AI-utveckling
Tjänster för AI-utveckling: AI-agenter som agerar genom era system, AI-integration av stora språkmodeller i den mjukvara ni kör, AI-chattbotar, AI-kunskapssökning och RAG över era dokument, dokumentbehandling, röst-AI-agenter, Microsoft Copilot och Copilot Studio-agenter, AI-kodassistenter för ert utvecklingsteam, MCP-servrar, privata LLM:er och finjustering samt AI-rådgivning om var ni ska börja, med dedikerade AI-utvecklare till ert team eller projekt som levereras från början till slut, och våra egna .NET-, Python-, frontend- och QA-ingenjörer för applikationerna runt modellen.
Tjänster för AI-utveckling som vi erbjuder
Varje sida beskriver de uppdrag vi tar oss an, hur man kan arbeta med oss och de frågor som kunder ställer först.
Utveckling av AI-agenter
Tjänster inom utveckling av AI-agenter: agenter för support, försäljning, back office och research samt arbetsflöden med flera agenter som agerar genom era system och MCP-servrar, med godkännanden, utvärdering och kostnadsuppföljning, av dedikerade AI-agentutvecklare eller projektleverans.
AI-integration
Tjänster inom AI-integration: språkmodeller från OpenAI, Anthropic, Google och Mistral inlagda i er .NET-, Java-, Python- eller Node.js-applikation, SaaS-produkt eller MVP, med utvärdering, kostnadsövervakning och dataskydd, av dedikerade AI-utvecklare eller projektleverans.
Utveckling av AI-chattbottar
Tjänster inom utveckling av AI-chattbottar: supportchattbottar på er webbplats och app, bottar för WhatsApp, Telegram och Messenger, assistenter i Teams och Slack samt AI i Intercom och Zendesk, förankrade i ert innehåll, av dedikerade chattbottsutvecklare eller projektleverans.
AI-kunskapssökning och RAG
Tjänster inom AI-kunskapssökning och RAG-utveckling: svar med källhänvisning och företagssökning över era dokument med varje användares behörigheter, inhämtning, justering av retrieval, utvärdering och rättningar av RAG som ger fel svar, av dedikerade RAG-utvecklare eller projektleverans.
AI-dokumentbehandling
Tjänster inom AI-dokumentbehandling: fakturor, avtal, ID-handlingar, skadeärenden och formulär omvandlade till strukturerade data med OCR och multimodala modeller, validerade, granskade av en person där det behövs och bokförda i ert ERP, av dedikerade utvecklare eller projektleverans.
AI-röstagenter
Utveckling av AI-röstagenter: telefonagenter och AI-receptionister, utgående påminnelsesamtal, röstassistenter i appar och samtalsanalys på OpenAI Realtime, ElevenLabs, Vapi, Retell AI och LiveKit, av dedikerade utvecklare av AI-röstagenter eller projektleverans.
Microsoft Copilot och Copilot Studio
Tjänster inom Microsoft Copilot-utveckling: agenter i Copilot Studio, deklarativa agenter och custom engine-agenter för Microsoft 365 Copilot, Copilot-kopplingar (connectors), MCP- och API-åtgärder, styrning och användarintroduktion, av dedikerade Copilot Studio-utvecklare eller projektleverans.
AI-kodassistenter
Tjänster kring AI-kodassistenter: GitHub Copilot, Claude Code, Cursor och Codex som införs med styrning, repositoryinstruktioner, kodningsagenter i CI, AI-kodgranskning och AI-skrivna tester, samt utvecklare som redan arbetar så.
AI-rådgivning
Tjänster inom AI-rådgivning: bedömning av AI-möjligheter, användningsfall rangordnade efter värde, råd om bygga eller köpa, proof of concept på era data, uppskattning av driftskostnader, säkerhets- och EU AI Act-granskning samt en roadmap, från utvecklare som bygger AI-system.
Utveckling av MCP-servrar
Tjänster inom utveckling av MCP-servrar: fjärr-MCP-servrar (Model Context Protocol) med OAuth för er produkt, ChatGPT-appar och Claude-kopplingar, interna MCP-servrar för bolagets system, i TypeScript, Python eller C#, av dedikerade MCP-utvecklare eller projektleverans.
Privata LLM:er och finjustering
Tjänster inom driftsättning och finjustering av privata LLM:er: modeller med öppna vikter finjusterade med LoRA, destillerade och serverade med vLLM i ert eget moln eller på era egna servrar, hostad finjustering, träningsdata och utvärdering, av dedikerade LLM-ingenjörer eller projektleverans.
Mer om AI och data på webbplatsen
Arbetsflödesautomation
Tjänster inom arbetsflödes- och AI-automation: flöden i n8n, Make, Zapier och Power Automate, AI-agenter i arbetsflöden, automatisering av CRM, ekonomi och dokument, med dedikerade automationsutvecklare eller projektleverans.
AI och maskininlärning
Tjänster inom utveckling av AI och maskininlärning: prognoser, upptäckt av bedrägerier, rekommendationssystem, datorseende, NLP och taligenkänning samt MLOps, med dedikerade maskininlärningsingenjörer eller projektleverans.
Utveckling inom datorseende
Tjänster inom utveckling av datorseende: objektdetektering, visuell inspektion, OCR, videoanalys, medicinsk bildbehandling och modeller på edge-enheter, med dedikerade ingenjörer inom datorseende eller projektleverans.
MLOps
MLOps-tjänster och rådgivning: ML-plattformar, CI/CD för modeller, modellregister, serving och autoskalning, GPU-infrastruktur, övervakning av drift och LLMOps, med dedikerade MLOps-ingenjörer eller projektleverans.
Dataannotering
Tjänster inom dataannotering för AI: annotering av bild, video, text, ljud och LiDAR, RLHF och utvärderingsdata, med kvalitetskontroll av varje batch, från dedikerade dataannoterare eller projektleverans.
MVP-utveckling
Tjänster inom MVP-utveckling för grundare och produktteam: avgränsning, en prototyp i Figma, ett webb- eller mobilbygge och lansering på en stack som bär nästa version, av dedikerade MVP-utvecklare eller som projekt.
Så går ett AI-projekt till
Användningsfall och data
En process med en mätbar kostnad, datan bakom den och de personer som äger den, vald tillsammans med er och nedskriven tillsammans med det utfall som skulle räknas som framgång.
Utvärderingsset först
Verkliga frågor, dokument eller fall med de svar som era experter förväntar sig, överenskomna före något bygge, så att varje senare ändring bedöms mot samma ribba.
Proof of concept
Lösningens kärna byggs på er egen data på några veckor och mäts mot utvärderingssetet, med känd kostnad per förfrågan.
Bygga och integrera
Produktionsversionen byggs in i era system med inloggning, behörigheter, loggning och felhantering, granskad och testad som all annan kod.
Pilot
En liten grupp verkliga användare, deras feedback fångas upp, misslyckanden läggs till i utvärderingssetet och överlämningen till människor finjusteras.
Lansering och övervakning
Rullas ut stegvis bakom en feature flag, med kvalitet, kostnad, latens och användarfeedback på en instrumentpanel och larm när något av dem förändras.
Förbättra
Nya felfall, nyare modeller och billigare sätt att köra samma uppgift testas mot utvärderingssetet, så att systemet blir bättre och billigare med tiden.
Så bygger vi AI-system
Utvärdering kommer före funktioner. Vi kommer överens med er om en uppsättning verkliga frågor och förväntade svar, poängsätter varje ändring av en prompt, modell eller retrieval-inställning mot den i pipelinen och loggar kostnad och latens för varje förfrågan, så att kvalitet och kostnader mäts i stället för att bedömas utifrån en demo.
Modellens utdata och hämtad text behandlas som opålitlig indata. Agenter får de snävaste åtkomstuppgifter som räcker för uppgiften, åtgärder som ändrar data eller spenderar pengar väntar på en persons godkännande, nycklar hämtas från ett nyckelvalv och varje åtgärd loggas så att den kan spåras i efterhand.
Data förblir under er kontroll: modeller anropas via affärs-API:er vars villkor utesluter träning på era indata, eller körs i ert eget moln, och personuppgifter når en modell bara när uppgiften kräver det.
Frågor om AI-utveckling
Vilka tjänster inom AI-utveckling erbjuder ni?
AI-agenter och arbetsflöden med flera agenter; AI-integration av språkmodeller i befintliga applikationer, SaaS-produkter och MVP:er; AI-chattbotar på webben, i appar och i meddelandetjänster; AI-kunskapssökning och RAG över era dokument; dokumentbehandling och dataextraktion; röst-AI-agenter för telefoner och appar; Microsoft Copilot och Copilot Studio-agenter; införande av AI-kodassistenter för utvecklingsteam; MCP-servrar, ChatGPT-appar och Claude-connectors; driftsättning av privata LLM:er och finjustering; samt AI-rådgivning, från kartläggning av användningsfall till proof of concept. Arbetsflödesautomation, maskininlärning, datorseende, MLOps och dataannotering har egna sidor.
För vilka branscher bygger ni AI?
AI-produkter i sig, från copiloter till agentplattformar; fintech, för kundsupport, KYC-kontroller av dokument och sökning inom regelefterlevnad; e-handel och detaljhandel, för shoppingassistenter, produktsökning och katalogtexter; hälso- och sjukvård, för klinisk dokumentation och patientkommunikation; professionella tjänster, för dokumentgranskning och research; samt SaaS för företag, för assistenter, agenter och sökning i produkten.
Kommer våra data att användas för att träna någon annans modell?
Nej. Vi använder affärs-API:er vars villkor utesluter träning på era indata, från OpenAI, Anthropic eller Google, direkt eller via Azure och Amazon Bedrock, eller open-weight-modeller som körs i ert eget moln när datan inte får lämna det.
Vilken modell använder ni?
Den billigaste som klarar ert utvärderingsset, från OpenAI, Anthropic, Google eller Mistral, eller en open-weight-modell som ni själva driftar. Leverantören ligger bakom ett enda gränssnitt i koden, så att byta till en nyare eller billigare modell är en konfigurationsändring och en ny körning av utvärderingen, inte en omskrivning.
Hur hindrar ni den från att hitta på saker?
Genom att basera svaren på hämtade källor och visa källhänvisningarna, instruera modellen att säga ifrån när källorna inte besvarar frågan och behålla obesvarbara frågor i utvärderingssetet. Det minskar påhittade svar och mäter det som återstår; ingen nuvarande modell tar bort dem helt.
Fungerar det med de system vi redan använder?
Det är där största delen av arbetet ligger. Vi kopplar AI till Microsoft 365, Azure, AWS och Google Cloud, till applikationer i .NET, Java, Python och Node.js samt till CRM-, ERP- och helpdesksystem via deras API:er, och våra egna utvecklare inom de teknikstackarna bygger integrationerna.
Vem ser till att det fungerar efter lansering?
Samma personer som byggde det, om ni vill: kvalitet, kostnad och latens finns kvar på en instrumentpanel, nya felfall läggs till i utvärderingssetet och nyare eller billigare modeller testas innan de ersätter den nuvarande. Eller så överlämnar vi till ert team tillsammans med utvärderingssetet, runbooks och instrumentpaneler.
Vem äger de prompter, den kod och de modeller som ni bygger?
Det gör ni. Varje specialist har ett undertecknat avtal med BigTree108 som överlåter allt arbetsresultat till bolaget, och vårt avtal med er överlåter det vidare. Kod, designer och dokument levereras in i era egna repositories och verktyg, inte på ett ställe där bara vi kan ändra dem.
Planerar ni en AI-funktion, en agent eller en assistent?
Berätta vad den ska svara på eller göra och var datan finns. Ni får svar inom en arbetsdag: en plan, kandidatprofiler eller en rekommendation om modell och arkitektur.