Webiznes

Service

AI integration

Search, document processing, and assistant flows are bound to the existing system. Not a separate demo chatbot showcase — a feature that enters the work.

AI works bound to your data and your permissions. The reply is tracked, the boundary is clear, there is no “magic box”.

Request free discoveryView packages
ReactASP.NET CorePython/API

Mənbə · Axtarış · Təsdiq

Daxili bilik köməkçisi

DEMO DATA

Mənbə · Retrieval · Təsdiq

Sizin məlumatınız. Sizin icazəniz. Sonra model.

Retrieval jurnalı

mənbə · insan nəzarəti

  • Onboarding addımlarıTəsdiq
  • Qaytarma qaydasıTəsdiq
  • API limitRedaktə
  • Növbə yönləndirməTəsdiq
  • PII saxlamaBlok

Who it fits

Which need this service answers.

  • Internal operations teams

    Searching documents, FAQs, and procedures takes too long — help in context is needed.

  • Product owners

    Those who want to add smart search or an assistant to an existing application.

  • Support and sales

    Repeated questions and draft replies — speeding up with human control.

Sərhəd

Üç qat. Bir icazədə.

Chat widget yapışdırmaq deyil. Mənbə, axtarış və cavab eyni sərhəddə işləyir — istifadəçi yalnız görməli olduğu məlumat üzərində.

  1. 01

    Sizin sənəd və API. Modelə gedən sərhəd yazılıdır.

    Mənbə · İcazə · jurnal

  2. 02

    Kontekst tapılır. Ümumi internet boşboğazlığı yox.

    Axtarış · Retrieval · sitat

  3. 03

    İnsan təsdiqi ilə. Hallüsinasiya gizlədilmir.

    Cavab · Approve · edit

Mənbə

İcazə · jurnal

Axtarış

Retrieval · sitat

Cavab

Approve · edit

Use cases

The same foundation. Different depth.

A project does not need all of them. The cut is chosen for your need — then growing stays easy.

  • Internal knowledge assistant

    assistant · kontekst

    Daxili bilik

    Kontekstli köməkçi

    İcazə · operator
    Yeni operator üçün onboarding addımları hansılardır?

    3 mənbədən qısa çıxarış. Hallüsinasiya sərhədi açıqdır — insan təsdiqi gözlənilir.

    mənbə · prosedur.md · səh. 2

    Göndər

    Q&A over procedures and FAQs — with the source shown.

  • Document processing

    extract · sənəd

    Sahə çıxarışı

    Sənəd emalı

    insan yoxlaması

    PDF · 4 sahə · təsdiq gözləyir

    Çıxarış

    Sənəd

    Müqavilə-214

    0.98

    Tərəf

    Atlas MMC

    0.94

    Tarix

    12.08.2026

    0.91

    Məbləğ

    ₼ 12.400

    0.89
    TəsdiqRedaktə

    PDF / text summary, field extraction, classification — with human review.

  • Smart search

    search · semantik

    Ağıllı axtarış

    Kataloq üzərində kontekst

    Semantik
    onboarding addımları operator

    Onboarding proseduru

    İcazə, cihaz və ilk tapşırıq eyni gün.

    prosedur.md

    0.92

    Tez-tez suallar

    Yeni operator FAQ — giriş və növbə.

    faq.md

    0.81

    API müqaviləsi

    Session və rol sərhədi yazılı qalır.

    api-contract.md

    0.64

    Semantic search over a catalog or a database — in addition to ordinary filters.

  • Flow automation

    flow · növbə

    Avtomatlaşdırma

    Etiket · qaralama · yönləndirmə

    3 açıq sorğu

    IDSorğuEtiketStatus
    Q-214Qaytarma qaydasıFAQQaralama
    Q-208API limitTexnikiYönləndir
    Q-201OnboardingProsedurTəsdiq

    Label an incoming request, draft a reply, route it to a queue.

Problem

Why an ordinary chatbot is not enough

Separate ChatGPT tabs and showcase chatbots do not enter operations when they are not bound to business data, permissions, and process. The team still searches by hand, reads documents, and answers the same question. There is a demo — there is no value.

Solution

What is built

Controlled AI features bound to existing APIs and data: a contextual assistant, document/search, automation. Use case and data boundary first, then the model. Result: measurable saving or speed — not a toy.

Demo yox

Əvvəl sərhəd və ssenari. Sonra model.

Outcome

What changes in your business.

  • 01

    Time saved

    Search and drafting are automated; a human makes the final decision.

  • 02

    A contextual reply

    The model is based on your documents or API data — not general internet chatter.

  • 03

    Aligned with permissions

    The user uses AI only over the data they are supposed to see.

  • 04

    Measurable placement

    Where it works, where it does not — managed with logs and human approval.

Mənbə · sitat · eyni sərhəd, telefonda

İnsan nəzarəti

Cavab yazılır. Yekun qərar insandadır.

Approve, redaktə və rədd eyni konsolda. Log qalır — sehrli qutu yox.

review · insan nəzarəti

Pilot izləmə

Təsdiq konsolu

Approve

3 mənbədən qısa çıxarış. Cavab izlənilir — yekun qərar insandadır.

mənbə · prosedur.md · faq.md

  1. 01

    Mənbə

    prosedur.md · faq.md

  2. 02

    Cavab

    3 çıxarış · sitat

  3. 03

    Nəzarət

    Approve / edit

Qərar

Təsdiq etRedaktəRədd

Process

How we move.

  1. 01

    Scenario choice

    One painful flow is chosen. Not “AI everywhere” — one measurable use.

  2. 02

    Data and boundary

    Source, PII, permission, and storage rule. Model choice comes after that.

  3. 03

    Pilot

    Trial with a small user group. Quality and error cases are written down.

  4. 04

    Go-live

    Monitoring, human control, and the expansion decision — after proof.

Delivery

What you receive — a clear list.

  1. 01Use case and success criterion (what speeds up / what is saved)
  2. 02Data boundary: which source, which permission, what is logged
  3. 03Model call over the API and UI binding
  4. 04Basic configuration of the prompt / retrieval layer
  5. 05Human control (approve / edit) as needed
  6. 06Delivery: security note, tracking, next improvement

Difference

Why this approach.

  • Not a demo. Integration

    Not pasting a chat widget. A feature bound to your system and your permissions.

  • Boundary first

    Which data goes to the model, what is stored — clear in advance.

  • Honest expectation

    Hallucination risk is not hidden. Human control and a source indicator exist as needed.

Features

  • Contextual assistant — with your data
  • Document summary and field extraction
  • Semantic / smart search
  • Automation flows (label, draft, route)
  • Model call over the API
  • Permission, logging, and human-control readiness

Frequently asked

Which model is used?
It is chosen according to the project’s data boundary, language, and budget. This site has no fake vendor logos.
Does my data go into model training?
It is written clearly in the agreement. Default approach: the minimum data needed, a controlled API, a privacy boundary.
Is putting a chatbot on the site enough?
Sometimes for a showcase. For business value, a connection to data, permissions, and process is needed — that is why it is called integration.
How long does it take?
A one-scenario pilot is usually a shorter cut. Broad “AI in every module” is planned separately.
How is the price determined?
Scenario count, data source, UI depth, and model/API cost are considered. An offer after the brief.

Have a project? Let’s talk.

A short conversation is enough. We clarify the need, draw the path, then make an offer.

Discuss your projectSee example sites

Write now — no need to wait for the form.

Write on Instagram
Discuss your projectWrite on Instagram