S3V
EN
De fleste AI-prosjekter stopper som en demo som imponerte i et møte og aldri kom i drift. Vi bygger den andre typen: agenter og LLM-funksjoner som står i arbeidsflyten deres, på deres egne data, med drift etterpå.
Se hva vi byggerSeks ting folk faktisk spør om. Et prosjekt er sjelden bare én av dem, og aldri alle seks.
En agent som gjør et stykke arbeid ferdig, ikke bare svarer: henter data, tar en avgjørelse, skriver tilbake i systemet. Vi kjører dem selvhostet på Hermes, med verktøytilgang over MCP og logg på hva agenten faktisk gjorde.
Søk og svar basert på dokumentene, avtalene og håndbøkene deres, med kilde oppgitt i svaret slik at noen kan etterprøve det. Hybrid søk med BM25 og embedding, og en rerank-modell over treffene før modellen får se dem.
Det som i dag er klipp, lim og manuell vurdering. Skjema inn, riktig sted ut, med varsling når noe må ses på av et menneske.
AI som en funksjon i deres eget produkt: oppsummering, utfylling, klassifisering. Bygget slik at kostnaden per bruker er kjent.
PDF og bilder inn, strukturerte felt ut. Uttrekk som kan kontrolleres mot originalen i stedet for å tas på tro.
Et testsett som fanger opp at kvaliteten faller når en modell eller en prompt endres, og et tak på hva kjøringen får koste.
Fra idé til produksjon. Fire steg, og vi forsvinner ikke etter det tredje.
Vi går dypt inn i problemet ditt før vi skriver en eneste linje kode.
Arkitektur, UX og dataflyt. Planlagt før noe som helst bygges.
Vi jobber raskt uten å ta snarveier. Ren kode, testet, driftsatt.
Vi blir med etter lansering. Justerer, fikser og skalerer.
Vil du se håndverket før du kjøper det? Ti sider bygget uten brief og uten frist, med kilden åpen. Se laben →
Det vi blir spurt om i første samtale, besvart før du må spørre.
Det avhenger av omfang, og vi gir et estimat etter en samtale om hva som skal løses. En avgrenset integrasjon er dager. En agent som jobber på deres egne data er uker.
Claude fra Anthropic til det som krever mest resonnering, Hermes fra Nous Research til agenter vi kjører selv, og modeller med åpne vekter som Mistral, Qwen og DeepSeek der alt må ligge på egen maskin. Til søk kommer Nomic for embedding og reranking i tillegg. Modellen velges etter oppgaven, og vi låser ingen løsning til én leverandør, fordi pris og kvalitet flytter seg raskt.
Ja, det er hele poenget. Dataene blir hos dere, og vi bruker leverandøroppsett der de ikke brukes til å trene modeller.
Databehandleravtale, region i EU eller EØS der leverandøren tilbyr det, og vi sender ikke mer personopplysninger inn i modellen enn oppgaven krever. Der kravene er strengere kan vi kjøre en modell med åpne vekter selvhostet, slik at ingen data forlater maskinen.
Den kommer til å svare feil. Derfor bygger vi med kildehenvisning, testsett og et menneske i loopen på det som har konsekvenser.
Vi blir med. Modeller endres, data endres, og en agent som ikke vedlikeholdes blir dårligere over tid uten at noen får beskjed.
