Frederik Rybansky

AI infrastrukturaAI agentiBratislava, SK

Služby

Co dělám

Šest způsobů, jak spolupracovat. Záměrně jsou vrstvené: nejdřív infrastruktura, potom agenti a nakonec zákaznická rozhraní — protože v takovém pořadí AI projekty skutečně uspějí, nebo selžou.

Většina firem přichází s jedním ze tří problémů: mají nápad a žádnou platformu, mají pilot, který se zhroutil pod reálnou zátěží, nebo mají funkční demo, které kvůli právním důvodům nikdo neumí dostat do produkce. Každá služba níže je postavená právě pro jednu z těchto situací.

Můžete využít jednu službu i celou řadu. Pokud si nejste jistí, kterou potřebujete, FAQ je nejrychlejší způsob, jak to zjistit, nebo se prostě zeptejte.

Výstupy

AI infrastruktura Platforma · MLOps · Spolehlivost

Platforma, na které stojí každý další AI projekt: gateway modelů, retrieval, cacheování, kontrola nákladů, evaluace a observabilita — běží tam, kde to kontrolujete vy.

AI agenti pro firmy Architektura agentů · Práce s nástroji · Řízení

Vícekrokové systémy, které pracují uvnitř vašich nástrojů — CRM, ERP, ticketing, dokumenty — s oprávněními, rozpočty, auditní stopami a lidským schválením tam, na čem záleží.

AI chatboty na webech Zákaznická rozhraní · Vícejazyčnost · Měření

Asistenti založení na vašem reálném obsahu, kteří odpovídají, kvalifikují leady, předávají člověka a reportují, co skutečně vyřešili.

RAG a knowledge systémy Retrieval · Hybridní vyhledávání · Citace

Retrieval vrstva: členění textu, embeddings, hybridní vyhledávání, reranking, aktuálnost a citace — aby odpovědi zůstávaly správné, i když se dokumenty mění.

Evaluace a observabilita LLM Evals · Guardrails · Regresní testování

Golden datasets, LLM-as-judge, regresní sady a dashboardy pro kvalitu, latenci a náklady — abyste mohli měnit modely bez hazardu.

Zakázkový vývoj softwaru Node.js · TypeScript · React · PostgreSQL

Ne-AI polovina: API, integrace, interní nástroje, IoT a webové platformy — postavené tak, aby přežily současný vlnu frameworků.

Jak spolupráce obvykle probíhá

Audit (1–2 týdny)

Přečtu si váš kód, data a omezení a promluvím s lidmi, kteří s výsledkem budou žít. Dostanete písemný plán: co postavit, co vynechat, kolik to stojí a co se může pokazit.

Základ (2–4 týdny)

Práce na platformě a retrievalu: gateway, datová pipeline, evaluation harness, nasazení. Malé, nudné, recenzovatelné — a právě to, co udělá všechno ostatní bezpečné.

Dodání (4–8 týdnů)

Samotná funkce pro uživatele: agent, který vyprázdní frontu, nebo asistent na webu, který odpovídá ve třech jazycích. Měřeno proti baseline domluvené v prvním týdnu.

Provoz (průběžně)

Monitoring, ladění promptů a retrievalu, migrace modelů, řešení incidentů. Nepovinné — většina klientů mě nechá pár dní v měsíci a právě tehdy se hodnota násobí.

Co se změní po dokončení práce

  • AI funkce přestanou být demy a stanou se součástí release trainu, s testy a rollbackem.
  • Odpovědi jsou dohledatelné ke zdrojovému dokumentu, takže právo a compliance přestanou být úzkým hrdlem.
  • Náklady na model jsou vidět po jednotlivých funkcích a výměna modelu je změna konfigurace, ne projekt.
  • Váš tým dokáže ladit AI chybu stejně jako jakýkoli jiný bug — z logu, ne podle pocitu.
  • Systém běží na infrastruktuře, kterou kontrolujete, s možností odejít od poskytovatele bez přepisování.

Běžný stack

  • TypeScript
  • Node.js
  • Python
  • Claude / GPT / Gemini
  • MCP
  • pgvector / Qdrant
  • PostgreSQL
  • Redis
  • AWS
  • Docker
  • Kubernetes
  • OpenTelemetry

Časté dotazy

Potřebuji všech šest služeb?

Ne. Většina spoluprací využije dvě nebo tři. Typické pořadí je AI infrastruktura a pak konkrétní rozhraní — agenti, nebo chatbot na web. RAG a evaluace se obvykle přidají v rámci fáze základu, protože právě ty zajistí, aby ostatní obstálo v produkci.

S jakými poskytovateli modelů pracujete?

Anthropic, OpenAI a Google jsou výchozí volbou, ale navrhuji řešení nezávislé na poskytovateli: jedno rozhraní gatewaye, za ním embeddings a retrieval, takže přepnutí nebo kombinace modelů je změna konfigurace. Pokud z důvodu residency dat potřebujete konkrétní model, i to je v pořádku.

Můžete pracovat s naším stávajícím stackem?

Ano a je to i moje volba. Pokud jsou vaše služby v Pythonu nebo Javě, bude jím i AI vrstva — nebudu přepisovat funkční infrastrukturu podle svých preferencí. Jediné, na čem trvám, je, že části, které sahají na vaše data, jsou testovatelné.

Podepisujete NDAs a pracujete pod security review?

Pravidelně. Firemní AI projekty obvykle vyžadují vzájemné NDA dřív, než někdo uvidí schéma systému, a vašemu bezpečnostnímu dotazníku nebráním. Pokud vaše data nesmějí opustit síť, umím pracovat i v plně lokálním prostředí.

Kolik to stojí?

Modely a rozsahy najdete na stránce s cenami. Stručně: audit má pevnou cenu, práce se účtuje denní sazbou a před začátkem dostanete odhad celé fáze — ne zjišťování, které se promění v fakturu.

Související články