ByteWave

Chatboty AI dla firm

ByteWave wdraża chatboty AI dla firm: obsługa klientów 24/7, generowanie leadów, automatyzacja FAQ, asystenci wewnętrzni. Polski jako język główny, integracja z bazą wiedzy firmy, eskalacja do konsultanta. GPT-4, Claude, Gemini i własne modele lokalne. POC w 2-3 tygodnie, produkcyjne wdrożenie w 4-8 tygodni.

Co budujemy

Rozwiązania dopasowane do biznesu

01

Chatbot obsługi klienta z RAG

Inteligentny asystent odpowiadający na pytania klientów na podstawie firmowej bazy wiedzy: dokumentacji, FAQ, regulaminów, danych produktowych. Retrieval-Augmented Generation zapewnia precyzyjne odpowiedzi oparte na aktualnych dokumentach. Eskalacja do konsultanta gdy AI nie zna odpowiedzi.

02

Chatbot lead-gen

Asystent kwalifikujący leady na stronie internetowej. Zbiera potrzeby, budżet, terminy, kontaktuje z odpowiednim handlowcem. Integracja z CRM (HubSpot, Pipedrive, Salesforce) i automatyzacją marketingową. Działa 24/7, nie traci zapytań poza godzinami pracy.

03

Asystenci wewnętrzni

Chatboty dla zespołów: HR (urlopy, regulaminy, benefity), IT (helpdesk, hasła, procedury), prawny (wzory umów, polityki). Integracja z Slack, Microsoft Teams, intranetem. Redukcja obciążenia zespołów wsparcia o 40-60%.

04

Multi-channel deployment

Jeden chatbot, wiele kanałów: strona www, Messenger, WhatsApp, Instagram, Slack, Teams. Spójna wiedza, jednolite odpowiedzi. Panel administracyjny do edycji bazy wiedzy, monitoring rozmów, analityka NPS.

Technologie

Stack technologiczny, który skaluje

Modele AI

OpenAI (GPT-4o, GPT-4o-mini)
Najpopularniejszy stack do chatbotów. Świetna obsługa polskiego, function calling, vision. GPT-4o-mini jako tańsza alternatywa do prostszych zapytań.
Anthropic Claude
Modele Claude Sonnet i Haiku. Duże okno kontekstu (200k tokenów), świetne do analizy dokumentów. Bezpieczniejsze odpowiedzi, mniejsze halucynacje.
Modele open-source (Llama, Mistral)
Hostowane lokalnie lub w prywatnej chmurze gdy wymagana jest poufność (sektor finansowy, medyczny, prawny). Brak wycieku danych do dostawców API.
Google Gemini
Native multimodal, szybkie inferencje, dobra integracja z Google Workspace. Konkurencyjna cena tokenów dla dużych wolumenów.

Frameworki i RAG

LangChain / LlamaIndex
Frameworki do budowy aplikacji LLM: łańcuchy promptów, agenty, narzędzia, pamięć konwersacji, RAG. Standard branżowy dla zaawansowanych chatbotów.
Bazy wektorowe (Pinecone, Weaviate, pgvector)
Przechowywanie embeddingów dokumentów do wyszukiwania semantycznego. Pinecone managed, pgvector dla integracji z istniejącym Postgresem.
Embeddings (OpenAI, Cohere)
Modele embeddingowe do RAG. Multilingual support dla polskiego, angielskiego, niemieckiego, ukraińskiego. Optymalizacja pod koszt i jakość wyników.
Reranking i retrieval
Hybrid search (BM25 + dense), reranking modelami cross-encoder, query rewriting. Zwiększa trafność odpowiedzi RAG o 20-40%.

Integracje i deployment

Web widget / SDK
Embed na stronie WWW jednym tagiem skryptu. Customizowalne UI dopasowane do brandu, dark mode, animacje, sound effects opcjonalnie.
Messenger / WhatsApp / Slack
Integracje z platformami komunikacyjnymi. Meta Cloud API, Twilio, Slack API. Jeden chatbot, wiele kanałów, spójna baza wiedzy.
CRM i ticketing
HubSpot, Pipedrive, Salesforce, Zendesk, Freshdesk. Automatyczne tworzenie leadów, ticketów, eskalacja do konsultanta z pełnym kontekstem rozmowy.
Monitoring i ewaluacja
LangSmith, Helicone, custom dashboardy. Śledzenie kosztu tokenów, latencji, jakości odpowiedzi. A/B testy promptów, feedback loop od użytkowników.
Jak pracujemy

Od pomysłu do wdrożenia

01

Discovery

Analiza potrzeb, wymagań biznesowych i technicznych. Definiujemy cele i zakres projektu.

02

Projektowanie

UX/UI design, architektura systemu, prototypowanie. Wizualizujemy rozwiązanie przed kodowaniem.

03

Rozwój

Iteracyjne budowanie produktu z regularnymi demo. Agile, przejrzysty proces, stały kontakt.

04

Wdrożenie

Testy, deployment, szkolenie użytkowników. Wsparcie techniczne i rozwój po uruchomieniu.

Najczęściej zadawane pytania

Masz pytania? Mamy odpowiedzi

Klasyczny chatbot odpowiada według sztywnych scenariuszy lub na podstawie ogólnej wiedzy modelu (z halucynacjami). Chatbot z RAG przed odpowiedzią wyszukuje najtrafniejsze fragmenty z bazy wiedzy firmy (dokumentacja, FAQ, regulaminy) i odpowiada na ich podstawie. Daje aktualne, precyzyjne odpowiedzi dopasowane do firmy, bez halucynacji.

POC (2-3 tygodnie, prosty chatbot z FAQ) zaczynamy od 8-12 tys. zł. Produkcyjny chatbot z RAG i integracjami to 15-30 tys. zł. Zaawansowane wdrożenie z multi-channel, CRM i własnymi modelami to 30-60 tys. zł. Plus miesięczne koszty API (zwykle 200-2000 zł zależnie od wolumenu).

Tak. Wszystkie modele (GPT-4, Claude, Gemini) świetnie obsługują polski. Polskie znaki, fleksja, kontekst kulturowy - bez problemów. Dla branż wymagających specjalistycznego słownictwa (prawo, medycyna, finanse) opcjonalny fine-tuning na firmowych dokumentach.

Tak. Standardowo dane są przetwarzane przez API OpenAI/Anthropic w trybie zero data retention (nie są używane do treningu). Dla wymagających poufności branż (finanse, medycyna, prawo) wdrażamy modele lokalne (Llama, Mistral) lub w prywatnej chmurze klienta. Pełna zgodność z RODO, audyt rozmów, polityka retencji.

POC z prostym FAQ - 2-3 tygodnie. Produkcyjny chatbot z RAG i integracją z CRM - 4-8 tygodni. Zaawansowane wdrożenie multi-channel z fine-tuningiem i monitoringiem - 2-4 miesiące. Pierwsza działająca wersja zwykle po 2 tygodniach od startu.

Masz pomysł na projekt?

Porozmawiajmy o tym, jak możemy go zrealizować.

Skontaktuj się z nami