מהו הסטאק הטכנולוגי העיקרי שלכם?

ASP.NET, .NET 6+, SQL Server, Azure, Kubernetes, Docker, Message Queues, REST/GraphQL, שילוב LLM ו-AI Services.

איך אתם משלבים LLM בארכיטקטורה קיימת?

באמצעות שכבת שירותי AI ייעודית, Gateways, API Management, זיהוי תרחישים, Caching ו-Control מלא על Data Flow.

שכבת Frontend, Microservices לוגיים, Data Layer, Data Pipelines, Message Bus, LLM/AI Service Layer ואינטגרציות חיצוניות.

Tracing, Metrics, Logs, Dashboards, Alerts, תצפיות על מודלים (Model Monitoring) וניטור ביצועים ברמת שירות.

כן. ניתן לשלב Azure/Cloud עם סביבת On-Prem, VPN, Private Links וארכיטקטובות Hybrid מורכבות.

אנו ניגשים למערכות AI כמו לכל מערכת Enterprise קריטית: שכבות ברורות, גבולות שירותים, Data Flow מוגדר, אבטחה ויכולת ניטור ותפעול לאורך זמן.

המטרה היא ליצור תשתית שאפשר לגדול איתה: להוסיף מודלים, שירותים, דאטה ו-Use Cases בלי לבנות הכול מחדש.

ASP.NET / .NET 6+, REST/GraphQL, Authentication/Authorization, חיבור מאובטח בין לקוחות, מערכות פנימיות ו-LLM Layer.

שירותים לוגיים מופרדים: ניהול משתמשים, תהליכים, חישובים, אינטגרציות, כל אחד עם גבולות ברורים ו-Scaling עצמאי.

SQL Server, Azure SQL, Storage, Redis, Data Lakes. תכנון סכמות, Indexing, Partitioning ויכולות Reporting.

שירותי AI נפרדים, חיבור ל-LLM, Vision, NLP. Orchestration של מודלים, Context Management, Prompting ו-Caching.

ETL/ELT, תהליכי Batch ו-Streaming, ניקוי מידע, Feature Engineering והעברת נתונים למודלים בצורה עקבית ומבוקרת.

Message Queues, Event Bus, Pub/Sub – Decoupling בין שירותים, ניהול עומסים ותגובה לאירועים בזמן אמת.

אם אתם מחפשים לא רק "מודל חכם" אלא מערכת שלמה שמחזיקה עומסים, מאובטחת וברת תחזוקה – זה בדיוק האזור שבו אנו עובדים ביום־יום.