Obsigen AI — Jak to działa

Pipeline

Pięć kroków do rezultatów

Zrozum

Analiza zapytania oraz dobór optymalnej strategii (Fast / ReAct / Swarm / Hybrid).

Planuj

Dekompozycja na kroki oraz wybór narzędzi — wyszukiwanie, pliki, kod, obrazy, PPT.

Wykonaj

Realizacja działań w kontrolowanych środowiskach — routing EEA-first i izolowane wykonanie kodu.

Zweryfikuj

Weryfikacja poprzez wzorce krytyk/tester lub mechanizmy Swarm — dla spójności, jakości i trafności.

Dostarcz

Finalny rezultat — raport, SOP, prezentacja lub plan działania — przygotowany w standardzie zarządczym.

Warstwa wiedzy

RAG — Generowanie wspomagane wyszukiwaniem

RAG pozwala Obsigenowi odpowiadać na podstawie Twojej wiedzy, ograniczając halucynacje i zwiększając identyfikowalność. Odpowiedzi mogą wskazywać dokument źródłowy, sekcję oraz wersję.

Rekomendowany pipeline RAG

Zasilanie: SOP-y, polityki, dokumenty ERP, zgłoszenia, katalogi produktów
Przetwarzanie: Parsowanie → chunking → wzbogacanie metadanych (dział, ACL, wersja, data)
Osadzanie: Wektory semantyczne do szybkiego wyszukiwania podobieństwa
Przechowywanie: Wektorowa baza danych hostowana w UE + indeks metadanych
Wyszukiwanie: Top-k + filtry (ACL, aktualność, kontekst systemowy)
Generowanie: Ugruntowana odpowiedź + fragmenty dowodowe

Źródło RAG	Przykładowa zawartość	Rezultat biznesowy
ERP / MRP	BOM-y, marszruty, stany, czasy realizacji	Szybsze planowanie, mniej braków
SOC KB	Runbooki, detekcje, historia incydentów	Szybszy triaż i reakcja
CRM / E-commerce	Informacje o produktach, ceny, segmentacja	Lepsze rekomendacje działań
Dokumenty SOP / ISO	Procedury, audyty, compliance	Spójność + dowody audytowe

Dostosowanie

Trenowalny AI — Fine-Tuning

Fine-tuning dostosowuje Obsigen do terminologii, tonu i wzorców procesowych organizacji — zapewniając spójne wyniki zgodne ze standardami pracy.

Bezpieczna polityka treningu w UE

Trening wyłącznie na zatwierdzonych zbiorach danych
Przechowywanie danych i artefaktów w magazynie EOG
Bramki ewaluacyjne i red-team prompts przed wdrożeniem

Metoda	Najlepsze zastosowanie	Uwagi
SFT / Instruction Tuning	Spójne odpowiedzi w standardzie firmowym	Wymaga starannie dobranych przykładów
Adaptery LoRA	Efektywna kosztowo specjalizacja	Warianty per-tenant lub per-zespół
Preference Tuning	Dopasowanie do wewnętrznych standardów	Wykorzystuje uszeregowane wyniki
Tool-Use Tuning	Lepsze planowanie i wykonanie	Podnosi niezawodność zachowań agentowych

Infrastruktura

Zbudowane na sprawdzonych, suwerennych fundamentach.

Pragmatyczny stack dobrany pod rezydencję danych w EOG, niezależność od dostawcy i audytowalność — nie pod cykl prelekcji konferencyjnych. Dokładne wersje i komponenty wrażliwe pod kątem CVE udostępniamy na podstawie NDA poważnym klientom.

Inferencja w EOG

LLM-y o otwartych wagach uruchamiane na europejskiej infrastrukturze GPU. Akceleracja NVIDIA, z opcjami on-prem i sovereign cloud.

Konteneryzowane, przenośne

Docker i Kubernetes na każdym kroku. Ten sam obraz działa na AWS, GCP, Azure, OVHcloud, Hetzner — albo w Waszym datacenter. Bez niespodziewanego uzależnienia od dostawcy (lock-in).

Wykonanie w sandboxie

Wywołania narzędzi działają w izolowanych, efemerycznych sandboxach. Ruch wychodzący wyłącznie wg listy dozwolonych adresów (allow-list). Dziennik audytu każdej akcji — zapisywany na Wasze serwery, nie nasze. Nic nie zachowujemy z uruchomienia.

Prywatny web search

Domyślnie samodzielnie hostowany meta-search — żadna telemetria zapytań nie opuszcza EOG. Dostawcy premium dostępni na życzenie, kontraktowani na podstawie SCC UE.

Dane i vector store w EOG

Składowanie dokumentów w Warszawie, embeddings w wektorowej bazie z row-level security. BYO-key (KMS / HSM) dla sektorów regulowanych.

Audytowalne — w Waszym tenancie

Każdy prompt, wywołanie narzędzia, retrieval i decyzja polityki jest logowana w Waszym storage, pod Waszymi kluczami, z Waszą retencją. Dostarczamy prymitywy audytu; dane trzymacie Wy. EU AI Act Article 12 ready · format SIEM-friendly (JSON / OTLP).

Dokładne wersje, komponenty wrażliwe pod kątem CVE i specyfika izolacji tenanta dzielimy na podstawie NDA — zobacz Bezpieczeństwo.

Jak to działa