Przejdź do treści
Trilagi
EN (English)PL (Polski)

Usługi

Budujemy systemy AI, które naprawdę działają w Twojej organizacji.

Od inteligentnych baz wiedzy po autonomicznych agentów AI: Trilagi dostarcza produkcyjne wdrożenia GenAI w chmurze, on-premise lub w pełni zarządzane przez nas, a Twoje dane zawsze pozostają pod Twoją kontrolą.

  • Kompleksowa realizacja: architektura, implementacja, wdrożenie
  • Prywatnie i zgodnie z przepisami: dane pozostają pod Twoją kontrolą
  • Oparte na doświadczeniu produkcyjnym, nie na tutorialach
Omów swój projekt Zobacz case studies

Obszary usług

Co budujemy

  • Systemy wiedzy AI

    Znajdź wszystko. Od razu. W całej wiedzy firmy.

    • Firmowa baza wiedzy
    • RAG z wielu źródeł
    • Wyszukiwanie hybrydowe
    • Inteligentne przetwarzanie dokumentów

  • Agenci AI i automatyzacja

    Zastąp powtarzalne procesy agentami AI, które myślą, decydują i działają.

    • Agenci AI na zamówienie
    • Automatyzacja IT Operations
    • Automatyzacja procesów z LLM
    • Obsługa incydentów wspierana przez AI

  • Komunikacja i asystenci AI

    Asystent AI w narzędziach, które znasz. Wsparcie w procesach, które już działają.

    • Asystent AI w Microsoft Teams
    • Integracja AI ze Slackiem
    • Chatbot firmowy
    • AI w obsłudze klienta

  • Prywatność danych i bezpieczne AI

    Korzystaj z AI na wrażliwych danych bez ryzyka niezgodności.

    • Potok anonimizacji danych osobowych
    • Wdrożenia AI zgodne z RODO
    • Prywatna infrastruktura LLM
    • Audyt bezpieczeństwa AI

  • Infrastruktura i wdrożenia GenAI

    Twoje środowisko AI. Modele działające na Twoich zasadach.

    • Wdrożenie prywatnego LLM
    • Fine-tuning modeli LLM
    • Architektura AI w chmurze (AWS / GCP)
    • MLOps i obserwowalność AI

Dlaczego Trilagi

Jak pracujemy

  • Wdrażamy, a nie tylko doradzamy.

    Trilagi prowadzi projekty od architektury aż do produkcji. Nie zostawiamy Cię z prezentacją strategii. Budujemy i wdrażamy system.

  • Cloud-native i niezależni od infrastruktury.

    AWS, GCP, on-premise czy środowisko hybrydowe: pracujemy tam, gdzie są Twoje dane. Projektujemy pod usługi zarządzane, prywatne wdrożenia i wszystko pomiędzy. Albo utrzymujemy cały system za Ciebie.

  • Zgodność z przepisami to część architektury, a nie dodatek.

    Wymagania dotyczące prywatności danych i RODO kształtują naszą architekturę od pierwszego dnia.

  • Współpraca nastawiona na efekt.

    Każdy projekt zaczynamy od zrozumienia Twojego problemu biznesowego. Technologia wynika z wymagań, nie odwrotnie.

Case studies

Wybrane realizacje

Asystent wiedzy IT dla zespołu IT Operations

Klient: Qlos (firma świadcząca usługi utrzymania IT)

Wyzwanie
Inżynierowie ITOps w trakcie trwających incydentów tracili dużo czasu na szukanie runbooków, historii incydentów i dokumentacji konfiguracji w Confluence, Jira Service Management i ClickUp. To spowalniało rozwiązywanie problemów.
Co zbudowaliśmy
Konwersacyjny asystent AI wpięty w codzienną pracę zespołu, przeszukujący jednocześnie wszystkie trzy źródła danych. Inżynierowie zadają pytania w języku naturalnym i w kilka sekund dostają rzetelne odpowiedzi z odnośnikami do źródeł.
Rezultat
Znacząco krótszy czas uzyskania odpowiedzi podczas triage'u incydentów; jeden interfejs zamiast trzech osobnych wyszukiwarek.

Asystent Service Desk w Teams do obsługi zgłoszeń klientów

Klient: Qlos

Wyzwanie
Inżynierowie ITOps prowadzili komunikację z klientami w Jira Service Management, a pracę koordynowali w Microsoft Teams. Ciągle przełączali się między narzędziami, by sprawdzać kolejki zgłoszeń, oceniać priorytety i odpowiadać klientom. Zrozumienie incydentu wymagało też przeszukiwania wcześniejszych zgłoszeń pod kątem podobnych problemów, powiązanych usterek technicznych i ostatnich zmian w środowisku klienta.
Co zbudowaliśmy
Asystent w Microsoft Teams połączony z Jira Service Management, który pozwala inżynierom odpowiadać klientom i przeglądać przypisane zgłoszenia bezpośrednio na czacie. Kategoryzuje incydenty, ocenia ich pilność i krytyczność oraz streszcza podobne lub technicznie powiązane zgłoszenia, wskazując możliwe związki z innymi problemami klienta i ostatnimi zmianami w jego środowisku.
Rezultat
Komunikacja z klientem, triage zgłoszeń i istotna historia incydentów w jednym miejscu: w Microsoft Teams. Inżynierowie widzą powiązane problemy i ostatnie zmiany obok bieżącego zgłoszenia, więc analizują je z lepszym kontekstem i przy mniejszej ilości ręcznego szukania.

Autonomiczny agent RCA dla infrastruktury Linux

Klient: Qlos

Wyzwanie
Analiza przyczyn źródłowych incydentów infrastrukturalnych wymagała ręcznego zbierania danych z wielu systemów monitoringu, logów i narzędzi zgłoszeniowych. Pod presją trwającej awarii był to proces powolny i podatny na błędy.
Co zbudowaliśmy
Wieloagentowy potok, który automatycznie zbiera stan systemu (logi, metryki, topologię), koreluje sygnały z różnych źródeł i generuje uporządkowaną hipotezę przyczyny źródłowej wraz z uzasadnieniem popartym dowodami.
Rezultat
Automatyczna wstępna diagnoza dostępna od razu po wykryciu incydentu; wynik pracy agenta trafia bezpośrednio do dokumentacji post-mortem.

Wielowarstwowa anonimizacja danych przed publicznymi LLM

Klient: Qlos

Wyzwanie
Dane diagnostyczne zbierane z systemów Qlos i jego klientów (zgłoszenia, logi, dokumentacja) zawierają dane osobowe (imiona i nazwiska, adresy e-mail, numery telefonów, PESEL, adresy, loginy), identyfikatory firm (nazwy klientów i dostawcy, NIP, REGON, KRS) oraz dane infrastruktury i operacyjne (nazwy hostów, adresy i zakresy IP, numery zgłoszeń). Żadnej z tych informacji nie można było wysłać do publicznego modelu LLM w niezmienionej postaci.
Co zbudowaliśmy
Potok anonimizacji z wieloma niezależnymi warstwami wykrywania, działający wewnątrz środowiska, zanim jakiekolwiek zapytanie trafi do zewnętrznego modelu. Poza standardowymi danymi osobowymi obejmuje identyfikatory specyficzne dla IT, które pomijają typowe narzędzia do ochrony danych osobowych.
Rezultat
Publiczne modele LLM można wykorzystywać na rzeczywistych danych operacyjnych bez ujawniania danych osobowych ani szczegółów infrastruktury klientów Qlos.

Prywatna infrastruktura inferencyjna GPU

Klient: Projekt wewnętrzny Trilagi

Wyzwanie
Rozwój i ewaluacja AI dla IT Operations wymagały uruchamiania i dostrajania modeli LLM open source na wrażliwych danych, przy przewidywalnych kosztach i bez zależności od zewnętrznych API modeli.
Co zbudowaliśmy
Infrastruktura GPU on-premise zbudowana na produkcyjnych, serwerowych kartach NVIDIA i platformach AMD EPYC, serwująca modele LLM open source i obsługująca zadania fine-tuningu.
Rezultat
Pełna kontrola nad modelami, danymi i kosztami, a do tego sprawdzona w codziennym użyciu architektura referencyjna dla wdrożeń prywatnych modeli LLM.

„Potrzebowaliśmy AI, które naprawdę działa z naszymi narzędziami i naszymi danymi, a nie kolejnego ogólnego chatbota. Trilagi od pierwszego dnia rozumiało kontekst operacyjny i dostarczyło rozwiązanie, z którego nasz zespół korzysta codziennie.”

Head of IT Operations, Qlos

Kontakt

Porozmawiajmy o Twoim projekcie.

Umówmy się na 30-minutową rozmowę o tym, czego potrzebujesz i jak możemy pomóc.

Spotkania umawiamy przez Microsoft Bookings. Jak przetwarzamy Twoje dane, opisujemy w naszej polityce prywatności.