Dokumentinläsning
PDF:er, Word, Confluence, Notion, Slack, mejlarkiv. Vi bygger flöden som läser in, tolkar och håller kunskapsbasen aktuell.
Ingen chattbot med minnesförlust. Ett RAG-system i produktion som läser in era dokument, förstår sammanhanget och ger korrekta svar med källhänvisningar.
Generella LLM:er hallucinerar. De känner inte till era produkter, era policyer eller era avtal. Ni har förmodligen provat att klistra in dokument i ChatGPT. Det fungerar i en demo men faller isär i produktion.
Riktig RAG är ett ingenjörsproblem: inläsning, uppdelning, embedding, sökning, rankning, generering och utvärdering. Ingen del går att hoppa över. Varje lager räknas, och de flesta AI-lösningar på marknaden är tunna omslag kring ett enda API-anrop, utan sökstrategi, utvärdering eller övervakning. De fungerar i en notebook. De fallerar under verklig last med verklig data.
RAG i produktion kräver ingenjörsdisciplin, den som kommer av att bygga system och inte av att leka med demos. Vi löser hela stacken.
PDF:er, Word, Confluence, Notion, Slack, mejlarkiv. Vi bygger flöden som läser in, tolkar och håller kunskapsbasen aktuell.
Kontextmedveten uppdelning som bevarar innebörden. Inga naiva block på 500 tokens, utan semantiska gränser som får sökningen att fungera på riktigt.
Täta embeddings möter nyckelordssökning. Omrankning, metadatafilter och flera index ger precision i stor skala.
Rätt modell för rätt fråga. Kostnadseffektiv routing mellan GPT-4, Claude och öppna modeller, med reservvägar och begränsning av anropstakt.
Källspårning, tillförlitlighetspoäng och förankring av svar. När systemet inte vet säger det det, i stället för att hitta på.
Automatisk kvalitetsmätning, sökmått och återkoppling från användare. Ni vet exakt hur bra systemet är, och när det försämras.
Vi kartlägger er dokumentmiljö: format, volymer, uppdateringsfrekvens och åtkomstmönster. Det styr varje arkitekturbeslut längre fram.
Inläsning, embedding, indexering, sökning och generering. Varje lager trimmas efter er data, era frågor och era krav på träffsäkerhet.
Produktionsmiljö med loggning, mätvärden och larm. Ert RAG-system blir bättre med tiden, och ni kan bevisa det.
Iron Mind byggde en komplett dashboard för vårt säljteams resultat på 4 dagar. Den är integrerad med SalesLoft och HubSpot i realtid, följer våra KPI:er och ger oss full överblick över teamet. Det är något vi försökt lösa i månader. Deras sätt att använda agentisk kodning ligger på en helt annan nivå. Det som normalt tar veckor levererade de på dagar, utan att tumma på kvaliteten.
Niro hjälpte mig att förvandla ett koncept till en fullt fungerande minimal produkt (MVP) som jag kommer att vara stolt över att visa upp för intressenter, möjliga samarbetspartner och finansiärer. Utvecklingstakten gjorde designen bättre, eftersom justeringar gick så snabbt att göra. Han hjälpte mig dessutom snabbt med design och användarupplevelse för en edtech-produkt för barn, unga och vuxna, med att hålla MVP:n slimmad och fokuserad utan att begränsa dess möjlighet att växa, och med att paketera allt så att jag kan ta det till en annan utvecklare om det skulle behövas. Iron Minds arbetssätt är att noga förklara tekniken bakom designbesluten. Därför kände jag att vi inte bara byggde en fungerande produkt från grunden, utan att jag också lärde mig under vägen. Det här var första gången jag arbetade med Niro, och jag hoppas inte den sista!
Niro skapade en utmärkt webbplats, exakt enligt våra önskemål, och gjorde det snabbt. AI-assistenten han byggde är intuitiv och gör att vi kan ändra och vidareutveckla vår digitala närvaro. Hans kunskaper är imponerande, och han var mycket lyhörd och trevlig i alla kontakter.
Iron Minds orkestreringsmiljö är imponerande! Jag har haft en fantastisk upplevelse av att arbeta med Niro och Iron Mind. De förstår snabbt vad som behöver göras, förvandlar idéer till kompletta, fungerande plattformar på nolltid och förbättrar och uppgraderar funktioner hela tiden. Det är som att se magi. Det rätta namnet är "Iron Mind Blowing" :) Kombinationen av teknisk kompetens, kreativitet och snabbhet är anmärkningsvärd. Jag rekommenderar varmt att arbeta med Iron Mind och, förstås, Niro.
43k i inbetalda pengar från Niros lista under de senaste två månaderna.
I flera år har Niro varit min förstahandsexpert på att bygga CRM-system, strukturera databaser och ta fram tydliga strategier för kundrelationer på ett riktigt organiserat sätt. Med Iron Mind AI har den visionen blivit verklighet. Plattformen ger ett rent och smidigt ekosystem som samlar uppsökande försäljning, CRM och den dagliga driften i ett enda sammanhängande flöde. Det som sticker ut är förmågan att lösa problem snabbt och angripa utmaningar från nya, praktiska vinklar, så att hinder som bromsat arbetet i åratal försvinner. Jag rekommenderar varmt Iron Mind AI till alla som vill lyfta sina system, förenkla sitt arbetsflöde och ta nästa steg med tydlighet och effektivitet.
Att arbeta med Niro har varit ett genombrott för oss. Han leder utvecklingen av vår komplexa interna arkitektur för Doctor Peptide, och hans förmåga att binda ihop strategi, vision, produktplanering och infrastruktur är enastående. Det som sticker ut mest är att Niro inte bara bygger teknik. Han bygger rätt teknik. Han förstår helheten, översätter affärsmål till skalbara tekniska lösningar och genomför på mycket hög nivå. Hans arbete håller jämnt hög kvalitet och levereras snabbt, och han är någon man verkligen kan lita på när kritiska satsningar ska ledas från idé till genomförande. Letar du efter en teknisk ledare som förenar strategiskt tänkande med enastående genomförande rekommenderar jag Niro varmt.
What Ironmind and Niro Dobicky pulled off for me was unreal—my custom secret network proxy app went from idea to fully running in a single day, right when my business needed it most. The speed, precision, and execution weren’t just impressive—they were business-saving, and honestly felt like having an unfair advantage on demand.
Att arbeta med Ironmind och Niro var ett genombrott för oss på KaizIn. Jag hade en vision: en snabb, AI-driven plattform för personlig branding som kan ta fram LinkedIn-omslag, inläggsbilder och YouTube-miniatyrer på under en minut. De bara utförde inte uppdraget. Det kändes som att de byggde tillsammans med oss. De lyckades med både produkten och upplevelsen. Bygger du något inom AI vill du ha ett team som Ironmind.
Vi lever verkligen i en ny tid. Ett helt backend-system byggdes åt oss på under en vecka. Vi är mycket nöjda med arbetet med vår webbplats. Processen var professionell, snabb och grundlig från första stund. Utvecklaren anpassade designen helt efter våra krav, så att resultatet stämde exakt med vår vision. Utöver det visuella imponerades vi av det tekniska utförandet. Koden är väl optimerad för prestanda, och sajten var fullt förberedd för SEO redan från start. Letar ni efter en utvecklare som är pålitlig, noggrann och kan leverera en skräddarsydd, snabb sajt rekommenderar vi dem varmt. Vi kunde inte vara nöjdare med resultatet!
Ett RAG-system (Retrieval-Augmented Generation) i produktion är ett AI-flöde som hämtar relevanta delar ur era egna dokument innan det genererar ett svar. Till skillnad från en rå LLM förankrar det svaren i er data, med källhänvisningar, tillförlitlighetspoäng och övervakning. Produktionsklass betyder att det klarar verklig last, hanterar specialfall, loggar varje fråga och degraderar kontrollerat när sökförtroendet är lågt.
Vektorsökning är ett lager. Iron Mind bygger hela stacken: dokumenttolkning, semantisk uppdelning, hybridsökning (BM25 plus täta vektorer), omrankning, LLM-routing, skydd mot hallucinationer, källspårning och automatisk utvärdering. Enkel vektorsökning ger kandidatbitar. Ett RAG-system i produktion gör om dem till korrekta, granskningsbara svar med mätbar kvalitet.
Vi läser in PDF:er, Word (.docx), Excel, PowerPoint, vanlig text, Markdown, HTML, Confluence-sidor, Notion-exporter, Slack-arkiv och e-post (MBOX/EML). För strukturerade databaser som PostgreSQL, MySQL och Snowflake bygger vi egna kopplingar. Slutna format bedömer vi från fall till fall under granskningsfasen.
Genom flera lager. Varje svar förankras i hämtade avsnitt med källhänvisning. En tillförlitlighetsgräns avgör om LLM:en svarar eller returnerar "jag vet inte". Systemprompter tvingar strikt förankring. Automatiska utvärderingsramverk (bland annat LLM som domare och manuella stickprov) mäter hela tiden hur trogna svaren är. Larm utlöses när svarskvaliteten försämras.
Ett fokuserat RAG-system över en väl avgränsad dokumentmängd tar vanligtvis 3 till 6 veckor från granskning till driftsättning. Komplexa fall, med flera datakällor, företagsinloggning, egna utvärderingsflöden eller realtidssynk, tar 6 till 8 veckor. Tidplanen fastställs innan någon kod skrivs. Vi avgränsar bygget exakt efter dokumentgranskningen.
RAG-system i produktion börjar på [pris: RAG, en källa] kr för en fokuserad driftsättning med en enda datakälla. RAG för större organisationer med flera källor, egen utvärdering och övervakning ligger på [prisspann: RAG, flera källor] kr beroende på omfattning. Alla projekt har fast pris, utan timdebitering och utan överraskningar. Löpande kostnader för LLM-API:er (OpenAI, Anthropic) betalas separat och ligger normalt på [belopp: LLM-API] kr per månad beroende på antal frågor.
Berätta om era dokument och vad ni behöver ut av dem. Vi tar fram en RAG-arkitektur och en tidplan.
Meddelandet togs emot. Vi hör av oss inom kort.
Vill du hellre chatta?
Er data har svaren.
Ni behöver bara rätt system för att hitta dem.