AI Infrastructure
Platforma produkcyjna dla AI Agents - agnostyczna wobec modeli, w Twojej infrastrukturze. Modele, hosting, pipeline, stack.
Auswahl aus über 5.000 Projekten in 25 Jahren Softwareentwicklung
Dlaczego infrastruktura jest wąskim gardłem
Większość firm pilotujących AI Agents nie zawodzi z powodu modelu. Modele działają. Zawodzą z powodu infrastruktury: brak framework governance, brak Audit Trail, brak izolacji tenantów, brak koncepcji wdrożenia, brak integracji z istniejącymi systemami.
Pilot na laptopie to nie architektura produkcyjna. Ta strona opisuje konkretne technologie i konfiguracje, które zamieniają eksperyment LLM w system działający w produkcji.
Jak poszczególne komponenty infrastruktury współdziałają architektonicznie, opisuje 7-warstwowa architektura referencyjna.
Darmowy eBook: Infrastruktura AI
Build, Buy, Hybrid - infrastruktura zgodna z EU AI Act z B/B/H-Framework i 7-Layer Reference Architecture.
Pobierz za darmoCztery komponenty infrastruktury
1. LLM Hosting
Warstwa modelu. Gdzie odbywa się rozumienie języka.
Cloud LLM:
- Azure OpenAI (ChatGPT, Claude) - regiony UE, DPA Microsoftu
- Amazon Bedrock (Claude, Llama, Mistral) - regiony UE, DPA AWS
- Google Vertex AI (Gemini) - regiony UE, DPA Google
- Anthropic API (Claude) - z EU Data Processing
Self-Hosted LLM:
- Llama (Meta) - open source, na własnym hardware
- Mistral - open source, firma z UE
- DeepSeek - open source, efektywny kosztowo
- gpt-oss (OpenAI) - open weight, Apache 2.0, w pełni self-hostowany. 120B na pojedynczym H100, 20B na 16 GB hardware konsumenckim.
Frameworki inferencji dla Self-Hosted:
- Ollama - proste wejście, lokalne środowisko deweloperskie, edge deployment
- vLLM - production-grade, optymalizacja GPU, wysoki throughput
Hybryda:
- Self-Hosted dla danych wrażliwych (HR, finanse)
- Cloud LLM dla mniej krytycznych obciążeń (klasyfikacja dokumentów)
- Automatyczny routing według klasyfikacji danych
Wybór modelu to kompromis między wydajnością, kosztami, ochroną danych i latencją. Doradzamy przy wyborze i implementujemy agnostycznie wobec modeli - zmiana modelu nie wpływa na logikę biznesową.
Więcej: Porównanie modeli AI 2026 · LLM Self-Hosting dla Enterprise
Nasi inżynierowie AI posiadają certyfikaty Microsoft Azure AI Services. Opcje wdrożenia obejmują Microsoft Azure, GCP oraz w pełni samodzielnie hostowaną infrastrukturę - decyzja architektoniczna należy do klienta, nie do dostawcy.
2. Pipeline RAG
Retrieval Augmented Generation - jak agenci uzyskują dostęp do wiedzy korporacyjnej.
Cechy jakościowe:
- Semantyczny chunking (nie według numeru strony, lecz według treści)
- Wzbogacanie metadanymi (typ dokumentu, wersja, zakres obowiązywania)
- Wyszukiwanie hybrydowe (wyszukiwanie wektorowe + wyszukiwanie słownikowe dla precyzji)
- Cytowanie źródła w każdej odpowiedzi (dokument, strona, akapit)
- Regularna reindeksacja przy zmianach dokumentów
3. Orkiestracja
Sterowanie przebiegiem. Jak agenci, systemy i ludzie współpracują.
- Trigger.dev lub Camunda: Silnik workflow open source. Wizualne workflow, integracja API, webhooki. Self-Hosted, brak vendor lock-in.
- API Gateway: Jednolity punkt wejścia. Rate limiting, uwierzytelnianie, logowanie, monitoring.
- System kolejek: Asynchroniczne przetwarzanie dla operacji wsadowych (zamknięcie miesiąca, masowy import).
- System zdarzeń: Reakcja w czasie rzeczywistym na przychodzące dokumenty, zmiany statusu, eskalacje.
Orkiestracja to różnica między "agent może coś" a "agent robi coś niezawodnie w produkcji".
Więcej: Platformy orkiestracji agentów
4. Wdrożenie
Gdzie działa infrastruktura. Wszystkie opcje w UE.
Azure (UE)
- Azure Kubernetes Service (AKS) do orkiestracji kontenerów
- Azure SQL / PostgreSQL dla danych i Audit Trail
- Azure OpenAI do hostingu LLM
- Regiony: West Europe, North Europe, Poland Central
AWS (UE)
- Amazon EKS do orkiestracji kontenerów
- Amazon RDS / Aurora PostgreSQL dla danych i Audit Trail
- Amazon Bedrock do hostingu LLM (Claude, Llama, Mistral)
- Regiony: eu-central-1 (Frankfurt), eu-west-1 (Irlandia), eu-west-3 (Paryż)
GCP (UE)
- Google Kubernetes Engine (GKE) do orkiestracji kontenerów
- Cloud SQL / AlloyDB dla danych i Audit Trail
- Vertex AI do hostingu LLM
- Regiony: europe-central2 (Warszawa), europe-west1, europe-west3
Vercel EU + Supabase EU
- Vercel dla frontend i edge functions w centrach danych UE
- Supabase dla bazy danych (PostgreSQL), auth i storage
- Lekka opcja wdrożenia UE bez własnej infrastruktury Kubernetes
- Usługi managed z EU Data Residency
Self-Hosted
- Docker / Kubernetes na własnym hardware
- PostgreSQL z pgvector dla danych i wyszukiwania wektorowego
- Modele open source na własnych GPU
- Pełna niezależność od Cloud Act
Hybryda
- Kombinacja według klasyfikacji danych
- Wrażliwe obciążenia Self-Hosted, standardowe obciążenia w chmurze
- Jednolita orkiestracja we wszystkich środowiskach
Stos technologiczny
| Komponent | Technologia | Dlaczego |
|---|---|---|
| Silnik workflow | Trigger.dev, Camunda | Open source, Self-Hosted, brak vendor lock-in |
| Baza danych | PostgreSQL + pgvector | Enterprise-ready, RLS, zintegrowane wyszukiwanie wektorowe |
| Backend | Python, TypeScript | Sprawdzone dla ML i rozwoju API |
| Frontend | React / Next.js | Dashboard, Chat UI, Portal Audytora |
| Kontenery | Docker, Kubernetes | Standard dla chmury i Self-Hosted |
| API | REST, GraphQL | Integracja z istniejącymi systemami |
| Auth | Supabase Auth / OIDC | Obsługa SSO, enterprise identity providers |
| Monitoring | Prometheus, Grafana | Open source, Self-Hosted, dashboardy w czasie rzeczywistym |
| Inferencja | Ollama, vLLM | Self-Hosted LLM Inference, optymalizacja GPU |
Governance jest wbudowany
Infrastruktura zawiera Governance by Design:
- Audit Trail na poziomie infrastruktury (nie tylko aplikacji)
- Row-Level Security na poziomie bazy danych - Data Residency w szczegółach
- Szyfrowanie at rest i in transit
- RBAC we wszystkich komponentach
- Cert-Ready Controls jako techniczne obiekty danych
Pełny dostęp do kodu źródłowego
Infrastruktura działa u klienta - w Azure, GCP, AWS lub Self-Hosted. Bez SaaS, bez hostingu u Gosign. Pełny dostęp do kodu źródłowego, konfiguracji i zestawów reguł. Stos open source tam, gdzie to możliwe. Komponenty proprietarne tylko w samych LLM - i tam agnostycznie wobec modeli.
Po 12-18 miesiącach klient operuje infrastrukturą samodzielnie.
Pogłębienie w Agent Briefing
Nasza seria artykułów fachowych dla decydentów wdrażających agentów AI.
Pogłębienie
Architektura
7-warstwowa architektura referencyjna
Jak komponenty infrastruktury współdziałają architektonicznie - Presentation, Orchestration, Agent, Decision Layer, Model, Integration, Infrastructure.
Do architektury referencyjnej ->Wiedza
Blueprint 2026
Jedenaście artykułów o decyzjach infrastrukturalnych, które mają znaczenie w 2026: modele AI, hosting, RAG, orkiestracja, koszty, EU AI Act.
Governance
Data Residency
Gdzie dane są przechowywane, jak zapewnić zgodność z RODO i EU Data Residency - regiony chmurowe, szyfrowanie, izolacja.
Data Residency ->Agenci
AI Agents
Document Agents, Workflow Agents, Knowledge Agents - trzy typy agentów dla procesów enterprise.
Do AI Agents ->Często zadawane pytania o AI Infrastructure
Czy muszę wybierać między chmurą a Self-Hosted?
Nie. Architektura wspiera wdrożenie hybrydowe. Możesz przetwarzać dane wrażliwe w modelu Self-Hosted, a mniej krytyczne obciążenia w chmurze. Warstwy powyżej infrastruktury pozostają identyczne.
Jacy dostawcy chmurowi są wspierani?
Azure (UE), AWS (UE), GCP (UE), Vercel EU + Supabase EU, Self-Hosted lub Hybryda. Architektura jest agnostyczna wobec chmury - zmiana dostawcy zmienia tylko Infrastructure Layer, nie logikę biznesową.
Jakie LLM są wspierane?
ChatGPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral, DeepSeek, gpt-oss i kolejne. Open source lub modele komercyjne. Self-Hosted przez Ollama lub vLLM - w tym własne modele open-weight OpenAI działające w pełni w Twojej infrastrukturze.
Czy potrzebuję własnego hardware GPU do modeli Self-Hosted?
Dla modeli open source takich jak Llama, Mistral czy gpt-oss wymagany jest hardware GPU. gpt-oss-120B działa na pojedynczym H100, gpt-oss-20B na 16 GB hardware konsumenckim. Wymiarowanie zależy od modelu i obciążenia. Doradzamy przy wyborze hardware.
Czym ta strona różni się od architektury referencyjnej?
Architektura referencyjna opisuje wzorzec architektoniczny - jakie warstwy istnieją i dlaczego. Ta strona opisuje konkretną realizację - jakie technologie, jakie regiony chmurowe, jaki hardware. Architektura to co, infrastruktura to jak.
Jaka infrastruktura odpowiada Twoim wymaganiom?
Azure UE, AWS UE, GCP UE, Vercel EU + Supabase EU, Self-Hosted lub Hybryda. Konfigurujemy według Twoich wymagań.
Umów spotkanie