AI + ML
Интегрираме AI во бизнис софтвер — RAG (retrieval-augmented generation) врз вашите податоци, AI агенти кои вршат реални акции, извлекување на структуриран излез од PDF / форми / е-пошта, процеси за класификација + scoring. Нашите внатрешни примери на употреба вклучуваат сметководствен AI асистент во Merot Finance, scoring на лидови во Merot Leads и invoice OCR.
Конкретни резултати
- RAG врз вашата база на знаење — внатрешни документи / Notion / Confluence / Slack архиви → пребарлив AI асистент.
- Извлекување на структурирани податоци од документи — фактури, договори, форми, извештаи за трошоци. JSON излез што можете да го складирате во вашата DB.
- AI агенти кои вршат акции — закажуваат состаноци, пишуваат е-пошта, извршуваат прашања до базата, објавуваат на Slack.
- Класификација + scoring — scoring на лидови, откривање измами, сентимент, модерација на содржина.
- Embeddings + пребарување — семантичко пребарување врз вашиот каталог на производи, тикети за поддршка, складиште за код.
- On-premises model serving — кога приватноста на податоците значи дека облачните API се недостапни. Llama 3, Mixtral, fine-tuned помали модели.
Со што работиме
Избираме што одговара на вашиот тим. Не наметнуваме наши преференции.
API providers
OpenAI · Anthropic Claude · Google Gemini · Mistral AI · Cohere
Frameworks
LangChain (sometimes) · LlamaIndex · Vercel AI SDK · Anthropic SDK · OpenAI SDK
Vector databases
pgvector (Postgres) · Pinecone · Qdrant · Weaviate · Chroma
Self-hosted models
Llama 3 (8B-70B) · Mistral 7B / Mixtral 8x7B · Whisper (speech-to-text) · Stable Diffusion (image)
Inference infra
AWS Bedrock · Replicate · Together AI · self-hosted via vLLM / TGI
Eval + observability
LangSmith · Helicone · OpenAI usage dashboards · custom eval harnesses
Како работиме
Discovery (1 недела)
Дефинирај го случајот на употреба јасно: каков влез → каков излез. Пишуваме evals однапред за да знаеме што значи 'функционира'.
Прототип (1-2 недели)
Најмал можен LLM call што го произведува саканиот излез. Мериме на eval set. Одлучуваме: API или self-hosted, кој модел, каков prompt.
Продукција (3-6 недели)
Обвиткуваме со retries, fallbacks, набљудување, контроли на трошоци (token budgets, rate limits). Поврзуваме во вашиот производ.
Итерирај
AI функциите треба постојан eval како што моделите се менуваат. Месечен retainer или закажан квартален tune-up.
Од наше производство
Merot Finance AI асистент
Anthropic Claude интегриран за спарување на банкарски изводи, предлози за книжења и преглед на месечно затворање.
Merot Leads scoring
Claude за product-fit scoring на збогатување + нацрти за outreach. Prompt по мерка + извлекување на структуриран излез.
Invoice OCR pipeline
Повеќефазно извлекување: OCR → LLM структуриран излез → редица за човечки преглед за ставки со ниска сигурност.
Nearshore испорака по buyer пазар
Country страниците ги објаснуваат довербата, временската зона, compliance и delivery прашањата што купувачите ги поставуваат пред избор на software partner.
North Macedonia
Развој на софтвер за македонски компании: веб апликации, мобилни апликации, cloud системи, AI автоматизација и интеграции од инженерските тимови на Merot во Скопје.
Germany
Senior Balkan software teams for German companies: web, mobile, AI, cloud and integrations with EU timezone overlap, GDPR-aware delivery and DACH communication.
Austria
Nearshore web, mobile, cloud and AI engineering for Austrian SMEs and product teams. EU timezone, DACH communication, GDPR-aware delivery.
Netherlands
Senior React, mobile, backend, cloud and AI teams for Dutch SaaS and operations companies. English-first delivery, EU timezone and GDPR-aware workflows.
Switzerland
Senior Balkan software teams for Swiss companies: secure web, backend, cloud, AI and integrations with DACH communication and privacy-aware delivery.
Sweden
Nearshore web, mobile, backend, cloud and AI engineering for Swedish SaaS and operations teams. Senior delivery, EU timezone, clean handoff.
Denmark
Senior nearshore engineers for Danish product and operations teams: web, backend, mobile, cloud, AI and integrations with EU timezone overlap.
Ireland
Senior EU nearshore engineers for Irish SaaS, fintech and operations teams. Web, backend, mobile, AI and cloud delivery with English-first collaboration.
United States
Senior European software engineers for US companies: custom web apps, mobile apps, backend systems, cloud, AI workflows and integrations with practical US overlap.
Canada
Custom web, mobile, backend, cloud and AI engineering for Canadian companies. Senior European delivery, practical timezone overlap and clean handoff.
United Kingdom
Senior nearshore software engineers for UK companies: custom web apps, backend platforms, cloud modernization, AI workflows and integrations.
France
Nearshore product engineering for French companies: web apps, mobile apps, AI workflows, cloud systems and integrations with EU timezone delivery.
Belgium
Nearshore web, backend, cloud, mobile and AI engineering for Belgian companies operating across languages, regions and EU compliance expectations.
Од каде доаѓаат овие инженери
Директна EOR вработувачка во два пазари, советување за вработување во уште четири.
Сениор инженери од Северна Македонија
Дома на Merot — најдлабок пул. ~30.000 ИТ професионалци. Директен EOR преку MEROT DOOEL Скопје.
Работно право + плата детали →Инженери од Косово
Најмлада популација во Европа, EUR валута (без FX ризик). Директен EOR преку MEROT L.L.C. Приштина.
Работно право + плата детали →Плус 4 советодавни пазари
Албанија, Србија, Бугарија, Црна Гора — советување за вработување + проверени локални payroll партнери. Видете го целиот outsourcing landing за trade-offs.
Outsourcing landing →Модел на ангажман
Често поставувани прашања — AI + ML
Дали да користам OpenAI, Anthropic, или self-host?
По основ: започнете со Anthropic (Claude 3.5 Sonnet / Claude 4) или OpenAI (GPT-4 family) за прототип. Префрлете се на self-hosted само кога (a) data residency бара тоа, или (b) per-call цената ја надминува engineering+infra цена на самостојно водење. Повеќето клиенти остануваат на API даватели со години.
Дали моите податоци ќе тренираат нечиј модел?
Не на enterprise tier-ите на OpenAI / Anthropic / Google — тие имаат експлицитни услови за необучување врз податоците на клиентите. Ги вклучуваме тие поставки за време на воведувањето.
Што ако AI халуцинира / произведе погрешен излез?
Два слоја: (1) Eval harness — мериме точност на означен тест сет пред лансирање и повторно при секоја prompt промена. (2) Продукција — излезите со висока сигурност одат директно; излезите со ниска сигурност одат на редица за човечки преглед.
Цена — нема ли ова да стане скапо?
Може ако scope-от е нејасен. Го контролираме тоа со дефинирање на workflow, model budgets, usage alerts и одлука што треба да се автоматизира, а што да остане human-reviewed. Проценката зависи од конкретниот use case.
Дали правите fine-tuning?
Понекогаш — обично само кога prompt пристапот навистина не може да стигне таму. Fine-tuning има повисока почетна цена (курирање на податоци за обука) и одржување со повторно дотерување при секоја надградба на моделот. Типично прво препорачуваме подобри prompts + RAG.
Privacy / само on-premises — дали тоа можете?
Да. Имплементиравме Llama 3 70B и Mixtral 8x22B on-premise (single-GPU H100 или 4xA100 setups) за клиенти во регулирани индустрии. Повисока почетна цена, пониска цена по повик, целосна резидентност на податоците.
AI агенти — дали се ова реални веќе?
Внимателно да. Наменски агенти (закажи состанок, напиши е-пошта, изврши SQL прашање) работат добро со соодветни заштитни механизми. Генеричките агенти 'направи сè' се сè уште нестабилни. По основ се ограничуваме на наменски.
Voice / speech?
Whisper за speech-to-text, ElevenLabs / OpenAI TTS за синтеза. Изградивме функции за резимирање на повици + транскрипција на гласовни белешки за клиенти во правни и здравствени вертикали.
Да го дефинираме вашиот AI + ML проект
Бесплатен 60-минутен разговор. Шест-страничен план за 48 часа.