QTJ.ai to prywatna warstwa między użytkownikiem, warstwą wiedzy (RAG) a wybranym modelem — lokalnym, Claude lub ChatGPT. Model możesz zmienić. Wiedza, kontrola i audyt zostają w QTJ.
Nie wdrażaj AI na zaufanie. Wdrażaj AI z dowodem.
Poznaj QTJQTJ to nie zwykły chatbot. Klient może korzystać z modelu lokalnego, Claude albo ChatGPT — ale warstwa wiedzy, kontrola jakości, logowanie, walidacja i raport audytowy są po stronie QTJ. Trzy filary działają na każdej odpowiedzi:
Bezpieczna brama do AI. Przyjmuje pytanie i pobiera właściwy kontekst z wybranej warstwy wiedzy, zanim cokolwiek trafi do modelu.
Pełny ślad każdej odpowiedzi: answer_id, użyte źródła, wersje dokumentów, model, koszt i czas. To zasila Evidence Pack — raport gotowy do audytu.
Kontrola jakości, zanim odpowiedź zobaczy człowiek: źródła, halucynacje, dane wrażliwe, ryzyko procedury. Wynik: PASS, OSTRZEŻENIE, ODMOWA lub ESKALACJA.
Znaczenie marki — kontrolowane przejście przez barierę. Tą barierą jest ryzyko AI w firmie: brak źródeł, śladu, kontroli jakości i dowodu dla audytu.
Znaczenie funkcjonalne — pytanie z właściwym kontekstem, pełny ślad działania AI i ocena odpowiedzi przed pokazaniem jej użytkownikowi.
Znaczenie techniczne — zestaw małych walidatorów: źródeł, halucynacji, danych osobowych, polityk firmy i ryzyka procedury.
Znaczenie dowodowe — nie surowe wyjście modelu, lecz kwalifikowany osąd techniczny: ze źródłem, wersją dokumentu i wynikiem walidacji.
Znaczenie audytowe — każda odpowiedź uzasadniona i z prześledzoną jakością. Trace i Evidence Pack pokazują, na jakiej podstawie AI odpowiedziało.
Znaczenie zarządcze — zaufanie do AI przestaje być deklaracją. Judge daje mierzalną ocenę, Trace daje ślad i źródło.
Model generacyjny jest wymienny. Warstwa wiedzy, Judge i Trace pozostają w QTJ, dlatego kontrola i audyt nie zależą od tego, którego modelu użyto.
Rozwijana przez QTJ dla przemysłu, automatyki, utrzymania ruchu, energetyki, jakości i dokumentacji technicznej. Rozumie język PLC, HMI, SCADA, napędów, zabezpieczeń i rozdzielnic oraz ekosystemy takich marek jak Siemens, Eaton czy Schneider Electric.
To nie jest wytrenowany model. To przemysłowy profil RAG: kuratorowane indeksy, terminologia, reguły, prompty i walidacje.
Budowany przez QTJ na dokumentach konkretnej organizacji: instrukcjach, procedurach, katalogach, dokumentacji maszyn, historii serwisowej i standardach jakości. Klient nie buduje RAG sam.
Klient dostarcza dokumentację i feedback. Zespół QTJ indeksuje, dobiera metadane, pilnuje wersji i wprowadza poprawki.
Instancja w chmurze UE. Najszybszy start.
Dedykowana instancja w infrastrukturze klienta.
Wariant lokalny / air-gapped, bez chmury.
QTJ wspiera przygotowanie organizacji do Rozporządzenia (UE) 2024/1689: przejrzystość odpowiedzi, logowanie zdarzeń, nadzór człowieka, monitorowanie i dokumentowanie użycia AI.
Zakres obowiązków zależy od roli klienta, przeznaczenia systemu i tego, czy dane użycie jest systemem AI wysokiego ryzyka. Przed materiałem sprzedażowym z odniesieniami do AI Act rekomendowany jest przegląd prawny. Źródło: Rozporządzenie (UE) 2024/1689 — EUR-Lex.
×
Za QTJ stoi BREPO — polska firma inżynierii automatyki przemysłowej. Ten sam rdzeń: realna dokumentacja techniczna, dyscyplina inżynierska i odpowiedzialność za wynik. Dlatego warstwa Industry mówi językiem przemysłu, a nie ogólników.
BREPO Sp. z o.o. · automatyka przemysłowa · Mikołów
Najszybsza droga to pilotaż w Cloud EU: warstwa Industry, prywatny RAG na Twoich dokumentach albo połączenie obu — z pełnym śladem i oceną jakości od pierwszej odpowiedzi.
Napisz o pilotaż