Własna warstwa abstrakcji wspierająca wielu dostawców AI (OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral, Grok, Azure OpenAI). Administratorzy mogą dynamicznie konfigurować i zmieniać modele. Jednolity interfejs niezależnie od dostawcy.
Aplikacja wdrażana na on-prem, AWS SaaS oraz Azure (infrastruktura klienta) Deploymenty on-prem i Azure korzystają z Azure OpenAI hostowanego w Szwecji (strefa EU/GDPR) Użytkownicy SaaS mogą wybrać między modelem zgodnym z GDPR a modelem spoza UE Podejście Infrastructure as Code: Pulumi (SaaS), Docker Compose (on-prem), szablony ARM (Azure)
Agent AI zdolny do wielokrokowego planowania, łańcuchowania narzędzi i iteracyjnego wnioskowania Integracja z serwerami MCP (Model Context Protocol) – zarówno własnymi, jak i gotowymi MCP łączy się z systemami korporacyjnymi (bazy danych i aplikacje ERP/CRM) Zarządzanie kontekstem konwersacji w złożonych interakcjach
Retrieval-Augmented Generation na milionach dokumentów korporacyjnych Wiele podejść do chunkowania: stały rozmiar, overlap, jeden dokument = jeden chunk, chunkowanie semantyczne Wyszukiwanie wektorowe z wykorzystaniem Pinecone lub Azure Cognitive Search Integracja z Apache Solr do wyszukiwania opartego na słowach kluczowych
Pełna architektura multitenant w obu produktach (Index i Agent) Security trimming oparty na ACL – wyniki wyszukiwania filtrowane po uprawnieniach użytkownika Konfiguracja modeli AI, źródeł danych i integracji na poziomie tenanta Skalowalność do tysięcy użytkowników z 100–1 000 jednoczesnych sesji w czasie rzeczywistym
Synchronizacja mikroserwisów
~15 mikroserwisów (Index) i ~5-6 mikroserwisów (Agent), skonteneryzowane w Dockerze Własne connectory/crawlery do SharePoint, Exchange, ERP, baz danych, systemów plików Synchronizacja danych korporacyjnych w czasie zbliżonym do rzeczywistego Komunikacja między serwisami przez REST API
