Capabilități AI, expuse ca API intern.
Endpoint-uri pe care aplicațiile tale le apelează pentru sarcini concrete — extragere, clasificare, sumarizare, scoring — construite peste modelul și datele tale, rulate on-premise.
Evaluare fără cost · Versionate & documentate · Fără lock-in
AI lipit ad-hoc în fiecare aplicație.
Fără un strat comun, aceeași logică e rescrisă la nesfârșit — fragil, duplicat și greu de schimbat.
Fiecare echipă o ia de la zero
Aceeași logică de „extrage din factură” sau „clasifică tichetul” rescrisă în trei aplicații, în trei feluri.
Logică împrăștiată, greu de schimbat
Când se schimbă o regulă, o cauți în cinci locuri. Nimic nu e într-un loc unic, versionat.
AI lipit ad-hoc peste tot
Fără un contract clar, fiecare integrare e un experiment fragil, fără monitorizare și fără garanții.
O capabilitate, un contract, un loc.
Fiecare sarcină AI devine un endpoint clar, reutilizabil și versionat — pe care orice aplicație îl apelează la fel.
Sarcini concrete, ca endpoint-uri.
Nu „un model”, ci capabilități gata de apelat — fiecare cu intrare, ieșire și comportament clar.
„Scoate câmpurile din acest document” — date structurate dintr-un fișier.
„Ce categorie / prioritate are asta?” — etichete pe text sau documente.
„Rezumă asta” — sinteză a unui text lung, ca serviciu.
„Cât de promițător e lead-ul / riscant e cazul?” — un scor, cu explicație.
„Găsește ce e relevant despre X” — RAG expus ca endpoint.
„E completă / conformă informația?” — verificare pe reguli.
De la sarcină la endpoint stabil.
Definim capabilitatea, o legăm de model și date și o publicăm versionată — sub capotă, tot local.
Definim capabilitatea
Ce face, ce primește, ce întoarce — un contract clar, nu un prompt ascuns.
O legăm de model & date
Sub capotă folosim inferența, RAG-ul și sursele tale, toate locale.
Endpoint în rețea
Un API intern, documentat, pe care aplicațiile îl apelează standard.
Versionare & acces
Versiuni stabile, chei și limite, ca schimbările să nu strice ce merge.
Monitorizare
Vezi utilizarea, latența și calitatea, per capabilitate.
Stratul dintre AI și aplicațiile tale.
Sub capotă folosesc inferența, RAG-ul și sursele tale; deasupra, orice aplicație le apelează standard.
Web, desktop, intern — orice apelează HTTP
Ca pas într-un flux mai mare
Modelul local, sub capotă
Căutarea pe datele tale, ca serviciu
Date de business pentru context
Surse de documente
Două straturi diferite.
API-ul de inferență servește modelul. API-ul intern servește o capabilitate de business construită peste el. De obicei, unul stă pe celălalt.
Un strat de capabilități, documentat.
Câte unul per sarcină, cu contract clar și documentație.
Inferență și căutare pe datele tale, toate locale.
Versiuni stabile, ca schimbările să nu strice integrările.
Control pe aplicație și echipă.
Utilizare, latență și acuratețe per capabilitate.
Punem în funcțiune și rămânem lângă sistem.
Ce te-ai putea întreba.
01Prin ce diferă de API-uri de inferență?
Inferența expune modelul brut (completions, embeddings). API-urile interne expun capabilități de business gata făcute — „extrage din factură”, „clasifică tichetul” — construite peste inferență și datele tale.
02Ce capabilități puteți expune?
Extragere din documente, clasificare, sumarizare, scoring, căutare (RAG) și validare pe reguli. Le definim pe cazurile tale reale.
03Aplicațiile mele existente le pot apela?
Da. Sunt API-uri HTTP standard, documentate — orice aplicație web, desktop sau internă le poate folosi.
04Ce se întâmplă când schimb ceva?
Folosim versionare: publicăm o versiune nouă fără s-o stricăm pe cea folosită. Integrările tale rămân stabile.
05Datele trec printr-un serviciu extern?
Nu. Endpoint-urile, modelul și RAG-ul rulează on-premise, în rețeaua ta.
06Cât costă?
Depinde de numărul de capabilități și de integrări. Îți dăm o cifră fixă după evaluare — care e gratuită.
Dă aplicațiilor tale capabilități AI.
O discuție de evaluare, fără cost. Ne spui ce sarcini repeți în aplicații și îți spunem ce endpoint-uri le acoperă.
Fără cost · Fără angajament · Datele rămân la tine