Modele LLM
Claude 4.x (Anthropic via API direct sau AWS Bedrock), GPT-4 / GPT-4o / o1 (Azure OpenAI), Gemini 2.x (Vertex AI), open-source: Llama 3.x, Mistral / Mixtral, Qwen 2.5.
AI Enterprise services
AI aplicat pentru companii — GenAI, RAG, agenți, MLOps.
VOGO construiește soluții AI pentru clienți enterprise: chatboți cu RAG (retrieval-augmented generation), agenți autonomi cu tool calling, document intelligence, computer vision, predictive analytics, MLOps complet. Folosim Claude (Anthropic), GPT-4 / Azure OpenAI, Gemini și modele open-source self-hosted (Llama, Mistral). Conform EU AI Act, hosting în UE, deploy on-premises sau cloud privat la cerere.
Claude (Anthropic)
Azure OpenAI
Llama / Mistral
RAG / Vector DB
LangChain / LangGraph
MLflow / Kubeflow
EU AI Act ready
De ce AI enterprise
AI productiv, nu AI de demo.
Diferența între un demo de AI și un sistem AI care rulează în producție 24/7 este enormă. VOGO construiește pe partea cealaltă — sisteme AI cu observabilitate, evaluare continuă, reguli de fallback, audit trail, conformitate. Nu „magic boxes”.
RAG ca arhitectură standard
Pentru 90% din nevoile enterprise, RAG (Retrieval-Augmented Generation) este pattern-ul corect — nu fine-tuning, nu pretraining. LLM-ul răspunde pe baza datelor tale (documente interne, knowledge base, baze de date), extrase la runtime dintr-un vector database. Răspunsuri citabile, cu sources, hallucinations minime.
Evaluation-driven development
Construim eval datasets înainte de a scrie cod. Fiecare modificare în prompt, model, sau retrieval se evaluează pe acel dataset — nu „funcționează la mine în testul ad-hoc”. Folosim Promptfoo, LangSmith, evaluări automate cu LLM-as-judge plus eval umane pe cazuri sensibile.
EU AI Act & conformitate
EU AI Act e în vigoare. Clasificăm sistemul tău (minimal / limited / high-risk), construim documentația tehnică cerută, implementăm human-in-the-loop unde regulamentul o cere, audit trail pentru fiecare decizie automată, transparență către utilizatorul final. Nu e o opțiune — e o obligație.
Suveranitate datelor
Default: Azure OpenAI West Europe (data residency UE), Claude prin AWS Bedrock EU, sau modele self-hosted (Llama 3, Mistral) pe GPU-uri dedicate în UE sau on-premises. PII redaction înainte de orice apel LLM. Audit trail per request. Datele tale nu antrenează modelele third-party.
Ce livrăm
Capabilitățile VOGO AI Enterprise.
Diferențiatorii noștri pe partea de AI aplicat.
2-4 săpt.
PoC funcțional pentru un chatbot RAG sau document intelligence
EU AI Act
Documentație tehnică și clasificare risk by design
Eval-driven
Eval dataset pe fiecare proiect — fără regresii silent
Self-hosted
Modele open-source on-premises pentru cerințe de suveranitate
Cazuri de utilizare
Tipuri de proiecte AI pe care le facem.
Chatbot enterprise cu RAG
Asistent intern (HR, IT, knowledge base) sau extern (customer support) care răspunde pe baza documentelor tale. Ingestion automat (PDF, DOCX, Confluence, SharePoint), chunking inteligent, vector embedding, hybrid search (BM25 + semantic), citing automat, escaladare către om.
Document intelligence (extragere date)
Procesare automată de contracte, facturi, formulare, rapoarte. Extragere structurată (entități, valori, clauze, semnături), validare cu reguli de business, integrare direct în ERP/CRM. Reduce manual data entry cu 70-95% pe procesele tipice.
Agent autonom pentru automatizare proces
Agent AI care primește un task și îl execută multi-step: caută informații, apelează API-uri, modifică date în sisteme, generează raport. Use cases: triage tickete, procurement automat, generare rapoarte săptămânale, onboarding clienți.
Computer vision (defect detection, OCR, video analytics)
Detectare defecte pe linia de producție, OCR pe documente scanate / poze de pe teren, video analytics pentru retail (heatmap, contorizare clienți). Modele custom (YOLO, Detectron2) sau cloud (Azure Vision, AWS Rekognition, Google Vision).
Predictive analytics & forecasting
Forecasting cerere produse, churn prediction clienți, predictive maintenance pe echipamente, fraud detection în tranzacții. Stack: Python + scikit-learn / XGBoost / LightGBM, time series cu Prophet / ARIMA / NeuralProphet, deploy via MLflow.
MLOps pentru echipa ta de data science
Construim infrastructura MLOps care lipsește: feature store, model registry, experiment tracking, CI/CD pentru modele, A/B testing, monitoring drift și performance. Stack: MLflow, Kubeflow, SageMaker, Azure ML, Vertex AI.
Stack & integrări
Tehnologiile pe care le folosim.
Vector databases
Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, Azure AI Search, pgvector (PostgreSQL extension). Hybrid search (BM25 + semantic), filtering metadata, multi-tenancy.
Frameworks LLM
LangChain, LangGraph (agenți), LlamaIndex, Haystack, Semantic Kernel (Microsoft), Anthropic SDK, OpenAI SDK. Streaming, tool calling, structured output (JSON schema).
ML & data science
Python, PyTorch, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Prophet (forecasting). Computer vision: OpenCV, YOLO v8/v10, Detectron2.
MLOps
MLflow, Kubeflow, Weights & Biases, SageMaker, Azure ML, Vertex AI. Feature store: Feast, Tecton. Eval: LangSmith, Promptfoo, Ragas.
Securitate & compliance
PII redaction (Microsoft Presidio), prompt injection defenses, jailbreak monitoring, audit trail per request, RBAC granular, secret management (Key Vault), EU AI Act documentation framework.
Cum lucrăm
Procesul VOGO AI.
PoC scurt, eval rigid, scale gradat. Nu pornim cu „let's just throw GPT at it”.
Discovery & eval criteria (1-2 săpt.)
Identificăm use case-ul real, criteriile de succes măsurabile, datele disponibile, restricțiile de compliance (EU AI Act, GDPR).
PoC (2-4 săpt.)
Build minimal end-to-end pe un sample de date reale. Eval dataset construit. Demo cu metrici. Decidem GO / NO-GO pe baza datelor.
Production architecture (1-2 săpt.)
Arhitectură pentru scale: vector DB, ingestion pipeline, eval pipeline, monitoring, fallback rules, human escalation.
Implementare iterativă (4-12 săpt.)
Iterații cu eval automat la fiecare push. Tu vezi metrici la fiecare iterație: accuracy, latency, cost-per-call.
EU AI Act compliance & audit
Clasificare risk, documentație tehnică, human-in-the-loop dacă e cerut, transparență către user, audit trail.
Go-live & continuous evaluation
Deploy progresiv (canary), monitoring drift și hallucinations în producție, eval recurent, retraining trigger automat.
Întrebări frecvente
FAQ — AI Enterprise.
Ce tip de proiecte AI livrați?
- Chatboți enterprise cu RAG (intern HR/IT sau extern customer support).
- Agenți autonomi cu tool calling pentru automatizarea proceselor.
- Document intelligence — extragere date din contracte, facturi, formulare.
- Summarization și clasificare automată.
- Predictive analytics și forecasting.
- Computer vision — OCR, defect detection, video analytics.
- MLOps complet pentru echipele tale de data science.
Folosiți modele cloud (OpenAI, Claude) sau modele open-source self-hosted?
Cloud (Claude, GPT-4, Gemini): pentru viteză de implementare și calitate maximă pe tasks complexe.
Self-hosted (Llama, Mistral, Qwen): pentru cerințe de suveranitate datelor sau cost predictibil la scară mare. Deploy pe GPU dedicat (vLLM, TGI, Ollama) on-premises sau în UE.
Hybrid e abordarea cea mai uzuală: modele cloud pentru tasks complexe, self-hosted pentru tasks de volum (clasificare, embeddings).
Ce este RAG și de ce am nevoie de el?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) = pattern-ul standard pentru LLM-uri care răspund pe baza datelor TALE.
În loc să fine-tune-zi modelul (scump, rigid, mai greu de actualizat), îl alimentezi la runtime cu fragmentele relevante extrase dintr-un vector database.
Avantaje:
- Răspunsuri precise, citabile, cu sources.
- Hallucinations minime.
- Update-ul knowledge base = re-indexare, nu re-training.
- Funcționează pe orice LLM (cloud sau self-hosted).
Ce înseamnă „agenți AI”?
Agenți = LLM-uri care nu doar răspund, ci execută acțiuni:
- Apelează tool-uri (API-uri, baze de date, sisteme interne).
- Fac multi-step reasoning.
- Decid când să escaleze către om.
Folosim Claude tool use, OpenAI function calling, LangChain, LangGraph.
Use cases: automatizare ticketing, procurement, generare rapoarte, asistent intern pentru angajați.
Cum gestionați datele sensibile / GDPR / EU AI Act?
Hosting: Azure OpenAI West Europe (data residency UE), Claude prin AWS Bedrock EU, sau modele self-hosted on-premises.
PII redaction înainte de orice apel LLM (Microsoft Presidio sau echivalent).
Audit trail per request, RBAC granular pe documents.
EU AI Act:
- Clasificăm sistemul (high-risk / limited / minimal).
- Construim documentația tehnică required (Annex IV).
- Implementăm human-in-the-loop unde regulamentul cere.
- Transparență către utilizatorul final ("you are interacting with AI").
Cât durează un proiect AI?
- PoC chatbot RAG: 2-4 săptămâni.
- MVP production-ready: 6-12 săptămâni.
- Document intelligence end-to-end: 2-4 luni.
- Agent enterprise cu 5-10 tools: 3-5 luni.
- MLOps platform: 4-6 luni.
Pornim întotdeauna cu o fază de evaluare (1-2 săpt.) pentru a valida fezabilitatea înainte de commit la scope mare.
Pasul următor
Discută cu echipa VOGO AI.
Sesiune privată cu un consultant VOGO specializat pe AI enterprise. Răspundem în aceeași zi lucrătoare.
Discută cu un consultant VOGO
O sesiune privată — telefon sau WhatsApp. Răspundem în aceeași zi lucrătoare.
Sau scrie-ne pe email: info@vogo.family
Acoperire
Global contacts.
