Search semantic în loc de keyword search, recomandări personalizate, content generation pentru utilizatori, AI assistant ca feature al SaaS-ului tău. Inclusiv fine-tuning când datele justifică.
Embeddings + vector DB → 10× relevanță vs keyword search. Multilang built-in, typo-tolerant, înțelege intent. Reranking cu Cohere pe top-100 candidates.
Embeddings text-embedding-3-large
Vector DB: Pinecone / Qdrant / pgvector
Reranking Cohere pe top-100
Multilang fără config special
Latency <80ms p95
◇
Recommendation Engine
Real-time per user/sesiune. Cold-start handled (content-based pe metadata + collaborative după primele interacțiuni). A/B framework + segment analysis.
Hybrid: content + collaborative
Cold-start handled
A/B framework inclus
Real-time scoring <50ms
Segment-level optimization
▲
In-Product AI Assistant
Feature nou pentru SaaS-ul tău. Context-aware (știe în ce ecran/state e userul, ce date are). Usage analytics complete + cost tracking per user/feature.
Context-aware pe app state
Function calling pe API-ul tău
Usage analytics + cost tracking
Multi-modal (text + screen capture)
Streaming response UI inclus
◈
Fine-tuned Models
Fine-tuning pe corpus propriu pentru terminologie/stil specific. Eval framework + benchmark continuu vs base model. LoRA pentru cost optim, full fine-tune când justificat.
Marketplace cu 200.000 produse, search keyword existent (Elasticsearch). 47% din searches dădeau zero rezultate când userul folosea limbaj natural ('rochie de seară roșie pentru Crăciun' vs 'rochie roșie'). Build hibrid: keyword + embeddings + reranking.
Search → purchase CR1.8%2.4%
Zero-result rate47%8%
Click-through rate22%41%
Stack & Decizii
Embeddingstext-embedding-3-large
Vector DBQdrant self-hosted
RerankingCohere rerank-v3
Hybrid retrievalBM25 + dense (RRF fusion)
A/B test8 spt., +34% lift validat
Result în 10 spt.
Conversion search→purchase +34%, zero-result rate scăzut de la 47% la 8%. Revenue atribuit search +1.4M €/an. Cost lunar inference + Qdrant: 480 €.
FAQ
Întrebări despre Custom AI Integration
RAG (default): folosește când ai cunoștințe specifice (docs, knowledge base) și vrei răspunsuri citabile. 90% din cazuri sunt RAG. Fine-tuning: când ai stil/format/terminologie foarte specific (legal, medical, tehnic foarte nichiat) sau task structured cu pattern repetitiv. Putem combina cele două.
Pinecone: managed, scale fără bătăi de cap, mai scump (de la 70$/lună). Qdrant: open-source, self-hosted pe VPS (de la 15€/lună), control total, performanță excelentă. pgvector: integrare în Postgres existent, OK până la 1-5M vectori. Weaviate: când vrei filtering complex în query.
User nou (zero history): folosim content-based pe metadata produs/conținut + popularity priors per segment (geo, device, hour-of-day). După 3-5 interacțiuni, switch progresiv la collaborative filtering. Pentru produs nou (zero traffic): embedding pe metadata produs + injecție în top-N artificial cu detection automat să nu polueze metrics.
Depinde brutal de volum. Search semantic la 100K queries/lună: ~30-80€ embeddings + 15-50€ vector DB + 80-200€ reranking. AI assistant chat la 10K conversații/lună: 200-800€ tokens. Recommendation engine self-hosted: 60-180€/lună. Mereu calculăm cost per user/feature înainte.
Da, obligatoriu. Înainte de orice rollout 100%, rulăm A/B 4-8 săptămâni cu split traffic 10-20%, măsurăm conversion / engagement / retention. Rollout doar dacă lift statistically significant + business value pozitiv. Framework: GrowthBook / Statsig / custom.
Modal Labs (serverless GPU, plată per second, ideal pentru workload variable), Replicate (similar dar API-first), Together AI / Fireworks (managed inference cu rate optim), in-house pe Lambda Labs / RunPod când avem volum constant mare. Decidem pe cost/latency profile per use-case.
Înainte: baseline metric (search CR, engagement, retention). În build: A/B framework setup cu metric țintă. Post-launch: rapoarte săptămânale lift % vs control + revenue/cost atribuit. Dacă lift sub prag în 8 săptămâni, revertim. Refund pe build cost dacă pilot fails confirmat de A/B.
Discovery 60 minute · gratuit
Ce feature AI ar muta cel mai mult acul în produsul tău?
Discovery 60 minute cu echipa tehnică/produs. Evaluăm fit AI vs alternative ne-AI, prioritizăm pe effort/impact, livrăm plan pilot 6-12 săptămâni cu A/B framework inclus.
✓
Discovery cu echipa produs
✓
Eval AI vs alternative
✓
Priority matrix effort/impact
✓
Plan pilot cu A/B framework
Explorează și celelalte servicii
Vezi toate opțiunile din AI Solutions sau alege un serviciu complementar.