w GPT-4, musimy liczyć się z wyższą ceną, ale nawet kilkaset dolarów miesięcznie może być uzasadnione, jeśli wartość dodana dla biznesu jest istotna (np. automatyzacja oszczędzająca wiele godzin pracy ludzi). 

Z drugiej strony, dla dużych firm planujących intensywne użycie AI, koszty mogą rosnąć wykładniczo – wtedy warto rozważyć opcje open-source i większe inwestycje we własną infrastrukturę. Otwarte modele jak LLaMA czy Mistral dają wolność od opłat za każdy token, ale przenoszą ciężar kosztów na sprzęt i zespół. Opłacą się, gdy mamy odpowiednią skalę lub priorytetem jest pełna kontrola nad danymi. 

Chcesz wprowadzić narzędzia AI do swojej firmy?

Oferujemy kompleksowe wsparcie technologiczne w zakresie sztucznej inteligencji i agentów AI. Opisz nam swój pomysł!
Napisz do nas

Artykuł Ile kosztuje wdrożenie i utrzymanie modelu LLM w firmie? Szczegółowa analiza pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]> 7958 Chatbot, agent czy asystent AI? Sprawdź, które rozwiązanie najlepiej sprawdzi się w Twoim biznesie https://inero-software.com/pl/chatbot-agent-czy-asystent-ai-sprawdz-ktore-rozwiazanie-najlepiej-sprawdzi-sie-w-twoim-biznesie/ Thu, 08 May 2025 09:05:10 +0000 https://inero-software.com/?p=7934 Sztuczna inteligencja i duże modele językowe to hasła, które wymieniane są w niemal każdej branży. Wiele firm zastanawia się, jak korzystać z nich bezpiecznie oraz jakie rozwiązanie będzie dla nich najbardziej efektywne. Możliwości jest wiele i często trudno je odróżnić. W tym tekście podzieliliśmy je w łatwy do zrozumienia sposób.

Artykuł Chatbot, agent czy asystent AI? Sprawdź, które rozwiązanie najlepiej sprawdzi się w Twoim biznesie pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]>

Sztuczna inteligencja i duże modele językowe to hasła, które wymieniane są w niemal każdej branży. Wiele firm zastanawia się, jak korzystać z nich bezpiecznie oraz jakie rozwiązanie będzie dla nich najbardziej efektywne. Możliwości jest wiele i często trudno je odróżnić. W tym tekście podzieliliśmy je w łatwy do zrozumienia sposób.  

AI może działać w firmach jako chatbot, asystent, agent wykonujący złożone zadania, narzędzie do analizy danych, system generujący treści czy silnik wyszukiwania wiedzy. Jak wybrać rozwiązanie, które będzie optymalnie dopasowane do potrzeb pracowników? Warto poznać charakterystykę każdego z nich.  

Chatbot – odpowiada na pytania, wyjaśnia i przyjmuje zgłoszenia

To najczęściej spotykana forma wykorzystania AI w obszarach takich jak obsługa klienta czy sprzedaż. Chatbot AI oparty na dużym modelu językowym, takim jak np. ChatGPT, potrafi prowadzić naturalną rozmowę, rozumieć kontekst zapytań i udzielać trafnych odpowiedzi – całodobowo, w wielu językach i bez udziału człowieka. 

 

Rozwiązania tego typu są najczęściej wdrażane na stronach internetowych, w komunikatorach (Messenger, WhatsApp) lub w systemach helpdesk, gdzie pomagają w obsłudze zapytań, śledzeniu zamówień czy udzielaniu informacji o produktach. Dzięki temu znacząco automatyzują obsługę klienta, redukują koszty operacyjne i podnoszą ocenę satysfakcji klienta. 

 

Na potrzeby tego artykułu przyjmujemy, że chatbot to przede wszystkim interfejs AI skierowany do użytkowników zewnętrznych, czyli działa „na zewnątrz firmy”. Taka definicja odróżnia go od agentów AI, które pełnią bardziej złożone funkcje w ramach procesów wewnętrznych – integrując się z systemami, bazami danych czy API. 

https://www.incone60.eu/seastat

 

Agent AI – narzędzie zaprojektowane do realizacji konkretnych zadań

W przeciwieństwie do chatbota, który prowadzi rozmowę z użytkownikiem zewnętrznym, agent AI działa wewnątrz organizacji i wspiera pracowników w automatyzacji konkretnych procesów biznesowych. Taki agent nie jest uniwersalnym narzędziem – tworzy się go z myślą o jasno określonym celu, np. przetwarzaniu dokumentów, analizie danych czy integracji z systemami ERP. 

 

Dzięki dużym modelom językowym, takim jak Gemini czy Claude, agent AI potrafi analizować kontekst, podejmować decyzje i uruchamiać konkretne działania – bez udziału człowieka. Może działać w tle, przetwarzać dane z wielu źródeł, zarządzać plikami czy obsługiwać skrzynkę mailową. 

 

Każdy Agent AI powstaje na miarę potrzeb danej firmy i jej specyficznych zadań. Tylko wtedy jego działanie jest realnym wsparciem, a nie kolejnym ogólnym narzędziem.  Chcesz zobaczyć, jak wygląda takie rozwiązanie w praktyce? 

Poznaj case study: Agent AI dla firmy spedycyjnej – opisujemy w nim, jak zbudowaliśmy agenta, zintegrowanego ze skrzynką email.  

 

Zobacz także: Optymalizacja procesów back – office, dzięki wdrożeniu agenta AI. Praktyczny przykład 

Asystent AI – wspiera użytkownika w codziennej pracy, działając kontekstowo i „w tle”

W przeciwieństwie do chatbota, który odpowiada na pytania oraz agenta, który automatyzuje zdefiniowany proces, asystent AI to narzędzie towarzyszące pracownikowi na bieżąco – rozumie kontekst, podpowiada następne kroki i ułatwia wykonywanie zadań w znanych aplikacjach. 

 

Najczęściej jest zintegrowany z konkretnym środowiskiem pracy, takim jak edytor tekstu, arkusz kalkulacyjny, CRM czy narzędzie do zarządzania projektami. Asystent nie zastępuje użytkownika – ale aktywnie wspiera go w podejmowaniu decyzji, pisaniu, analizowaniu danych czy planowaniu. 

 

Asystenci AI, tacy jak GitHub Copilot, Notion AI czy asystent Google w Workspace, są przykładem tego, jak technologia może realnie zwiększać produktywność zespołów i skracać czas potrzebny na rutynowe zadania. Z punktu widzenia firmy, dobrze zaprojektowany asystent może poprawić jakość pracy, ograniczyć błędy i ułatwić onboarding nowych pracowników 

Jak jeszcze można wykorzystać duże modele językowe w biznesie?

Możliwości nie kończą się na chatbotach, asystentach czy agentach. Modele te mogą pełnić także wyspecjalizowane role, wspierając konkretne zadania, np. przetwarzanie dokumentów, analizę danych czy tworzenie treści. Coraz częściej są wykorzystywane do automatycznego podsumowywania raportów, wyciągania informacji z nieustrukturyzowanych źródeł (takich jak e-maile, PDF-y czy zeskanowane formularze) lub odpowiadania na pytania zadawane w języku naturalnym, na podstawie firmowej dokumentacji.  

 

LLMy mogą także wspierać zespoły marketingowe, generując propozycje tekstów reklamowych, opisów produktów czy komunikatów sprzedażowych, zgodnych ze stylem firmy. W działach analitycznych umożliwiają szybszy dostęp do danych – potrafią generować zapytania do baz danych, interpretować wyniki i prezentować wnioski w sposób zrozumiały dla osób nietechnicznych. Takie zastosowania często nie wymagają tworzenia nowego narzędzia, lecz polegają na integracji modelu AI z już istniejącym systemem w firmie. Dzięki temu technologia wspiera konkretne działania – dokładnie tam, gdzie jest potrzebna. 

Modele AI a bezpieczeństwo i przetwarzanie danych

Właściciele i managerowie wciąż zachowawczo podchodzą do wdrażania narzędzi AI, ponieważ nie wiedzą, jak zapewnić bezpieczeństwo i poufność przetwarzanych danych. Przyjrzeliśmy się tym obszarom w naszych poprzednich publikacjach, które warto poznać.  

 

W tekście „Jak platformy AI korzystają z Twoich danych? Przegląd obowiązujących zasad” opisaliśmy zasady, dotyczące prywatności danych i trenowania modeli stosowane przez najpopularniejsze platformy AI, takie jak OpenAI, Google Gemini, Azure OpenAI od Microsoftu oraz Claude firmy Anthropic. 

 

Z kolei dla osób, które rozważają wdrożenie lokalne polecamy blog: „Lokalne LLM-y: testujemy lekkie modele do przetwarzania dokumentów”.   Przyjrzeliśmy się w nim kilku najlepszym otwartoźródłowym lekkim modelom LLM oraz sposobom ich uruchamiania na lokalnym komputerze z systemem Windows, jak i z ograniczoną kartą graficzną (GPU). 

 

Wybór odpowiedniego narzędzia AI w firmie zależy przede wszystkim od celu, jaki ma ono realizować. Chatbot sprawdzi się tam, gdzie liczy się szybka i dostępna obsługa klienta. Agent AI pozwoli zautomatyzować powtarzalne procesy wewnętrzne i usprawnić przepływ informacji między systemami. Asystent AI będzie codziennym wsparciem pracownika – podpowie, podsumuje, przygotuje dane do dalszej pracy. 

 

Duże modele językowe dają też możliwość integracji z istniejącymi procesami – bez konieczności budowania dedykowanego narzędzia od zera. Wdrożenie technologii opartej na AI wymaga jednak przemyślanej decyzji – zarówno pod kątem efektywności, jak i bezpieczeństwa przetwarzania danych. Jeśli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie i szukasz doświadczonego partnera, który przeprowadzi Cię przez ten proces, skontaktuj się z nami.  

Wprowadz AI do swojej firmy

Zapewniamy profesjonalne doradztwo i kompleksowe wdrożenie narzędzi opartych na dużych modelach językowych.
Skontaktuj się z nami

Artykuł Chatbot, agent czy asystent AI? Sprawdź, które rozwiązanie najlepiej sprawdzi się w Twoim biznesie pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]> 7934 Jak przygotować firmę do wdrożenia agenta AI? https://inero-software.com/pl/jak-przygotowac-firme-do-wdrozenia-agenta-ai/ Tue, 08 Apr 2025 08:45:56 +0000 https://inero-software.com/?p=7734 W tym artykule przedstawiamy, na co warto zwrócić uwagę przed rozpoczęciem wdrożenia agenta AI, jakie obszary działalności firmy powinny być szczególnie dobrze przygotowane i jak uniknąć najczęstszych błędów.

Artykuł Jak przygotować firmę do wdrożenia agenta AI? pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]>

Wdrożenie agenta AI w firmie to nie tylko kwestia technologii, ale także odpowiedniej strategii.  Choć coraz więcej przedsiębiorstw rozważa wykorzystanie sztucznej inteligencji w codziennej pracy – od obsługi klienta po analizę dokumentów – skuteczne przygotowanie do tego kroku wymaga odpowiedniego planowania. W tym artykule przedstawiamy, na co warto zwrócić uwagę przed rozpoczęciem wdrożenia agenta AI, jakie obszary działalności firmy powinny być szczególnie dobrze przygotowane i jak uniknąć najczęstszych błędów. 

Jest wiele obszarów, w których AI może okazać się pomocna. Od automatyzacji rutynowych zadań, przez wsparcie w obsłudze klienta i analizie danych, aż po usprawnienie procesów decyzyjnych i tworzenie inteligentnych asystentów wspomagających pracę zespołów. Potencjał jest ogromny – kluczem jest jednak odpowiednie przygotowanie organizacji do takiej zmiany. 

Etapy wdrożenia asystenta AI

Proces wdrożenia asystenta AI w organizacji można podzielić na kilka etapów, z których każdy wymaga podjęcia określonych działań. Od analizy potrzeb biznesowych, przez wybór odpowiedniego modelu językowego i przygotowanie infrastruktury, aż po integrację z istniejącymi systemami i testowanie – każdy z tych kroków ma wpływ na końcową efektywność rozwiązania.  

Najważniejsze etapy to: 

  1. Analiza potrzeb i ocena gotowości​ 
  2. Przygotowanie danych i treści​ 
  3. Projektowanie rozwiązania​ 
  4. Budowa i konfiguracja asystenta​ 
  5. Testy i pilotaż​ 
  6. Wdrożenie i utrzymanie​ 

Analiza potrzeb i ocena gotowości​

Aby wdrożenie agenta AI przyniosło najlepsze rezultaty należy zadać sobie na początek pytanie: w których zadaniach i obszarach widzę potencjał do optymalizacji, poprzez wykorzystanie sztucznej inteligencji? 

Szukając odpowiedzi na te pytanie, warto dokładnie przeanalizować aktualną strukturę firmy, procesy oraz obowiązki pracowników. Pomoże to znaleźć tak zwane „wąskie gardła”, które mogą wpływać na jakość oferowanych usług. Może to być np.  

– długi czas odpowiedzi na zapytanie ofertowe 

–  przeciążenie zespołu rutynowymi zadaniami  

–  brak spójności w komunikacji z klientami 

–  ręczne przetwarzanie dokumentów i danych 

–  trudności w szybkim dostępie do wiedzy wewnętrznej firmy 

Na podstawie tej analizy będzie można zidentyfikować pola do poprawy oraz osoby, które bezpośrednio będą korzystać z pomocy asystentów AI.  

Drugim obszarem, który należy zweryfikować jest posiadana infrastruktura.  Do wdrożenia nie jest potrzeba duża ilość sprzętu. Jeśli firma nie chce inwestować w nowe maszyny, może wybrać korzystanie z usług chmurowych (Azure, AWS, Google Cloud).​ 

Bardzo ważny element przygotowań stanowią dane.  Aby właściwie wykorzystać potencjał, związany z zastosowaniem dedykowanych rozwiązań AI, należy mieć świadomość, że do treningu modelu, który będzie stanowił podstawę agenta, potrzebne są zbiory danych, przechowywanych w formie cyfrowej. Powinny być one uporządkowane i przechowywane w centralnym repozytorium/bazie danych.​ Im mniejszy poziom uporządkowania danych tym wyższy koszt wdrożenia asystenta i ryzyko wdrożenia rozwiązania, które nie spełni pokładanych w nim oczekiwań. 

Przygotowanie danych i treści​

Na tym etapie kluczowe jest zgromadzenie wszystkich materiałów, które zawierają istotną wiedzę firmową – mogą to być dokumenty w formacie PDF, Word, Excel, treści ze strony internetowej, sekcja FAQ, e-maile czy dane z baz danych. 

Następnie zebrane informacje trzeba odpowiednio przygotować – uporządkować, oczyścić z niepotrzebnych treści (np. nieczytelnych PDF), w miarę możliwości uspójnić i wyeksportować do plików CSV lub JSON (np. maile)  

W niektórych przypadkach, np. gdy planujemy dalsze dostosowanie modelu do specyfiki firmy (fine-tuning), potrzebne będzie również oznaczenie danych lub przygotowanie specjalnego zestawu treningowego w formacie instrukcji i oczekiwanych odpowiedzi, np.: 

{"prompt": "Jakie dokumenty są potrzebne do zawarcia umowy OCS?", "response": "Do zawarcia umowy OCS potrzebne są: ..." } 

Projektowanie rozwiązania​

Na tym etapie podejmowane są decyzje, jak ma wyglądać techniczne rozwiązanie. Należy określić, jaki typ asystenta będzie najlepiej odpowiadał potrzebom firmy – czy ma to być prosty chatbot odpowiadający na pytania, bardziej zaawansowany asystent z dostępem do firmowej wiedzy (tzw. RAG – Retrieval-Augmented Generation), czy może agent, który potrafi samodzielnie wykonywać konkretne zadania, np. rezerwacje, generowanie raportów czy wysyłanie e-maili. 

Kolejny krok to wybór odpowiednich technologii, w tym dużego modelu językowego (LLM), który będzie podstawą działania asystenta – mogą to być np. GPT-4, Claude, Mistral, LLaMA lub Gemini, w zależności od potrzeb i wymagań dotyczących prywatności, kosztów i możliwości integracji. 

Na koniec warto przygotować listę funkcji, jakie asystent ma realizować oraz zaplanować integrację z innymi systemami używanymi w firmie – np. CRM, bazą wiedzy czy pocztą e-mail. 

Budowa i konfiguracja asystenta​

Na tym etapie powstaje zarówno zaplecze techniczne (backend), jak i widoczna dla użytkownika część asystenta (frontend). Może to być np. interfejs czatu na stronie internetowej, przycisk uruchamiający asystenta w aplikacji, czy widget zintegrowany z narzędziami, takimi jak Slack. O tym jak może wyglądać integracja platformy do komunikacji Slack z agentem AI przeczytasz tu >>LINK

Równolegle wdrażany jest wybrany model językowy – np. za pośrednictwem usług takich jak Azure OpenAI, OpenAI API, Anthropic (Claude), Google Vertex AI (Gemini) lub lokalnie, przy użyciu open-source’owych modeli jak LLaMA, Mistral czy Mixtral. 

 

Jeśli asystent ma korzystać z wiedzy wewnętrznej firmy, należy skonfigurować mechanizm RAG (Retrieval-Augmented Generation) – czyli wyszukiwanie i dopasowywanie odpowiednich dokumentów do zapytań użytkownika. 

 

Na końcu realizowane są integracje z innymi systemami, np. CRM, systemem zgłoszeń czy pocztą e-mail, dzięki czemu asystent może realnie wspierać codzienną pracę zespołu. 

Agent AI w Twojej firmie?

Zapisz się na bezpłatne szkolenie, realizowane w ramach Pomorskiego Hubu Innowacji Cyfrowych
Więcej informacji

Testy i pilotaż​

Po wdrożeniu rozwiązania kluczowe jest jego dokładne przetestowanie. Najpierw przeprowadza się testy funkcjonalne – sprawdzamy, czy asystent prawidłowo rozumie intencje użytkownika, czy odpowiada zgodnie z firmową dokumentacją i czy poprawnie reaguje na różne typy zapytań. 

 

Kolejny etap to testy z udziałem użytkowników końcowych (UAT – User Acceptance Testing), które pozwalają ocenić, jak dobrze asystent sprawdza się w realnych sytuacjach i czy spełnia oczekiwania pracowników. 

 

Na podstawie zebranych opinii i obserwacji wprowadza się iteracyjne poprawki – np. modyfikacje w treści odpowiedzi, dodanie nowych dokumentów do bazy wiedzy, czy doprecyzowanie promptów i logiki działania agenta. Ten etap często powtarza się wielokrotnie, aż do osiągnięcia satysfakcjonującego poziomu jakości. 

Wdrożenie i utrzymanie

Po zakończeniu testów przychodzi czas na wdrożenie asystenta na docelowej infrastrukturze – może to być chmura publiczna (np. Azure, AWS, GCP), serwery lokalne lub rozwiązanie hybrydowe, w zależności od wymagań dotyczących bezpieczeństwa i dostępności. O nich przeczytasz w dalszej części tego wpisu.  

 

Konieczne jest również uruchomienie monitoringu działania, który pozwala śledzić m.in. zużycie tokenów, częstotliwość zapytań, występowanie błędów oraz jakość generowanych odpowiedzi. Dzięki temu można szybko reagować na problemy i optymalizować koszty. 

W codziennej pracy ważna jest też aktualizacja danych – czyli możliwość dodawania nowych dokumentów, usuwania nieaktualnych informacji i modyfikowania bazy wiedzy, z której korzysta asystent. 

 

W miarę upływu czasu i zmieniających się potrzeb biznesowych można również rozważyć ponowne trenowanie (retraining) lub fine-tuning modelu, np. co kilka miesięcy, aby lepiej dostosować go do specyfiki organizacji. 

 

Na końcu warto zapewnić wsparcie techniczne oraz pomoc dla użytkowników końcowych, aby rozwiązanie było nie tylko sprawne technicznie, ale też wygodne i intuicyjne w codziennym użyciu. 

Prywatność danych

W punkcie „Wdrożenie i utrzymanie” pisaliśmy o dostępnych opcjach przy wyborze infrastruktury, na której wdrożony zostanie agent AI.  

Każde z rozwiązań ma swoje wady i zalety. Przy wyborze rozwiązania lokalnego mamy całkowitą kontrolę nad danymi, jednak potrzebna będzie dedykowana maszyna o określonych parametrach.  

Innym rozwiązaniem jest wybór publicznej chmury np. Azure. Microsoft jasno stwierdza, że dane przekazywane do usługi Azure OpenAI nie są wykorzystywane do trenowania ani ulepszania modeli OpenAI ani Microsoftu (źródło)​.  

 

Zgodnie ze stanowiskiem Microsoft prompty i odpowiedzi nie są udostępniane innym klientom czy OpenAI. Azure działa tu w trybie pełnej izolacji: gdy korzystasz z GPT-4 na Azure, żadna informacja z Twoich rozmów nie trafia do OpenAI LLC. Microsoft potwierdził to w dodatku do umowy (DPA).  

Odpowiedzialność za decyzje AI

Należy jednak pamiętać, że odpowiedzialność formalna i prawna za efekty pracy agenta AI oraz przetwarzane dane, spoczywa na podmiocie, który wdrożył rozwiązanie i je nadzoruje – czyli najczęściej na:​ 

  1. organizacji (np. firmie, która uruchomiła asystenta),
  2. administratorze systemu,​
  3. osobie podejmującej decyzje na podstawie podpowiedzi AI (np. pracownik obsługi klienta, rekruter, lekarz).​ 

Jak ograniczyć ryzyko?​ 

  1. Human-in-the-loop (HITL) – Człowiek musi zatwierdzać ważne decyzje, a AI może je tylko wspierać (np. asystent przygotowuje projekt odpowiedzi, ale człowiek go zatwierdza).​
  2. Wyraźne zastrzeżenia i ostrzeżenia – AI powinien informować użytkownika: „Jestem asystentem AI – zweryfikuj moje odpowiedzi przed podjęciem decyzji.”​ 
  3. Weryfikacja źródeł – Asystent AI powinien (gdzie to możliwe) cytować źródła odpowiedzi lub wskazywać, że „nie wie” zamiast zgadywać. Stosowanie RAG pozwala dokładnie kontrolować bazę wiedzy.​ 

Podsumowanie

Proces wdrożenia agenta AI musi być dobrze zaplanowany i przemyślany. Z początku może wydać się trudny, jednak, aby przyniósł długotrwałe korzyści warto odpowiednio się do niego przygotować.  

 

Przedstawicieli polskich MŚP zachęcamy do udziału w bezpłatnych szkoleniach ofertowanych przez naszą firmę w ramach Pomorskiego Hubu Innowacji Cyfrowych, którego jesteśmy partnerem. W czasie 2-dniowego szkolenia omówimy dostępne modele LLM, ich zastosowanie w biznesie. Porównamy plusy i minusy wdrożenia lokalnego i chmurowego. Nasi eksperci podzielą się swoją wiedzą z zrealizowanych wdrożeń oraz odpowiedzą na pytania uczestników.  

 

Rejestracja do programu odbywa się przez stronę www https://gpnt.pl/pdih-usluga-szkolenia-50 

Skorzystaj z darmowego szkolenia dla MŚP

Poznaj możliwości jakie dają nowoczesne systemy oraz technologie z obszaru AI. Szkolenie składa się z dwóch, czterogodzinnych blogów. Poprowadzą je nasi eksperci w zakresie Dużych Modeli Językowych.
Poznaj szczegóły

Artykuł Jak przygotować firmę do wdrożenia agenta AI? pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]> 7734 Lokalne wdrażanie modeli LLM: przewodnik po Ollama i LM Studio https://inero-software.com/pl/lokalne-wdrazanie-modeli-llm-przewodnik-po-ollama-i-lm-studio/ Fri, 04 Apr 2025 10:40:41 +0000 https://inero-software.com/?p=7715 W tym przewodniku przyjrzymy się dwóm zaawansowanym narzędziom, które umożliwiają lokalne uruchamianie modeli: Ollama i LM Studio. Przejdziemy przez proces instalacji, omówimy sposób ich użycia oraz możliwości dostosowania, pomagając Ci wybrać najlepsze rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb.

Artykuł Lokalne wdrażanie modeli LLM: przewodnik po Ollama i LM Studio pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]>

Lokalne wdrażanie dużych modeli językowych (LLM) staje się coraz bardziej popularne wśród programistów, entuzjastów technologii oraz specjalistów z branż takich jak ubezpieczenia czy transport. W przeciwieństwie do rozwiązań opartych na chmurze, lokalne wdrażanie LLM-ów zapewnia większą prywatność, dostępność offline oraz pełną kontrolę nad optymalizacją zasobów i wydajnością działania modelu.

Uruchamianie modeli takich jak Llama 2 czy Mistral bezpośrednio na własnym sprzęcie oznacza, że dane pozostają na Twoim urządzeniu — co jest idealnym rozwiązaniem w przypadku zadań wymagających wysokiego poziomu prywatności, takich jak przetwarzanie dokumentów ubezpieczeniowych czy praca z zastrzeżonymi danymi transportowymi. Przy okazji nie ponosisz stałych kosztów związanych z API, a wydajność zależy wyłącznie od Twojego systemu. Niezależnie od tego, czy tworzysz własnego chatbota, agenta, asystenta programistycznego opartego na AI, czy analizujesz dokumenty offline — lokalne wdrożenie daje Ci swobodę eksperymentowania i wprowadzania innowacji bez konieczności polegania na zewnętrznych usługach.

W tym przewodniku przyjrzymy się dwóm zaawansowanym narzędziom, które umożliwiają lokalne uruchamianie modeli: Ollama i LM Studio. Przejdziemy przez proces instalacji, omówimy sposób ich użycia oraz możliwości dostosowania, pomagając Ci wybrać najlepsze rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb.

Pierwsze kroki z Ollama (narzędzie CLI)

Ollama to wydajne, otwartoźródłowe narzędzie konsolowe do lokalnego uruchamiania modeli LLM. Działa jako menedżer modeli i środowisko wykonawcze, ułatwiając pobieranie i uruchamianie modeli open source (takich jak Llama 2, Mistral, CodeLlama itp.) bezpośrednio na Twoim komputerze. Ollama jest dostępna dla systemów macOS, Linux i Windows, a dodatkowo oferuje lokalne API REST do integracji z aplikacjami.

  1. Zainstaluj Ollama na swoim systemie: Pobierz instalator dla swojego systemu operacyjnego ze strony internetowej Ollama lub skorzystaj z menedżera pakietów.

W systemie Windows pobierz plik OllamaSetup.exe ze strony internetowej i uruchom go.
W systemie Linux możesz zainstalować Ollama za pomocą jednej komendy:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 

Po zakończeniu instalacji otwórz terminal (lub wiersz poleceń w systemie Windows) i sprawdź, czy Ollama zostało poprawnie zainstalowane, wyświetlając jego wersję:

ollama --version 

Powinno to wyświetlić zainstalowaną wersję Ollama, co potwierdzi, że narzędzie jest gotowe do użycia, np.:

ollama version is 0.6.2 

  1. Pobierz model LLM („ściągnij” model): Ollama zawiera wbudowaną bibliotekę modeli. Możesz przeszukiwać katalog dostępny na stronie internetowej lub po prostu pobrać znany model, podając jego nazwę.
    Na przykład, aby pobrać model Llama 2 Chat (7B), użyj polecenia:

ollama pull llama2:7b-chat 

To polecenie pobiera na Twój komputer pliki modelu (może to chwilę potrwać, ponieważ mają one zazwyczaj kilka gigabajtów). Model wystarczy pobrać tylko raz — zostaje zapisany lokalnie. W razie potrzeby możesz wyświetlić listę wszystkich pobranych modeli za pomocą polecenia ollama list.

  1. Uruchom model lokalnie: Po pobraniu możesz uruchomić model za pomocą polecenia ollama run. Spowoduje to uruchomienie interaktywnej sesji, w której możesz wpisywać zapytania i otrzymywać odpowiedzi. Na przykład:

ollama run llama2:7b-chat >>> What is the capital city of Poland? 

Po uruchomieniu powyższego polecenia Ollama załaduje model, a na ekranie pojawi się znak >>>. Możesz wtedy wpisywać pytania lub polecenia. Model (w tym przypadku Llama 2 7B Chat) będzie generował odpowiedź na każde zapytanie. Na przykład możesz zapytać: „What is the capital of France?” i otrzymać odpowiedź: „Paris is the capital of France.” wyświetloną w terminalu.

Przy pierwszym uruchomieniu inicjalizacja modelu może chwilę potrwać, ale kolejne zapytania są obsługiwane szybciej, bez ponownego ładowania modelu.

Wskazówka: Możesz też przekazać jednorazowe zapytanie bezpośrednio w poleceniu, np. ollama run llama2:7b "What is the capital city of Poland?" spowoduje wygenerowanie jednej odpowiedzi i powrót do powłoki systemowej.

Możesz także uruchomić Ollama jako serwer w tle za pomocą polecenia ollama serve. Umożliwia to korzystanie z API REST dostępnego pod adresem localhost:11434, które deweloperzy mogą wykorzystać do integracji modelu z aplikacjami za pomocą zapytań HTTP. Możesz zadawać pytania modelowi, wysyłając zapytania POST, na przykład:

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ 
  "model": "llama2:7b-chat", 
  "prompt": "What is the capital city of Poland?" 
}' 

API zwraca odpowiedź w postaci obiektów JSON, w miarę jak model stopniowo ją generuje. Każdy obiekt zawiera fragment tekstu (ang. chunk).
​

{ 
    "model": "llama2:7b-chat", 
    "created_at": "2025-04-02T15:19:17.1569954Z", 
 
    "response": "The", 
    "done": false 
} 
{ 
    "model": "llama2:7b-chat", 
    "created_at": "2025-04-02T15:19:17.268992Z", 
    "response": " capital", 
    "done": false 
} 
{ 
    "model": "llama2:7b-chat", 
    "created_at": "2025-04-02T15:19:17.3796491Z", 
    "response": " city", 
    "done": false 
} 
... 
{ 
    "model": "llama2:7b-chat", 
    "created_at": "2025-04-02T15:19:21.3106413Z", 
    "response": " Warszawa", 
    "done": false 
} 
{ 
    "model": "llama2:7b-chat", 
    "created_at": "2025-04-02T15:19:21.4619772Z", 
    "response": ").", 
    "done": false 
} 
{ 
    "model": "llama2:7b-chat", 
    "created_at": "2025-04-02T15:19:21.6296267Z", 
    "response": "", 
    "done": true, 
    "done_reason": "stop", 
    "total_duration": 5337417000, 
    "load_duration": 8625100, 
    "prompt_eval_count": 28, 
    "prompt_eval_duration": 854952300, 
    "eval_count": 15, 
    "eval_duration": 4472807400 
} 

Jeśli ustawisz stream: false, odpowiedź zostanie zwrócona jako pojedynczy obiekt JSON.

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ 
  "model": "llama2:7b-chat", 
  "prompt": "What is the capital city of Poland?", 
  "stream": false 
}

Możesz również ustawić różne parametry modelu, takie jak temperatura (czyli poziom losowości generowanych odpowiedzi), dodając odpowiednie pola w opcjach.

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ 
  "model": "llama2:7b-chat", 
  "prompt": "What is the capital city of Poland?", 
  "options": { 
 "temperature": 0.2   
  } 
  "stream": false 
}'

  1. Dostosuj modele: Ollama obsługuje pliki Modelfile o składni podobnej do Dockerfile, które umożliwiają tworzenie własnych wariantów modeli LLM. Dzięki niej możesz:

    • Rozpocząć od istniejącego modelu (np. llama3)
    • Dodać własne systemowe prompt’y
    • Wprowadzić dane zdefiniowane przez użytkownika (np. instrukcje, kontekst)
    • Ustawić parametry modelu, takie jak temperatura

Oto prosty przykład, jak możesz stworzyć własnego asystenta do przetwarzania dokumentów ubezpieczeniowych:

FROM llama2:7b-chat 
 
PARAMETER temperature 0.7 
 
SYSTEM """ 
 
You are an assistant that extracts insurance-related information from a given input text. 
 
You must extract and return only the following fields: 
- policy_number 
- insurance_period 
- insured (company or person name) 
- nip (tax identification number) 
- address (of the insured) 
 
Return the output as a **clean JSON object** -- not as a string, not inside quotes, and without any commentary. If a field is missing, use "Not found". 
Example output format: 
{ 
  "policy_number": "...", 
  "insurance_period": "...", 
  "insured": "...", 
  "nip": "...", 
  "address": "..." 
} 
 
""" 
TEMPLATE """ 
{{ .System }} 
Input: 
{{ .Prompt }} 
Response: 
""" Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.

Aby skorzystać z pliku Modelfile, zapisz go w wybranym katalogu, np. insurance-assistant, a następnie utwórz własny model za pomocą polecenia:

ollama create insurance-assistant -f insurance-assitant/Modelfile 

Następnie możesz użyć swojego modelu, podając właściwą nazwę modelu w zapytaniu:

 curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ 
  "model": "insurance-extractor", 
  "prompt": "", 
  "stream": false 
}' 

Ollama działa wyłącznie w trybie konsolowym — nie posiada graficznego interfejsu użytkownika. Jednak dzięki temu świetnie sprawdza się w automatyzacji: możesz przekierowywać dane wejściowe i wyjściowe, zapisywać odpowiedzi do plików lub korzystać z API Ollama bezpośrednio w kodzie.

Podsumowując, za pomocą zaledwie kilku poleceń możesz uruchomić lokalnie model LLM, który chroni prywatność, działa bez połączenia z internetem i jest gotowy do odpowiadania na pytania lub wspierania Cię w pracy programistycznej.

Pierwsze kroki z LM Studio (aplikacja desktopowa)

LM Studio to przyjazna dla użytkownika aplikacja desktopowa, która umożliwia pobieranie i uruchamianie lokalnych modeli LLM za pomocą interfejsu graficznego. Działa na wielu platformach (Windows, macOS, Linux) i jest idealna dla początkujących, którzy wolą nie korzystać z konsoli. Dzięki LM Studio możesz rozmawiać z modelami w estetycznym interfejsie, zarządzać pobieraniem modeli, a także uruchomić lokalny serwer, by wykorzystywać model w innych aplikacjach.

 

To polecenie pobiera pliki modelu na Twój komputer (może to potrwać, ponieważ modele mają zazwyczaj kilka gigabajtów). Model wystarczy pobrać tylko raz — później jest przechowywany lokalnie. W razie potrzeby możesz wyświetlić listę wszystkich pobranych modeli za pomocą polecenia ollama list.

  1. Zainstaluj i uruchom LM Studio: Pobierz instalator dla swojego systemu operacyjnego ze strony LM Studio i zainstaluj aplikację. Po zakończeniu instalacji uruchom LM Studio. Przy pierwszym uruchomieniu zostaniesz poproszony o pobranie modelu AI. Możesz wybrać jeden z popularnych modeli open source z dostępnej listy. Na początek możesz na przykład wybrać mniejszy model, taki jak „Mistral 7B” lub wariant Llama2 dostosowany do instrukcji.

  2. Uruchom swoją pierwszą rozmowę: Gdy model zostanie pobrany, LM Studio załaduje go do pamięci. Następnie możesz rozpocząć nową sesję czatu w aplikacji. Interfejs zazwyczaj zawiera pole tekstowe, w którym wpisujesz zapytanie lub polecenie, a odpowiedź modelu pojawia się w oknie rozmowy. Wystarczy, że wpiszesz pytanie (na przykład: „Jaka jest stolica Francji?” albo „Wyjaśnij mechanikę kwantową w prosty sposób”) i naciśniesz Enter. Odpowiedź AI zostanie wyświetlona jako odpowiedź „Asystenta” w czacie.

    LM Studio w przejrzysty sposób pokazuje również metryki generowania odpowiedzi.

    • liczba tokenów wejściowych i wyjściowych,

    • tokeny na sekundę – możesz zobaczyć, jak szybko model generuje tekst,

    • zajętość kontekstu,

    • wykorzystanie zasobów systemowych (RAM i użycie procesora).

  1. Odkryj dostępne funkcje: Graficzny interfejs LM Studio oferuje dodatkowe możliwości dostępne zarówno dla początkujących, jak i zaawansowanych użytkowników:

    • Biblioteka modeli: Sekcja „Odkrywaj modele” lub katalog, w którym możesz pobierać nowe modele lub aktualizować już posiadane. Nie jesteś ograniczony do jednego modelu — możesz przechowywać wiele modeli i swobodnie się między nimi przełączać. Oznacza to szeroki wybór: od małych modeli z 3 miliardami parametrów, zapewniających szybkość działania, aż po modele 70-miliardowe, jeśli Twój system jest w stanie je obsłużyć.

    • Interfejs czatu: Główne okno czatu (jak pokazano wcześniej) to miejsce, w którym prowadzisz interakcję z modelem. Każde nowe zapytanie, które wpiszesz, jest traktowane jako część rozmowy i otrzymuje odpowiedź w formacie konwersacyjnym. Możesz prowadzić wieloetapowy dialog — tak jak w rozmowie z ChatGPT. Nie musisz samodzielnie zarządzać historią zapytań — aplikacja automatycznie zachowuje kontekst rozmowy.

    • Ustawienia zaawansowane: W panelu bocznym LM Studio udostępnia opcje konfiguracji dla użytkowników, którzy chcą mieć większą kontrolę nad działaniem modelu. Możesz ustawić systemowy prompt (czyli rolę lub instrukcję, która globalnie wpływa na zachowanie AI), dostosować parametry generowania, takie jak temperatura (twórczość vs. spójność), top-p lub top-k (do kontrolowania losowości), maksymalna liczba tokenów w odpowiedzi itd. Te ustawienia pozwalają precyzyjnie dostosować sposób działania modelu — bez potrzeby pisania kodu.

      Na przykład możesz ustawić instrukcję systemową typu: „Jesteś pomocnym asystentem programisty”. To przystępny sposób na personalizację zachowania modelu, choć nie tak rozbudowany jak możliwości oferowane przez narzędzie konsolowe.

Ustawienia zaawansowane – prosty przykład asystenta AI do przetwarzania dokumentów ubezpieczeniowych.

    • Lokalny serwer API: Dla deweloperów LM Studio oferuje tryb „Local LLM Server”. Wystarczy przełączyć się na zakładkę Developer, wybrać model i kliknąć przycisk Start. Włącza to punkt końcowy API na localhost, który imituje API OpenAI, co pozwala innym programom wysyłać zapytania do lokalnie uruchomionego modelu.

      To bardzo przydatne rozwiązanie, jeśli chcesz zintegrować lokalny model LLM z własnymi aplikacjami (na przykład podłączając interfejs czatu lub wykorzystując model do funkcji AI w środowisku IDE), zachowując jednocześnie prywatność i uniezależniając się od usług zewnętrznych.

Zakładka Developer – umożliwia uruchomienie lokalnego serwera LLM, hostującego Twój spersonalizowany model.

Korzystanie z LM Studio jest równie proste jak w przypadku ChatGPT — wpisujesz zapytanie i otrzymujesz odpowiedź — z tą różnicą, że wszystko działa lokalnie na Twoim sprzęcie. Przyjazny interfejs użytkownika obniża próg wejścia, ponieważ nie musisz używać konsoli ani pamiętać poleceń. Otrzymujesz natychmiastowe, interaktywne odpowiedzi AI, a wszystkim możesz wygodnie zarządzać za pomocą przycisków i menu.

Ollama vs. LM Studio: porównanie narzędzi

Zarówno Ollama, jak i LM Studio umożliwiają lokalne uruchamianie modeli LLM, jednak są skierowane do nieco innych grup użytkowników i przypadków użycia. Oto porównanie kluczowych aspektów, które pomoże zrozumieć różnice między tymi narzędziami:

    • Interfejs i łatwość obsługi:
      LM Studio oferuje dopracowany graficzny interfejs użytkownika, co czyni je wyjątkowo przystępnym dla początkujących. Obsługa odbywa się metodą „wskaż i kliknij”, z wbudowanym oknem czatu, dzięki czemu nie jest wymagana żadna wiedza techniczna, aby rozpocząć pracę.

      Ollama z kolei to narzędzie konsolowe (CLI) z opcjonalnym API REST. Daje dużą moc i elastyczność, ale wymaga swobody w korzystaniu z terminala, aby w pełni wykorzystać jego możliwości. Początkujący mogą uznać krzywą uczenia się Ollamy za bardziej stromą, podczas gdy LM Studio sprawia wrażenie rozwiązania typu „podłącz i używaj”.

    • Obsługiwane modele:
      Oba narzędzia obsługują szeroką gamę otwartoźródłowych modeli LLM. LM Studio może ładować dowolny model w formacie GGUF (standard używany przez llama.cpp), co oznacza, że możesz korzystać z modeli takich jak Llama 2 (7B, 13B, 70B), Mistral, Vicuna, Alpaca, CodeLlama i wielu innych — o ile Twój sprzęt jest w stanie je obsłużyć.

    • Odpowiednie zastosowania:
      Ze względu na powyższe różnice, LM Studio świetnie sprawdzi się u użytkowników, którzy chcą mieć na swoim komputerze osobistego asystenta w stylu ChatGPT, bez potrzeby skomplikowanej konfiguracji. To dobre rozwiązanie do interaktywnych pytań i odpowiedzi, burzy mózgów czy codziennego, swobodnego użytkowania — uruchamiasz, gdy potrzebujesz, wpisujesz zapytanie, otrzymujesz odpowiedź.

      Ollama natomiast jest idealna dla programistów oraz osób, które chcą zintegrować modele LLM ze swoimi projektami lub procesami. Jeśli planujesz eksperymentować z promptami w skryptach, dostosowywać zachowanie modelu lub budować aplikację (np. chatbota, integrację asystenta kodu itp.), interfejs CLI i API Ollamy daje Ci elastyczność potrzebną do takich zastosowań.

Wnioski i rekomendacje

Lokalne wdrażanie modeli LLM oferuje wiele możliwości dla programistów i entuzjastów. Omówiliśmy Ollama i LM Studio – dwa doskonałe narzędzia, które umożliwiają dostęp do lokalnej sztucznej inteligencji. Oto krótkie podsumowanie wskazówek dotyczących wyboru między nimi:

    • Wybierz LM Studio, jeśli chcesz gotowe rozwiązanie do rozmów z AI z przyjaznym interfejsem graficznym. To idealna opcja dla początkujących lub osób, które nie chcą korzystać z konsoli. Oferuje szybkie uruchomienie, łatwe pobieranie modeli i wygodny interfejs czatu do interakcji z AI. Świetnie sprawdzi się jako „offline’owy ChatGPT” do użytku osobistego, robienia notatek czy generowania pomysłów — bez konieczności zagłębiania się w konfigurację. To także wygodny sposób na zaprezentowanie możliwości LLM osobom nietechnicznym, ponieważ aplikacja działa jak zwykły program.

    • Wybierz Ollama, jeśli zależy Ci na większej kontroli, automatyzacji lub integracji. Deweloperzy i zaawansowani użytkownicy docenią jej elastyczność — możesz ją skryptować, uruchamiać bez interfejsu na serwerze, integrować lokalny model LLM z własnymi aplikacjami przez API oraz dostosowywać zachowanie modeli za pomocą plików Modelfile. Jeśli dobrze czujesz się w pracy z konsolą i chcesz precyzyjnie kontrolować sposób działania AI (poza tym, co oferuje interfejs graficzny), Ollama będzie lepszym wyborem. To także lekkie narzędzie, jeśli planujesz uruchamiać usługi AI w tle w sposób ciągły.

Na koniec pamiętaj, że sam model LLM, który wybierzesz, jest równie istotny jak narzędzie. Warto poświęcić czas na znalezienie modelu dopasowanego do konkretnego zadania — niezależnie od tego, czy potrzebujesz zwięzłego narzędzia do podsumowań, czy kreatywnego opowiadacza historii — i dostosowanego do możliwości Twojego sprzętu. Zarówno Ollama, jak i LM Studio umożliwiają łatwą zamianę modeli, więc nie jesteś ograniczony do jednego wyboru. Ekosystem otwartoźródłowych modeli rozwija się bardzo szybko, co oznacza, że uruchamianie zaawansowanej AI na własnym urządzeniu staje się coraz prostsze i powszechniejsze.

Podsumowując, lokalne wdrażanie modeli LLM za pomocą omawianych w tym tekście narzędzi daje Ci to, co najlepsze z obu światów: możliwości sztucznej inteligencji porównywalne z usługami chmurowymi, ale z zachowaniem prywatności, pełną kontrolą i bez żadnych stałych kosztów. Niezależnie od tego, czy wybierzesz zaawansowane narzędzie konsolowe, takie jak Ollama, czy przyjazną aplikację graficzną, jak LM Studio — dołączasz do czołówki rozwoju lokalnej AI.

Powodzenia w eksperymentach i udanego korzystania z własnego, lokalnego asystenta AI!

Artykuł Lokalne wdrażanie modeli LLM: przewodnik po Ollama i LM Studio pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]> 7715 Optymalizacja procesów back – office, dzięki wdrożeniu agenta AI. Praktyczny przykład https://inero-software.com/pl/optymalizacja-procesow-back-office-dzieki-wdrozeniu-agenta-ai-praktyczny-przyklad/ Wed, 19 Mar 2025 10:45:43 +0000 https://inero-software.com/?p=7597 Przyjrzymy się jak agent oparty na sztucznej inteligencji, może pomóc w działach prawnych, administracyjnych i zarządzających zasobami ludzkimi. Poznaj nasze najnowsze case study.  

Artykuł Optymalizacja procesów back – office, dzięki wdrożeniu agenta AI. Praktyczny przykład pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]>

Szukasz praktycznych przykładów wykorzystania agentów AI w przedsiębiorstwie? W poprzednim blogu opisaliśmy możliwość integracji takiego agenta z pocztą email na przykładzie firmy spedycyjnej. Cały tekst znajdziesz tu >> . Tym razem przyjrzymy się jak agent oparty na sztucznej inteligencji, może pomóc w działach prawnych, administracyjnych i zarządzających zasobami ludzkimi. Poznaj nasze najnowsze case study.  

„Agenci AI” to inteligentne systemy oparte na algorytmach uczenia maszynowego, Dowiesz się o nich więcej z tego tekstu>>.  Mogą zostać zintegrowane z wieloma narzędziami jak poczta email, system ERP czy CRM. W tym przykładzie posłużymy się integracją z platformą do komunikacji Slack.  

Slack jest wykorzystywany jako narzędzie do współpracy zespołowej, które umożliwia wymianę wiadomości, organizowanie rozmów w kanałach tematycznych, przesyłanie plików oraz integrację z innymi aplikacjami biznesowymi. 

Jedną z możliwości, którą oferuje jest integracja poprzez API z wybranym LLMem (Large Language Models) jak Gemini, Chat GPT czy DeepSeek. Tym razem jako podstawa dla naszego agenta AI posłużą Chat GPT od OpenAI oraz wyszukiwarka Google.  

Na pewno znasz sytuacje, w których należy pilnie przygotować ofertę lub umowę wprowadzając dane do szablonu. Każdego dnia pracownicy muszą opracowywać, analizować i negocjować różnorodne dokumenty, obejmujące umowy handlowe, kontrakty z dostawcami, porozumienia o zachowaniu poufności (NDA) czy umowy współpracy.  

Wielu managerów zastanawia się jak zastosowanie sztucznej inteligencji może autoratywność i przyspieszyć część tych zadań, nie obniżając jednocześnie wysokiego poziomu realizowanych działań. Rozwiązaniem ponownie staje się wdrożenie dedykowanego Agenta AI, który wesprze pracowników w wyszukiwaniu i uzupełnianiu informacji na podstawie danych w Krajowym Rejestrze Sądowym.  

W naszym przykładzie zaprojektowaliśmy agenta AI tak, aby wydając mu polecenia przez platformę Slack uzupełniał dane kontrahenta w otrzymanym wcześniej wzorze umowy NDA. Dzięki integracji z wyszukiwarką Google, Agent przeszukuje sieć w celu pobrania z danych KRS konkretnych danych. W tym przypadku: adresu firmy, numerów NIP, Regon, KRS i osoby do reprezentacji firmy.  

Następnie asystent prosi nas o weryfikację poprawności znalezionych informacji. Po ich potwierdzeniu pracownik otrzymuje umowę NDA wraz z uzupełnionymi danymi firmy partnerskiej. Uzupełnione miejsca są zaznaczone kolorem żółtym, aby podkreślić widoczność miejsc, w których zostały wprowadzone zmiany.  

To tylko jeden z wielu przykładów zastosowania Agenta AI w realizacji zadań, związanych z dokumentacją i procesami front i back office. Dzięki opracowanej przez nas metodzie, możemy przygotować narzędzie, które będzie przygotowywało umowy dla firm, które zajmują się na przykład zatrudnianiem pracowników sezonowych lub takich, w których jest duża rotacja personelu.  

Agenci AI to temat stosunkowo nowy, jednak zyskujący szybko popularność. Wiele firm dostrzega korzyści takie jak: oszczędność czasu przy wykonywaniu powtarzalnych zdań, redukcja kosztów operacyjnych oraz zwiększenie efektywności procesów biznesowych. Dzięki automatyzacji rutynowych zadań, pracownicy mogą skupić się na bardziej strategicznych i kreatywnych aspektach swojej pracy. 

Ponadto, Agenci AI mogą działać w trybie całodobowym, eliminując opóźnienia związane z dostępnością personelu. Ich zastosowanie obejmuje różne dziedziny – od obsługi klienta, poprzez analizę dokumentów prawnych, aż po zaawansowane systemy wspomagania decyzji w biznesie. 


Firmy coraz częściej wdrażają otwarte modele językowe. co pozwala na większą kontrolę nad danymi i dostosowanie agentów do indywidualnych potrzeb organizacji. Wraz z rozwojem technologii możemy spodziewać się jeszcze większej integracji AI w codziennych procesach, przy jednoczesnym wzroście świadomości dotyczącej etyki i bezpieczeństwa ich wykorzystania. 

Jeśli wdrożenie asystenta opartego na sztucznej inteligencji jest dla Ciebie ciekawym tematem, to przypominamy, że w ramach Pomeranian EDIH realizujemy usługi consultingowe IT m.in. w zakresie budowania dedykowanych agentów AI do automatyzacji procesów back-office.


Uczestnicy dowiedzą się m.in. jak stworzyć wirtualnego asystenta głosowego lub tekstowego, którego zadaniem będzie wsparcie firmy w m.in. sporządzaniu ofert, komunikacji z klientami, analizie dokumentacji i jej weryfikacji.

Stwórz z nami agenta AI

Jeśli chcesz skorzystać z proponowanych przez nas szkoleń to skontaktuj się z nami
Kontakt

Artykuł Optymalizacja procesów back – office, dzięki wdrożeniu agenta AI. Praktyczny przykład pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]> 7597 OpenAI vs. DeepSeek: Techniczne porównanie z wykorzystaniem zunifikowanych interfejsów API https://inero-software.com/pl/openai-vs-deepseek-techniczne-porownanie-z-wykorzystaniem-zunifikowanych-interfejsow-api/ Fri, 14 Mar 2025 14:40:50 +0000 https://inero-software.com/?p=7584 W tym artykule przeprowadzamy analizę porównawczą trzech popularnych modeli LLM—modeli GPT od OpenAI: 4o-mini i o3-mini, oraz DeepSeek R1—w celu oceny ich skuteczności w odczytywaniu i analizie danych statystycznych z dużych plików PDF.

Artykuł OpenAI vs. DeepSeek: Techniczne porównanie z wykorzystaniem zunifikowanych interfejsów API pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]>

Duże modele językowe (LLM) są coraz częściej wykorzystywane do analizy i ekstrakcji informacji z obszernych dokumentów, w tym długich raportów statystycznych w formacie PDF. Jednak nie wszystkie modele radzą sobie równie dobrze z przetwarzaniem dużych plików, zwłaszcza tych przekraczających 50 stron. W tym artykule przeprowadzamy analizę porównawczą trzech popularnych modeli LLM—modeli GPT od OpenAI: 4o-mini i o3-mini, oraz DeepSeek R1—w celu oceny ich skuteczności w odczytywaniu i analizie danych statystycznych z dużych plików PDF. Nasza ocena koncentruje się na trzech kluczowych czynnikach: dokładności, czasie odpowiedzi oraz szacunkowych kosztach korzystania z każdego modelu.

Aby zapewnić rzetelne porównanie, wykorzystaliśmy LiteLLM – zunifikowane API, które upraszcza benchmarking różnych modeli LLM. Standaryzując interakcje między dostawcami modeli, LiteLLM pozwoliło nam skupić się na ocenie metryk wydajności LLM zamiast na różnicach w implementacji.

Zunifikowane podejście API

Porównywanie modeli LLM typu od różnych dostawców bywa wyzwaniem ze względu na różnice w ich interfejsach API. Aby ujednolicić nasze testy, wykorzystaliśmy LiteLLM – bibliotekę zapewniającą spójny interfejs do obsługi wielu modeli LLM. Dzięki temu możliwa była łatwa zamiana modeli oraz bardziej obiektywne porównanie ich wydajności. Oto, jak proste jest przełączanie między modelami przy użyciu zunifikowanego API LiteLLM:

import litellm 
 
# To use openai. 
response = litellm.completion(model="o3-mini", messages=[{"content": "Hello", "role": "user"}]) 
 
# To use deepseek. 
response = litellm.completion(model="deepseek/deepseek-reasoner", messages=[{"content": "Hello", "role": "user"}]) 

To uproszczone podejście pozwoliło nam porównać modele bez konieczności zajmowania się złożonością ich implementacji.

DeepSeek vs. OpenAI – przegląd modeli

Zanim przejdziemy do wyników benchmarku modeli AI, zdefiniujmy kluczowe pojęcia i przedstawmy podstawowe specyfikacje testowanych modeli.

Jednym z najważniejszych parametrów w benchmarkingu modeli LLM jest okno kontekstowe – maksymalna liczba tokenów, które model może przetworzyć jednocześnie. Tokeny reprezentują fragmenty tekstu, a nie pojedyncze słowa. Większe okno kontekstowe pozwala modelowi obsługiwać bardziej rozbudowane dokumenty w jednym zapytaniu, co ma kluczowe znaczenie przy pracy z długimi raportami statystycznymi.

Ceny korzystania z modeli LLM są zazwyczaj oparte na liczbie przetworzonych tokenów, przy czym koszt może się różnić w zależności od rodzaju tokenów. W modelach LLM wyróżnia się zazwyczaj trzy typy tokenów wpływające na wycenę:

  1. Tokeny wejściowe (input tokens) – reprezentują dane dostarczane do modelu, takie jak tekst zapytania lub dokument do analizy. Koszt przetwarzania wejściowych tokenów zależy od modelu i dostawcy.

  2. Tokeny wyjściowe (output tokens) – to treść generowana przez model w odpowiedzi na zapytanie. Ponieważ modele LLM mogą zwracać różne długości odpowiedzi, liczba tokenów wyjściowych ma istotny wpływ na końcowy koszt użytkowania.

  3. Tokeny kontekstowe (context tokens) – obejmują zarówno tokeny wejściowe, jak i poprzednie odpowiedzi modelu w sesji konwersacyjnej. Im większy kontekst przechowywany w pamięci modelu, tym większe zużycie tokenów i potencjalnie wyższy koszt.

Zrozumienie tych kategorii jest kluczowe dla optymalizacji kosztów korzystania z LLM, zwłaszcza w przypadku analizy dużych dokumentów.

Modele wybrane do tego porównania należą do najnowszych wersji wydanych w ostatnich miesiącach. Choć różnią się pod względem cen i możliwości, naszym celem jest ocena, czy te różnice przekładają się na mierzalne różnice w wydajności. Poniżej przedstawiamy kluczowe charakterystyki modeli DeepSeek-R1, OpenAI 4o-mini oraz OpenAI o3-mini:

DeepSeek-R1 OpenAI 4o-mini OpenAI o3-mini
Okno kontekstowe 128 000 tokenów 128 000 tokenów (maksymalnie 16 384 tokenów w odpowiedzi) 200 000 tokenów (maksymalnie 100 000 tokenów w odpowiedzi)
Data wydania Styczeń 2025 Lipiec 2024 Styczeń 2025
Cennik (za 1 milion tokenów) Wejście: 0,55 USD
Pamięć podręczna wejścia: 0,14 USD
Wyjście: 2,19 USD		 Wejście: 0,15 USD
Pamięć podręczna wejścia: 0,075 USD
Wyjście: 0,60 USD		 Wejście: 1,10 USD
Pamięć podręczna wejścia: 0,55 USD
Wyjście: 4,40 USD
Obsługiwane formaty wejściowe Tekst Tekst, obrazy (w tym PNG, JPEG, GIF, WEBP) Tekst
Obsługiwane formaty wyjściowe Tekst Tekst Tekst

Plik PDF użyty do testów

Dokument użyty do testów składa się z kilku rozdziałów raportu dotyczącego polskiej i światowej gospodarki morskiej w latach 2017–2020. Raport ma 50 stron i zawiera różne statystyki oraz analizy dotyczące ruchu ładunkowego, żeglugi, przemysłu stoczniowego i innych sektorów gospodarki morskiej. Dane w pliku są sformatowane w tabelach i tekście. Większość informacji przedstawiono w tabelach, z dodatkowymi objaśnieniami i podsumowaniami w otaczającym tekście. Przykładowe strony dokumentu użytego do testów:

Metodologia testowania

Przeprowadziliśmy serię testów, wykorzystując następujące zapytania związane z gospodarką morską oraz plik PDF zawierający kontekstowe informacje. Oto przykładowe zapytania dotyczące danych zawartych w pliku PDF:

    • Podsumuj kluczowe wnioski ekonomiczne z raportu dotyczącego gospodarki morskiej.
    • Jaki był całkowity obrót ładunkowy w polskich portach morskich w 2020 roku?
    • Jakie są główne rodzaje ładunków obsługiwanych przez polskie porty morskie?
    • Które kraje są głównymi partnerami handlowymi Polski w transporcie morskim?
    • Jaki jest średni wiek statków we flocie polskiego transportu morskiego?
    • Jakie są kluczowe wskaźniki ekonomiczne polskiego przemysłu stoczniowego?

Jak wcześniej wspomniano, porównaliśmy następujące modele:

    • OpenAI’s 4o-mini 
    • OpenAI’s o3-mini 
    • DeepSeek’s deepseek-resoner (R1) 

Zmierzyliśmy następujące metryki:

    • Czas inferencji – Określa czas potrzebny modelowi na wygenerowanie odpowiedzi po otrzymaniu zapytania. Krótszy czas inferencji oznacza szybsze reakcje, co ma kluczowe znaczenie dla aplikacji czasu rzeczywistego oraz przetwarzania dużych dokumentów.
    • Zużycie tokenów – Modele LLM przetwarzają i generują tekst w jednostkach zwanych tokenami. Token może być pełnym słowem, jego częścią lub nawet znakiem interpunkcyjnym. Całkowite zużycie tokenów obejmuje zarówno tokeny wejściowe (zapytanie użytkownika lub dokument), jak i tokeny wyjściowe (odpowiedź modelu). Im więcej tokenów jest używanych, tym wyższy koszt zapytania.
    • Koszt odpowiedzi – Obliczany jako zużycie tokenów × cena modelu (za 1 000 lub 1 000 000 tokenów, w zależności od dostawcy). Ponieważ różne modele mają różne struktury cenowe, porównanie kosztów odpowiedzi pozwala określić, który model jest bardziej opłacalny w zastosowaniach na dużą skalę.

Wyniki testów

Oto podsumowane wyniki naszych testów (każdy test był powtarzany kilkukrotnie):

Model Średni czas inferencji (s) Średni koszt odpowiedzi ($) Średnia liczba tokenów wejściowych Średnia liczba tokenów wyjściowych
DeepSeek R1 57,2 0,0039 63 961,7 751,6
o3-mini 13,8 0,0755 63 251,5 1 162,5
4o-mini 9,5 0,0511 62 538,0 1 046,5

Kluczowe wnioski

    • Czas inferencji: DeepSeek konsekwentnie wykazywał dłuższe czasy inferencji w porównaniu do obu modeli OpenAI. Może to być istotny czynnik dla aplikacji, które wymagają szybkiego przetwarzania.
    • Koszt odpowiedzi: DeepSeek wykazał przewagę kosztową, szczególnie w zakresie tokenów wyjściowych. Pomimo dłuższego czasu inferencji, całkowity koszt zapytania pozostaje niższy niż w przypadku OpenAI o3-mini i 4o-mini. Niższy koszt odpowiedzi DeepSeek wynika z mechanizmu buforowania, który ogranicza konieczność ponownego przetwarzania danych wejściowych. Większość treści wejściowych, zwłaszcza zawartość pliku PDF, była buforowana, co pozwoliło na znaczne oszczędności w kosztach przetwarzania. Dzięki temu systemowi DeepSeek efektywnie obsługiwał powtarzające się zapytania, czyniąc go opłacalnym wyborem do analizy dużych dokumentów.
    • Zmienność odpowiedzi: Modele różniły się pod względem stylu i poziomu szczegółowości generowanych odpowiedzi. Ma to znaczenie w zależności od kontekstu i wymagań użytkownika (np. ogólne podsumowania vs. szczegółowa analiza).
    • API LiteLLM: LiteLLM znacząco ułatwiło śledzenie kosztów, zużycia tokenów i czasu odpowiedzi bezpośrednio w odpowiedziach API, umożliwiając prostą i przejrzystą analizę porównawczą modeli.

Podsumowanie

Nasze testy podkreślają zalety stosowania zunifikowanych interfejsów API do benchmarkingu modeli LLM. LiteLLM znacząco uprościło cały proces, pozwalając nam skupić się na ocenie efektywności modeli oraz ich wydajności.

DeepSeek R1 wykazał się konkurencyjną opłacalnością, głównie dzięki mechanizmowi buforowania, który redukował koszty ponownego przetwarzania tych samych danych wejściowych. Jednak był zdecydowanie najwolniejszym modelem w naszych testach, osiągając średni czas inferencji na poziomie 57,2 sekundy.

Z kolei OpenAI o3-mini i 4o-mini zapewniały znacznie krótszy czas odpowiedzi, co czyni je bardziej odpowiednimi dla zastosowań wymagających przetwarzania w czasie rzeczywistym.

Artykuł OpenAI vs. DeepSeek: Techniczne porównanie z wykorzystaniem zunifikowanych interfejsów API pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]> 7584 Czym są Agenci AI i jak mogą pomóc w Twojej firmie? https://inero-software.com/pl/czym-sa-agenci-ai-i-jak-moga-pomoc-w-twojej-firmie/ Fri, 28 Feb 2025 09:24:00 +0000 https://inero-software.com/?p=7480 W tym tekście przyjrzymy się dokładnie Agentom AI, którzy mogą stanowić cenną pomoc m.in. w procesach back -office.

Artykuł Czym są Agenci AI i jak mogą pomóc w Twojej firmie? pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]>

Hasło sztuczna inteligencja pojawia się od pewnego czasu w bardzo wielu publikacjach jako rozwiązanie problemów z wydajnością, organizacją czy kreatywnością.  Wiele firm podąża za tym trendem i stara się dodać do swojej oferty rozwiązania oparte na AI.  Starania te przybierają różną formę. W tym tekście przyjrzymy się dokładnie Agentom AI, którzy mogą stanowić cenną pomoc m.in. w procesach back –office.  

Od pewnego czasu obserwujemy dużą popularyzację haseł, związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Zacznijmy więc od początku.  

Czym jest „Sztuczna inteligencja”?

Pod hasłem „sztuczna inteligencja” kryją się Duże Modele Językowe (Large Language Models – LLMs), systemy przetwarzania języka naturalnego (NLP), algorytmy uczenia maszynowego, sieci neuronowe oraz generatywne modele AI.  

LLM-y, takie jak Chat GPT od OpenAI czy Gemini od Google, to modele wytrenowane na ogromnych zbiorach danych, które potrafią analizować, przetwarzać i generować tekst w sposób zbliżony do ludzkiego myślenia. Są wykorzystywane w różnych zastosowaniach – od chatbotów i asystentów głosowych po zaawansowane systemy wspierające analizy biznesowe czy automatyzację procesów w firmach. 

Sztuczna inteligencja nie ogranicza się wyłącznie do języka. Nowoczesne modele mogą także analizować obrazy, dźwięk, wideo oraz dane numeryczne, co czyni je niezwykle wszechstronnymi narzędziami w biznesie. Dzięki AI możliwe jest nie tylko automatyzowanie powtarzalnych zadań, ale także wykrywanie wzorców w dużych zbiorach danych, przewidywanie trendów czy wspomaganie decyzji strategicznych w firmach. 

Kim są agenci AI?

„Agenci AI” to inteligentne systemy oparte na algorytmach uczenia maszynowego, modelach przetwarzania języka naturalnego (NLP) oraz Dużych Modelach Językowych (LLMs). Ich zadaniem jest automatyzacja procesów, wspieranie decyzji oraz interakcja z użytkownikami w sposób naturalny i dostosowany do kontekstu. 

Oznacza to, że wirtualni asystenci bazują na znanych i popularnych LLM’ach jak na przykład: Chat GPT, Gemini, Claude, Mistral, czy Deep Seek które potrafią generować spójne odpowiedzi, analizować teksty oraz dostosowywać się do kontekstu rozmowy.

Agenci AI różnią się jednak od samych modeli językowych tym, że są zaprojektowani do wykonywania określonych zadań w sposób autonomiczny. W praktyce oznacza to, że są wyposażeni w dodatkowe moduły, które umożliwiają im zdobywanie informacji, przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym oraz podejmowanie decyzji na podstawie reguł biznesowych. 

W przeciwieństwie do klasycznych chatbotów, agenci AI nie tylko odpowiadają na pytania, ale mogą także obsługiwać skomplikowane procesy, integrować się z systemami firmowymi oraz uczyć się na podstawie interakcji z użytkownikami. Dzięki temu są wykorzystywani w wielu obszarach – od wsparcia administracyjnego i analizy dokumentów po automatyzację procesów operacyjnych w przedsiębiorstwach.  

Przeczytaj także: Poznaj swojego osobistego Agenta AI: Case study dla firmy spedycyjnej

Działanie agentów AI opiera się na kilku kluczowych elementach: 

 

    • Interfejs komunikacyjny – pozwala agentowi na interakcję z użytkownikiem poprzez tekst, mowę lub inne formaty danych. 
    • Silnik decyzyjny – oparty na modelach AI i regułach biznesowych, umożliwia analizę sytuacji i wybór optymalnych działań. 
    • Integracja z zewnętrznymi systemami – Agenci AI często działają w połączeniu z bazami danych, aplikacjami biznesowymi (ERP, CRM) czy usługami chmurowymi, co pozwala im na dostęp do aktualnych informacji. 
    • Automatyzacja działań – mogą wykonywać konkretne zadania, np. generować raporty, przetwarzać wnioski, wysyłać powiadomienia czy inicjować określone procesy w systemach IT. 

Jakie są typy agentów AI?

Agenci AI mogą przyjmować różne formy w zależności od ich zastosowania i poziomu autonomii. Dzięki zaawansowanym modelom sztucznej inteligencji potrafią wspierać użytkowników w szerokim zakresie działań – od obsługi klienta po analizę danych i zarządzanie procesami biznesowymi. 

Możemy wyróżnić kilka głównych typów agentów AI: 

 

    • Agenci konwersacyjni – obejmują chatboty i voiceboty, które prowadzą interakcje z użytkownikami za pomocą tekstu lub mowy. Mogą odpowiadać na pytania, obsługiwać zapytania klientów i wspierać procesy sprzedażowe. 
    • Agenci analityczni – specjalizują się w przetwarzaniu i interpretacji danych. Wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do analizy trendów, wykrywania anomalii oraz generowania raportów. 
    • Agenci operacyjni – automatyzują zadania biznesowe, integrując się z systemami firmowymi. Mogą zarządzać dokumentacją, przetwarzać dokumenty czy koordynować działania w ramach firmowych procesów. 
    • Agenci autonomiczni – działają samodzielnie, podejmując decyzje w oparciu o zgromadzone dane i określone reguły biznesowe. Wykorzystywane są m.in. w logistyce, zarządzaniu zasobami czy dynamicznym planowaniu operacji. 
    • Agenci wspierający decyzje – dostarczają rekomendacje na podstawie zaawansowanej analizy danych, pomagając menedżerom i specjalistom w podejmowaniu strategicznych decyzji. 

Każdy z tych typów może działać samodzielnie lub współpracować z innymi systemami, tworząc złożone środowisko oparte na sztucznej inteligencji. W kolejnych częściach przyjrzymy się konkretnym zastosowaniom agentów AI oraz ich wpływowi na efektywność operacyjną firm. 

Rozwiązanie chmurowe czy lokalne, czyli jak można wdrożyć agenta AI w środowisko firmowe?

Zastosowanie Agenta AI w organizacji wymaga wyboru odpowiedniego modelu wdrożenia, który będzie najlepiej odpowiadał wymaganiom biznesowym, technicznym i regulacyjnym. Firmy mogą zdecydować się na rozwiązanie chmurowe (SaaS) lub lokalne (On-Premise), w zależności od potrzeb w zakresie elastyczności, bezpieczeństwa oraz integracji z istniejącymi systemami. 

Wybór odpowiedniego modelu zależy od wielu czynników, które przedstawiamy w poniższej tabeli. 

Porównanie SaaS vs On-Premise
Kryterium SaaS (Chmura) On-Premise (Lokalne)
Model wdrożenia Oparty na chmurze (AWS, Azure, Google Cloud) Działa na własnej infrastrukturze firmy
Infrastruktura Dostawca usług chmurowych Serwery lokalne
Koszty początkowe Niskie Wysokie
Koszty operacyjne Abonament/subskrypcja Stałe koszty utrzymania i energii
Skalowalność Bardzo wysoka Ograniczona (zależna od sprzętu)
Bezpieczeństwo danych Ograniczone (przetwarzanie poza firmą) Wysokie (pełna kontrola nad danymi)
Zgodność z regulacjami Może wymagać dodatkowych umów i certyfikacji Łatwiejsze spełnienie wymagań regulacyjnych
Łatwość wdrożenia Łatwe i szybkie Wymaga zakupu sprzętu i konfiguracji
Aktualizacje i utrzymanie Automatyczne, dostarczane przez dostawcę Samodzielne zarządzanie i aktualizacje
Integracja z systemami firmowymi Dobre wsparcie przez API i gotowe integracje Pełna kontrola, ale może wymagać dodatkowej integracji

Wybór odpowiedniego modelu wdrożenia – chmurowego lub lokalnego– zależy od indywidualnych wymagań przedsiębiorstwa w zakresie bezpieczeństwa, kosztów oraz integracji z istniejącymi systemami. Niezależnie od wybranej strategii, agenci AI mogą znacząco podnieść efektywność operacyjną i umożliwić pracownikom skupienie się na zadaniach wymagających kreatywności i strategicznego myślenia. 

Rozwój technologii AI to zdecydowanie jeden z najsilniejszych trendów technologicznych ostatnich lat, dlatego warto już teraz zastanowić się, jak Agenci AI mogą wspierać rozwój Twojej firmy i stać się kluczowym elementem jej cyfrowej transformacji. 

Stworzymy Agenta AI dla Twojej firmy

Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się jak możemy pomóc Ci we wdrożeniu nowego rozwiązania na bazie AI.
Kontakt

Artykuł Czym są Agenci AI i jak mogą pomóc w Twojej firmie? pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]> 7480 Poznaj swojego osobistego Agenta AI: Case study dla firmy spedycyjnej https://inero-software.com/pl/poznaj-swojego-osobistego-agenta-ai-case-study-dla-firmy-spedycyjnej/ Fri, 21 Feb 2025 10:33:14 +0000 https://inero-software.com/?p=7259 Agenci AI mogą znaleźć zastosowanie w wielu branżach jak np. bankowość, sprzedaż czy zarządzanie zasobami ludzkimi. W tym tekście wykorzystamy przykład firmy spedycyjnej, która codziennie obsługuje od kilku do kilkudziesięciu frachtów.

Artykuł Poznaj swojego osobistego Agenta AI: Case study dla firmy spedycyjnej pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]>
Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji znajdują coraz szersze zastosowanie. Od projektowania prostych grafik, tłumaczeń, aż po zaawansowanie analizowanie dokumentów, maili i baz danych. W tym tekście pokażemy jeden z praktycznych przykładów wykorzystania takiego asystenta w praktyce.  

Obszar zastosowania Agentów AI jest bardzo szeroki i wciąż odkrywany jest ich potencjał.  Do największych zalet asystentów opartych na sztucznej inteligencji możemy zaliczyć: 

1. Automatyzacja rutynowych procesów

Agenci AI mogą wykonywać powtarzalne zadania, takie jak obsługa zapytań klientów, analiza dokumentów czy zarządzanie danymi, co redukuje koszty operacyjne i zwiększa efektywność.

 

2. Personalizacja interakcji z klientem

Dzięki analizie danych agenci AI mogą dostarczać spersonalizowane rekomendacje i oferty, co zwiększa zaangażowanie klientów i poprawia ich doświadczenia.

 

3. Szybkość i dostępność

AI działa 24/7, zapewniając natychmiastowe odpowiedzi i obsługę w czasie rzeczywistym, co jest kluczowe w sektorach wymagających szybkiej reakcji, takich jak e-commerce, finanse czy logistyka.

 

4. Zaawansowana analiza danych

Agenci AI mogą przetwarzać duże ilości danych w krótkim czasie, identyfikując wzorce i zależności, co wspiera podejmowanie trafnych decyzji biznesowych.

 

5. Optymalizacja procesów decyzyjnych

Dzięki modelom predykcyjnym AI wspiera podejmowanie decyzji w obszarach takich jak prognozowanie popytu, zarządzanie ryzykiem czy optymalizacja łańcucha dostaw.

6. Integracja z istniejącymi systemami

Nowoczesne rozwiązania AI można łatwo wdrożyć w ramach istniejących systemów ERP, CRM czy platform analitycznych, co zwiększa ich funkcjonalność.

Praktyczny przykład wykorzystania Agenta AI w branży transportowej

Agenci AI mogą znaleźć zastosowanie w wielu branżach jak np. bankowość, sprzedaż czy zarządzanie zasobami ludzkimi. W tym tekście wykorzystamy przykład firmy spedycyjnej, która codziennie obsługuje od kilku do kilkudziesięciu frachtów.  

 

Praca spedytorów wiąże się z koniecznością ciągłej komunikacji i weryfikacji wielu dokumentów. Każde z tych zadań, wiąże się z czasem, którego często bywa za mało, a wtedy łatwo o błędy. 

 

Jak więc lepiej zarządzać czasem? Automatyzując zadania, które są powtarzalne i przewidywalne. To zadanie dla Agenta AI. Oto przykład stworzonego przez nas asystenta, opartego na Dużym Modelu Językowym Gemini od Google.  

 

Możemy go wykorzystać na przykład w poniższym scenariuszu: 

 

Spedytor otrzymuje mail, w którym powinny być polisa ubezpieczeniowa wraz z potwierdzeniem jej opłacenia. Agent AI samodzielnie, bez wywołania sprawdza czy otrzymany mail zawiera wspomniane wcześniej załączniki. Jeśli są dołączone, to w kolejnym kroku sprawdza następujące informacje: 

W polisie ubezpieczeniowej: 

    • Numer polisy 
    • Okres ubezpieczenia i czy jest ona aktualnie ważna  
    • Kto jest ubezpieczony, wraz z numerem identyfikacji podatkowej i adresem 
    • Numer konta na jaki należy przelać składkę  

W potwierdzeniu przelewu: 

    • Tytuł przelewu 
    • Kwota 
    • Numer konta 
    • Data płatności 
    • Czy przelew dotyczy przesłanej polisy (np. na podstawie tytułu, numeru konta) 

Następnie Agent AI przenosi znalezione dane do wskazanego pliku excel, który jest na bieżąco aktualizowany. Plik z danymi może być formatowany, np. oznaczać kolorem czerwonym wpisy, w których polisa jest nieważna albo nie została zweryfikowana płatność. 

 

W ten prosty sposób, zamiast przeglądać skrzynkę mailową w poszukiwaniu właściwych wiadomości, spedytor może sprawdzić w pliku exel czy otrzymał dokumenty od konkretnego nadawcy i czy są one poprawne. To duża oszczędność czasu i pewność, że dane są prawidłowe.  

 

Jest wiele możliwości dalej rozbudowy naszego Asystenta AI. Możemy integrować go z innymi narzędziami, jak na przykład Slack lub inny komunikator, by wysłać powiadomienia o brakach w dokumentach albo by generować automatyczne odpowiedzi na wiadomości. Agent oparty na sztucznej inteligencji może być dostosowany do indywidualnych potrzeb danej firmy, jej działu lub indywidualnego stanowiska. 

Chcesz poznać możliwości Agentów AI?

Umów spotkanie. Chętnie porozmawiamy o możliwościach.
UMÓW SPOTKANIE

Artykuł Poznaj swojego osobistego Agenta AI: Case study dla firmy spedycyjnej pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]> 7259 Ocena dużych modeli językowych (LLM) z wykorzystaniem Retrieval-Augmented Generation (RAG) i DeepEval dla złożonych danych tabelarycznych https://inero-software.com/pl/ocena-duzych-modeli-jezykowych-llm-z-wykorzystaniem-retrieval-augmented-generation-rag-i-deepeval-dla-zlozonych-danych-tabelarycznych/ Tue, 04 Feb 2025 11:56:49 +0000 https://inero-software.com/?p=6913 W tym artykule przyjrzymy się, jak DeepEval pomaga w systematycznej ocenie, zwiększając wiarygodność informacji tworzonych przez AI.

Artykuł Ocena dużych modeli językowych (LLM) z wykorzystaniem Retrieval-Augmented Generation (RAG) i DeepEval dla złożonych danych tabelarycznych pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]>

Modele Retrieval-Augmented Generation (RAG) zmieniają sposób, w jaki inteligentni asystenci przetwarzają informacje, umożliwiając bardziej precyzyjne i kontekstowe odpowiedzi na zapytania użytkowników. W przeciwieństwie do tradycyjnych dużych modeli językowych (LLMs), systemy RAG łączą dwa kluczowe elementy: mechanizm wyszukiwania, który pobiera istotne dokumenty, oraz model generatywny, który tworzy odpowiedzi na podstawie aktualnych danych. W tym artykule przyjrzymy się, jak DeepEval pomaga w systematycznej ocenie skuteczności zarówno wyszukiwania, jak i generowania, zwiększając wiarygodność informacji tworzonych przez AI.

Chociaż wirtualni asystenci wykorzystujący RAG znacząco poprawiają trafność odpowiedzi, ich skuteczna ocena nadal stanowi wyzwanie. Ponieważ modele te opierają się zarówno na mechanizmie wyszukiwania, jak i generowaniu tekstu, niedokładne lub nieefektywne pobieranie dokumentów może prowadzić do błędnych lub mylących odpowiedzi, nawet jeśli sam model językowy (LLM) jest zaawansowany technologicznie.

W tym artykule przedstawimy ten proces na przykładzie naszego autorskiego asystenta AI, zaprojektowanego do udzielania odpowiedzi na złożone pytania dotyczące statystyk gospodarki morskiej. Pokażemy, jak wykorzystanie LLM do inteligentnego wyszukiwania informacji wspiera podejmowanie decyzji opartych na danych.

SeaStat - nasz asystent AI

Świetnym przykładem, który możemy wykorzystać do omówienia tego zagadnienia, jest asystent AI SeaStat, opracowany przez nas w ramach projektu Incone60 Green (https://www.incone60.eu/). Celem tego projektu jest zwiększenie konkurencyjności oraz wspieranie zrównoważonego rozwoju małych portów morskich w regionie południowego Bałtyku.

W ramach projektu Incone60 Green opracowaliśmy asystenta AI, który odpowiada na pytania dotyczące danych gospodarki morskiej, zapewniając natychmiastowy dostęp do uporządkowanych informacji. Asystent wykorzystuje podejście Retrieval-Augmented Generation (RAG), dzięki czemu jego odpowiedzi opierają się na ustrukturyzowanej bazie danych obejmującej kluczowe aspekty, takie jak porty morskie, transport morski, stocznie, ruch pasażerski, handel oraz przemysł rybny.

Nasz asystent AI działa w ramach potoku RAG, który integruje trzy kluczowe elementy:

  • Ustrukturyzowaną bazę danych gospodarki morskiej, zawierającą globalne i polskie statystyki morskie z lat 2017–2020. Dane pochodzą z publikacji Uniwersytetu Morskiego w Gdyni, które agregują informacje z instytutów rządowych, uczelni oraz przedsiębiorstw portowych. Baza składa się z 50 tabel obejmujących kluczowe aspekty transportu morskiego i będzie rozszerzana o kolejne lata.
  • Dynamiczne generowanie zapytań SQL, umożliwiające precyzyjne pobieranie potrzebnych informacji z bazy danych.
  • Generatywny model LLM, który formułuje odpowiedzi na podstawie uzyskanych danych.

Budowa takiego asystenta wymaga kilku istotnych decyzji i optymalizacji, w tym:

  • Dobór odpowiedniego modelu LLM oraz dostosowanie jego parametrów (np. temperatury).
  • Projektowanie skutecznej struktury promptów, zapewniającej jasne i trafne odpowiedzi.
  • Zoptymalizowanie mechanizmu wyboru tabel, tak aby asystent konsekwentnie korzystał z najbardziej adekwatnych danych.

Na tym etapie automatyczne testowanie odgrywa kluczową rolę – pozwala mierzyć wydajność systemu, wykrywać jego słabe punkty oraz zapewniać jego stały rozwój.

LLM-as-a-Judge: Automatyzacja ewaluacji modeli RAG

Ocena systemów generujących niedeterministyczne, otwarte odpowiedzi tekstowe stanowi wyzwanie, ponieważ często nie istnieje jedna „poprawna” odpowiedź. Choć ocena przeprowadzana przez ludzi jest precyzyjna, bywa kosztowna i czasochłonna.

LLM-as-a-Judge to metoda, która naśladuje ocenę ludzką, oceniając wyniki systemu na podstawie dostosowanych kryteriów, dopasowanych do konkretnej aplikacji. Jednym z narzędzi wspierających ten proces jest DeepEval – framework testowy, który oferuje zestaw metryk zarówno dla zadań wyszukiwania, jak i generowania tekstu, a także umożliwia tworzenie własnych kryteriów oceny.

Kluczowe metryki oceny:

  • G-Eval – uniwersalna metryka oceniająca odpowiedzi LLM na podstawie niestandardowych, zdefiniowanych kryteriów.
  • Answer Relevancy – mierzy, jak dobrze odpowiedź modelu odnosi się do zapytania użytkownika.
  • Faithfulness – ocenia, na ile odpowiedź jest zgodna z dostarczonym kontekstem, co pomaga ograniczyć halucynacje w systemach RAG.
  • ContextualRecallMetric, ContextualPrecisionMetric, ContextualRelevancyMetric – metryki szczególnie przydatne w systemach RAG, oceniające, czy mechanizmy wyszukiwania zwracają wszystkie istotne informacje, jednocześnie eliminując treści nieistotne.

Testowanie modelu RAG za pomocą DeepEval – krok po kroku

Aby zapewnić niezawodność i dokładność naszego modelu Retrieval-Augmented Generation (RAG), stosujemy ustrukturyzowane podejście do ewaluacji. Proces ten obejmuje tworzenie zbioru danych, generowanie odpowiedzi oraz ocenę modelu za pomocą DeepEval, co pozwala na systematyczną analizę skuteczności zarówno komponentu wyszukiwania, jak i generowania.

Przyjrzyjmy się każdemu z tych kroków. 

1. Tworzenie Zbioru Danych

Aby skutecznie ocenić wydajność modelu, tworzymy zestaw testowy składający się z:

  • Realistycznych pytań użytkowników – obejmujących zarówno proste zapytania faktograficzne, jak i bardziej złożone pytania wieloetapowe, wymagające szczegółowych odpowiedzi na podstawie wielu tabel.
  • Oczekiwanych odpowiedzi referencyjnych (ground truth) – pochodzących bezpośrednio z bazy danych, zapewniających wzorzec do oceny poprawności generowanych odpowiedzi.

2. Generowanie Odpowiedzi Modelu

Dla każdego zapytania testowego asystent generuje odpowiedź na podstawie odpowiednich danych pobranych z bazy danych.

3. Ewaluacja za pomocą DeepEval

Szczególnie zależy nam na poprawności faktograficznej naszego asystenta, dlatego do oceny tego aspektu wykorzystujemy metrykę G-Eval.

Musimy zdefiniować G-Eval, opisując kryteria testowe, np.:

correctness_metric = GEval(     
    name="Correctness",      
    evaluation_steps=[   
        "Assess whether the actual output is accurate in terms of facts compared to the expected output.",       
        "Penalize missing information."   
    ],       
    evaluation_params=[   
       LLMTestCaseParams.INPUT,    
       LLMTestCaseParams.ACTUAL_OUTPUT,    
       LLMTestCaseParams.EXPECTED_OUTPUT   
    ],     
)

Dodatkowo korzystamy z kilku wbudowanych metryk:

contextual_precision = ContextualPrecisionMetric() 
contextual_recall = ContextualRecallMetric() 
contextual_relevancy = ContextualRelevancyMetric() 
answer_relevancy = AnswerRelevancyMetric() 
faithfulness = FaithfulnessMetric() 

Następnie definiujemy przypadki testowe:

test_case = LLMTestCase(   
    input=#user prompt,   
    actual_output=#model output here,   
    expected_output=#the ground truth response  

    retrieval_context=#data extracted by retriever, in our case it is data extracted from the database 
) 
 

Oto jeden z przypadków testowych, których użyliśmy do oceny naszego asystenta SeaStat:

test_case = LLMTestCase(   
    input='Compare cargo traffic in Suez Canal and Panama Canal in 2019',   
    actual_output= 'In 2019, the cargo traffic data for the Suez Canal and Panama Canal was as follows: Suez Canal - 1031 million tons; Panama Canal - 243059 thousand tons. The Suez Canal had significantly higher cargo traffic compared to the Panama Canal in 2019.'  
    expected_output=' In 2019, the Suez Canal handled 1,031 million tons of cargo, whereas the Panama Canal transported only 243 million tons. This indicates that the Suez Canal carried a substantially higher volume of cargo than the Panama Canal that year.'  

    retrieval_context=[ 

{'table': 'Suez_Canal_Cargo_Traffic', 'year': 2019, 'cargo_volume_million_tons': 1031}, 

{'table': 'Panama_Canal_Cargo_Traffic', 'year': 2019, 'direction': 'Atlantic – Pacific', 'cargo_volume_thousand_tons': 156899}, {'table': 'Panama_Canal_Cargo_Traffic', 'year': 2019, 'direction': 'Pacific – Atlantic', 'cargo_volume_thousand_tons': 86160} 

] 
)

I przeprowadzamy ewaluację:

assert_test(test_case, [correctness_metric, answer_relevancy, contextual_precision, contextual_recall, contextual_relevancy, faithfulness]) 

4. Testowanie wyników

DeepEval przypisuje każdej metryce wynik w skali od 0 do 1, wraz z opisowym wyjaśnieniem oceny. Poniżej przedstawiamy wyniki jednego z testów oceniających odpowiedź asystenta SeaStat na zapytanie:

„Porównaj ruch towarowy w Kanale Sueskim i Kanale Panamskim w 2019 roku.”

Interpretacja wyników metryk:

  • Contextual Recall (1.0) – Mechanizm wyszukiwania skutecznie pobrał wszystkie kluczowe informacje, zapewniając prawie pełne pokrycie oczekiwanej odpowiedzi.
  • Contextual Relevancy (0.95) i Contextual Precision (1.0) – Pobrany kontekst był bardzo trafny, co oznacza, że retriever precyzyjnie dobrał informacje istotne dla zapytania.
  • Faithfulness (1.0) – Odpowiedź modelu była w pełni zgodna z dostarczonymi danymi i nie zawierała żadnych halucynacji.
  • Answer Relevancy (1.0) – Model dokładnie odpowiedział na pytanie użytkownika, dostarczając kompletną i adekwatną odpowiedź.
  • Correctness (0.78) – Wynik był nieco niższy z powodu drobnych rozbieżności liczbowych wynikających z zaokrągleń.

Systematyczna analiza przypadków testowych za pomocą DeepEval dostarcza cennych informacji na temat mocnych stron naszego modelu RAG oraz obszarów wymagających usprawnień. Przyszłe optymalizacje mogą obejmować ulepszenie strategii wyszukiwania, dopracowanie promptów lub dostosowanie parametrów modelu LLM w celu poprawy precyzji faktograficznej.

Test case 

Metric 

Score 

Status 

Overall Success Rate 

test_case_0 

 

Correctness (GEval) 

0.78 (threshold=0.5, evaluation model=gpt-4o, reason=The actual output closely matches the expected output in terms of cargo volumes and comparative conclusion, but the numbers are expressed in different units (thousand tons vs million tons) and slightly differ, which may indicate rounding or conversion discrepancies., error=None) 

PASSED 

100% 

Answer Relevancy 

1.0 (threshold=0.5, evaluation model=gpt-4o, reason=The score is 1.00 because the response thoroughly addressed the comparison of cargo traffic in the Suez Canal and the Panama Canal in 2019 with no irrelevant details included. It’s precise and to the point, showcasing a deep understanding of the topic., error=None) 

PASSED 

Contextual Precision 

1.0 (threshold=0.5, evaluation model=gpt-4o, reason=The score is 1.00 because the relevant nodes, offering essential data for comparing cargo traffic in the Suez and Panama Canals in 2019, are perfectly ranked at the top. These nodes effectively deliver a comprehensive breakdown of cargo volumes through both canals during that year, ensuring accurate comparisons can be made efficiently., error=None) 

 

PASSED 

Contextual Recall 

1.0 (threshold=0.5, evaluation model=gpt-4o, reason=The score is 1.00 because every sentence in the expected output aligns perfectly with the data from the nodes in the retrieval context, effectively illustrating the significant difference in cargo volumes handled by both canals. Well done on maintaining precise and accurate attention to detail!, error=None) 

 

PASSED 

Contextual Relevancy 

0.95 (threshold=0.5, evaluation model=gpt-4o, reason=The score is 0.95 because although the context is rich with detailed data on Suez Canal cargo traffic, it lacks specific information on the Panama Canal’s cargo traffic, necessitating additional data for a complete comparison., error=None) 

 

PASSED 

Faithfulness 

1.0 (threshold=0.5, evaluation model=gpt-4o, reason=Awesome job! The score is 1.00 because there are no contradictions present, showcasing perfect alignment and faithfulness of the actual output to the retrieval context. Keep up the excellent work!, error=None) 

 

PASSED 

Ocena modeli Retrieval-Augmented Generation (RAG) wymaga ustrukturyzowanego podejścia, które zapewnia zarówno precyzję wyszukiwania, jak i wiarygodność odpowiedzi. LLM-as-a-Judge stanowi efektywną alternatywę dla oceny ludzkiej, umożliwiając systematyczną analizę wyników na podstawie wcześniej zdefiniowanych kryteriów, co przekłada się na skalowalność i redukcję kosztów walidacji.

Korzystając z DeepEval, przetestowaliśmy naszego asystenta AI SeaStat pod kątem kluczowych metryk, takich jak Correctness (G-Eval), Answer Relevancy, Contextual Precision, Contextual Recall, Contextual Relevancy oraz Faithfulness. Wyniki testów wykazały drobne rozbieżności w wartościach liczbowych, brak niektórych kontekstowych informacji oraz niewielkie niedokładności w precyzji wyszukiwania – informacje te są kluczowe dla dalszej optymalizacji modelu.

Te obserwacje podkreślają, że nawet wysokowydajne modele RAG wymagają rygorystycznej ewaluacji, aby zapewnić poprawność faktograficzną i uniknąć potencjalnie wprowadzających w błąd odpowiedzi. Automatyzacja tego procesu umożliwia ciągłe doskonalenie modeli, zapewniając, że asystenci AI dostarczają rzetelne i kontekstowo trafne informacje na dużą skalę.

Asystenci AI to technologia, która wkrótce stanie się nieodzownym narzędziem dla pracowników na wszystkich szczeblach organizacji – od kadry zarządzającej po specjalistów. Ich dynamiczny rozwój pozwala na błyskawiczne dostosowanie się do potrzeb biznesowych oraz zmieniających się oczekiwań użytkowników.

Stworzymy Twojego Asystenta AI

Jeśli szukasz firmy, która pomoże Ci wdrożyć rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji, skontaktuj się z nami. Chętnie omówimy Twój pomysł.
Napisz do nas

Artykuł Ocena dużych modeli językowych (LLM) z wykorzystaniem Retrieval-Augmented Generation (RAG) i DeepEval dla złożonych danych tabelarycznych pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]> 6913 Asystenci AI: Szanse i ograniczenia dla rozwoju przedsiębiorstw https://inero-software.com/pl/asystenci-ai-szanse-i-ograniczenia-dla-rozwoju-przedsiebiorstw/ Thu, 23 Jan 2025 12:26:26 +0000 https://inero-software.com/?p=6766 W tym artykule, omawiamy zagadnienia związane z ograniczeniami (zwłaszcza w obszarze EU) oraz skupimy się wyzwaniach związanych z wdrażaniem Agentów AI.

Artykuł Asystenci AI: Szanse i ograniczenia dla rozwoju przedsiębiorstw pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]>

Gartner przewiduje, że do 2028 roku co najmniej 15% codziennych decyzji zawodowych będzie podejmowanych autonomicznie przez agentyczną sztuczną inteligencję. W teorii technologia ta pozwoli na tworzenie bardziej adaptacyjnych systemów oprogramowania, zdolnych do wykonywania szerokiej gamy zadań.  W praktyce jest wciąż wiele niewiadomych, dotyczących bezpieczeństwa danych, zgodności z procedurami wewnętrznymi i regulacjami prawnymi.  W tym artykule, omawiamy zagadnienia związane z ograniczeniami (zwłaszcza w obszarze EU) oraz skupimy się wyzwaniach związanych z wdrażaniem Agentów AI. 

Tempo rozwoju narzędzi opartych na AI, pozwala twierdzić, że praktyczne wykorzystanie „agentowej” / “agentycznej” (ang. Agentic) sztucznej inteligencji do wykonywania czasochłonnych zadań zrewolucjonizuje wiele branż. szczególnie tych, w których automatyzacja i podejmowanie decyzji na podstawie dużych zbiorów danych może znacząco zwiększyć efektywność. 

Myśląc o możliwościach, należy pamiętać także o ograniczeniach.   

Ograniczenia związane z wykorzystaniem Agentów AI

Zależność od jakości danych

AI wymaga dużych zbiorów danych wysokiej jakości do skutecznego działania. Dane błędne, niepełne lub zmanipulowane mogą prowadzić do nieprawidłowych decyzji, co w wielu przypadkach (np. medycyna, finanse) może mieć poważne konsekwencje. 

W badaniu „The Effects of Data Quality on Machine Learning Performance” autorzy analizują wpływ sześciu tradycyjnych wymiarów jakości danych na wydajność piętnastu popularnych algorytmów uczenia maszynowego. Wyniki wskazują, że niekompletne, błędne lub nieodpowiednie dane treningowe mogą prowadzić do niepewnych modeli, które podejmują błędne decyzje. 

Wiarygodne aplikacje AI wymagają wysokiej jakości danych treningowych i testowych w wielu wymiarach jakości, takich jak dokładność, kompletność i spójność. 

To, co jest napisane powyżej, dla wielu osób zajmujących się AI/ML będzie oczywiste. Jednak ocena jakości danych w danej organizacji nie zawsze jest jednoznaczna. Ważne jest, aby informacje, na których chcemy używać agenta OpenAI, były kompletne i nie zawierały obraźliwych treści. Ocena tego stanu na wczesnym etapie może pomóc wyeliminować potencjalne błędy podczas prac wdrożeniowych. 

Bezpieczeństwo danych

Program, który w analizowanym przypadku ma pełnić rolę pomocnika, asystenta ma za zadanie dostarczać nam wiarygodnych i sprawdzonych informacji.  Analizę opiera on na danych, o których pisaliśmy wcześniej. Oczywiście, najlepszymi materiałami do nauki są prawdziwe dokumenty i dane, które są procedowane wewnątrz organizacji.  

Wiele wątpliwości i obaw jest związanych z dostarczeniem do Asystenta danych wrażliwych na temat przedsiębiorstwa.  

Obecny stan przepisów prawnych, niezależnie od naszych opinii, wyznacza ramy działania systemów AI, szczególnie w kontekście zgodności z RODO. Przykładem są agenci oparci na infrastrukturze Azure OpenAI, które dzięki integracji z chmurą zapewniają pełną zgodność z regulacjami, o ile są prawidłowo skonfigurowane przez użytkownika. Warto też wspomnieć o rozwiązaniach takich jak Azure AI Studio, umożliwiających tworzenie agentów w środowisku chmurowym. 


Z drugiej strony, lokalne rozwiązania – oparte na modelach takich jak Llama, Bielik czy inne otwarte modele językowe (np. kontrowersyjny dla niektórych DeppSeek) – dają pełną kontrolę nad danymi i ich przetwarzaniem, choć wymagają większych nakładów technicznych, np. w postaci dedykowanych serwerów. Warto jednak podkreślić, że zarówno w przypadku rozwiązań chmurowych, jak i lokalnych, zgodność z przepisami, w tym z RODO, zależy od odpowiedniej konfiguracji i implementacji systemów przez użytkownika. 

Dynamiczny rozwój tej dziedziny sugeruje, że za kilka miesięcy możliwości te będą jeszcze bardziej rozbudowane, oferując nowe opcje zarówno dla rozwiązań lokalnych, jak i chmurowych- ocenia Andrzej Chybicki, CEO Inero Software  

Keycloak - kompleksowo zarządzaj dostępem i uprawnieniami

Zapewniamy pełne wdrożenie, utrzymanie i szkolenia
Dowiedz się więcej

Cyberbezpieczeństwo i autoryzacja

Autentykacja użytkownika to wyzwanie dla systemów AI, które wymaga szczególnej uwagi w kontekście bezpieczeństwa. Choć w większości przypadków autoryzacja odbywa się na wcześniejszych etapach, istnieją sposoby na obejście tego procesu, co naraża systemy na ryzyko manipulacji. 

Przykład: 

Agent AI, który komunikuje się z użytkownikami, może być podatny na ataki phishingowe, jeśli nie jest odpowiednio zabezpieczony. Na przykład, atakujący może stworzyć zapytanie, które imituje komunikację od autoryzowanego użytkownika. Jeśli agent nie weryfikuje kontekstu lub danych wejściowych, może odpowiedzieć na takie zapytanie, udzielając poufnych informacji lub wykonując nieautoryzowane działania. 

To pokazuje, że wcześniejsza autoryzacja użytkownika, choć kluczowa, nie zawsze wystarcza do zabezpieczenia systemu. Ważne jest wdrożenie dodatkowych mechanizmów, takich jak analiza kontekstowa, zaawansowane systemy wykrywania nietypowych zachowań, a także odpowiednie zabezpieczenie danych przetwarzanych przez agenta AI. Tylko takie podejście minimalizuje ryzyko związane z atakami phishingowymi i manipulacją agentami AI. 

W praktyce autoryzacja użytkownika powinna zawsze odbywać się przed przyznaniem dostępu do asystenta AI. W środowisku chmurowym, np. Azure, można zastosować dodatkowe zabezpieczenia, np korzystając z Active Directory czy Keycloak, aby ograniczyć ryzyko ataków. Jeśli dane nie mogą być przetwarzane poza organizacją, warto korzystać z lokalnych rozwiązań uwierzytelniania i przechowywania danych. 

Z perspektywy bezpieczeństwa kluczowe jest jednak rozwijanie mechanizmów odpornych na phishing, ponieważ brak odpowiednich zabezpieczeń w agentach AI może prowadzić do poważnych zagrożeń- dodaje Andrzej Chybicki  

Podsumowując. Agentyczna sztuczna inteligencja ma potencjał, by zrewolucjonizować sposób, w jaki podejmowane są decyzje zawodowe, zwłaszcza w zadaniach opartych na analizie dużych zbiorów danych. Jednak możliwości te wiążą się z istotnymi wyzwaniami, takimi jak jakość danych, bezpieczeństwo informacji czy zgodność z regulacjami prawnymi.  

Pomożemy Ci wdrożyć nadzędzia AI w organizacji

Chcesz poznać możliwości?
Napisz do nas

Artykuł Asystenci AI: Szanse i ograniczenia dla rozwoju przedsiębiorstw pochodzi z serwisu Inero Software - Rozwiązania IT i Konsulting.

]]> 6766