What LLM providers do you work with?

We are model-agnostic. We work with OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, Mistral, and self-hosted open-weight models. The right choice depends on your latency, cost, and data privacy requirements.

Can you integrate AI into our existing systems?

Yes. We design API-first architectures that connect to your existing data infrastructure, CRMs, and internal tools — without requiring a full platform rebuild.

How do you handle data privacy for RAG pipelines?

We scope retrieval to authorised data, implement access-layer filtering, and can architect fully on-premise solutions for organisations with strict data residency requirements.

How do you measure whether the AI system is performing?

We build evaluation harnesses alongside the system — automated benchmarks, retrieval quality metrics, and human review workflows — so you have objective quality data from day one.

Agent Frameworks API Architecture LLM Integration RAG Pipelines

Intelligent Architecture - Production-Grade LLM systems — RAG pipelines, agent frameworks, and AI-native API layers built to scale

Στη Nexus AI, σχεδιάζουμε Production-Grade LLM systems και υλοποιούμε το πλήρες αρχιτεκτονικό stack που επιτρέπει στα LLMs να αποδίδουν αξιόπιστα σε live περιβάλλον (production): από τις στρατηγικές εισαγωγής (data ingestion) και τεμαχισμού δεδομένων (chunking), μέχρι τα συστήματα ανάκτησης (retrieval systems), τη διαχείριση πλαισίου (context management) και τα API contracts που συνδέουν τα πάντα μεταξύ τους

Ξεκινήστε ένα Έργο

Οι σύγχρονοι οργανισμοί βασίζονται σε τεράστιες δεξαμενές ιδιόκτητης γνώσης — έγγραφα, βάσεις δεδομένων, ροές εργασίας και εταιρική τεχνογνωσία. Η απελευθέρωση αυτής της ευφυΐας απαιτεί κάτι περισσότερο από ένα prompt. Απαιτεί ένα σύστημα.

Στη Nexus AI, σχεδιάζουμε και υλοποιούμε το πλήρες αρχιτεκτονικό stack που επιτρέπει στα LLMs να αποδίδουν αξιόπιστα σε live περιβάλλον (production): από τις στρατηγικές εισαγωγής (data ingestion) και τεμαχισμού δεδομένων (chunking), μέχρι τα συστήματα ανάκτησης (retrieval systems), τη διαχείριση πλαισίου (context management) και τα API contracts που συνδέουν τα πάντα μεταξύ τους.

Τι Σημαίνει Έξυπνη Αρχιτεκτονική στην Πράξη

Η ενσωμάτωση των LLMs δεν είναι απλώς ένα feature — είναι ένα πρόβλημα σχεδιασμού συστήματος (system design). Κάθε αξιόπιστη εφαρμογή AI που αναπτύσσουμε ξεκινά με τρία ερωτήματα: Τι πρέπει να γνωρίζει το μοντέλο; Πόσο αξιόπιστα μπορούμε να το ανακτήσουμε; Πώς μετράμε την ποιότητα σε μεγάλη κλίμακα;

Retrieval-Augmented Generation (RAG): Σχεδιασμός vector stores, επιλογή μοντέλων embedding, στρατηγική chunking, υβριδική αναζήτηση (dense + sparse) και pipelines επανακατάταξης (re-ranking) απόλυτα προσαρμοσμένα στο δικό σας σώμα δεδομένων (data corpus).
Agent Frameworks: Αλυσίδες συλλογιστικής πολλαπλών βημάτων (multi-step reasoning chains), ενορχήστρωση χρήσης εργαλείων (tool-use orchestration), διαχείριση μνήμης και guardrails — σχεδιασμένα για πιθανολογική (probabilistic) αλλά ελέγξιμη (auditable) συμπεριφορά υπό συνθήκες πραγματικού φόρτου (production load).
Σχεδιασμός Επιπέδου API (API Layer): Model-agnostic API gateways με rate limiting, καταμερισμό κόστους (cost attribution), caching και εναλλακτικούς παρόχους σε περίπτωση σφάλματος (provider failover), ώστε ο οργανισμός σας να μην εξαρτάται ποτέ από έναν μόνο vendor.
Υποδομή Αξιολόγησης (Evaluation Infrastructure): Αυτοματοποιημένα συστήματα δοκιμών (evaluation harnesses), ροές εργασίας με ανθρώπινη επίβλεψη (human-in-the-loop) και dashboards παρακολούθησης (observability dashboards), ώστε τυχόν υποβαθμίσεις στην ποιότητα (quality regressions) να εντοπίζονται προτού τις δουν οι χρήστες.

Η Ανεξαρτησία Μοντέλου (Model Agnosticism) ως Αρχή

Δεν έχουμε καμία εμπορική δέσμευση με κανέναν πάροχο LLM. Τα OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, Mistral, καθώς και self-hosted μοντέλα ανοιχτού βάρους (open-weight models) περιλαμβάνονται όλα στο οπλοστάσιό μας. Το κατάλληλο μοντέλο για το σύστημά σας εξαρτάται από τις απαιτήσεις σας σε latency (καθυστέρηση), κόστος, ιδιωτικότητα και δυνατότητες — και αυτές οι παράμετροι αλλάζουν συνεχώς. Σχεδιάζουμε αρχιτεκτονικές που αντέχουν ιδανικά στη μετάβαση από τον έναν πάροχο στον άλλο.

Whats Included

LLM provider evaluation & selection
RAG pipeline design & implementation
Vector database integration (Pinecone, Weaviate, pgvector)
Agent framework architecture & orchestration
Context window & prompt optimisation
API gateway & rate-limit design
Evaluation harnesses & observability dashboards

Έτοιμοι να χτίσουμε;

Πείτε μας για το project σας και θα απαντήσουμε εντός 24 ωρών.

Επικοινωνήστε μαζί μας

Πώς Εργαζόμαστε

Αποκαλύπτουμε πρώτα το πως

Χαρτογραφούμε το τοπίο των δεδομένων σας, τις ροές εργασίας των χρηστών (user workflows) και τους στόχους σας γύρω από το AI — προσδιορίζοντας ποια στρατηγική ανάκτησης (retrieval strategy) ταιριάζει καλύτερα στο δικό σας use case και σώμα δεδομένων (corpus).

Σχεδιασμός Αρχιτεκτονικής

Σχεδιάζουμε το σύστημα LLM end-to-end: το retrieval pipeline, τη λογική των agents, τα API contracts και τα κριτήρια αξιολόγησης, προτού γραφτεί έστω και μία γραμμή κώδικα.

Build & Integrate

Υλοποιούμε RAG pipelines, την ενορχήστρωση των agents (agent orchestration) και production-ready APIs — συνδέοντάς τα σε κάθε βήμα με την υφιστάμενη υποδομή σας.

Optimise & Monito

Βελτιστοποιούμε τα prompts (prompt tuning), μετράμε την ποιότητα ανάκτησης (retrieval benchmarking), εγκαθιστούμε εργαλεία παρακολούθησης (observability tooling) και καθιερώνουμε πρακτικές συνεχούς αξιολόγησης τις οποίες η ομάδα σας μπορεί να διαχειρίζεται αυτόνομα.

Συχνές Ερωτήσεις

Με ποιους παρόχους LLM συνεργάζεστε;

Είμαστε model-agnostic. Συνεργαζόμαστε με OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, Mistral, καθώς και με self-hosted μοντέλα ανοιχτού βάρους (open-weight models). Η κατάλληλη επιλογή εξαρτάται από τις απαιτήσεις σας σε latency (καθυστέρηση), κόστος και ιδιωτικότητα δεδομένων.

Μπορείτε να ενσωματώσετε το AI στα υπάρχοντα συστήματά μας;

Ναι. Σχεδιάζουμε API-first αρχιτεκτονικές που συνδέονται με την υφιστάμενη υποδομή δεδομένων σας, τα CRMs και τα εσωτερικά σας εργαλεία — χωρίς να απαιτείται πλήρης ανακατασκευή της πλατφόρμας σας.

Πώς διαχειρίζεστε την ιδιωτικότητα των δεδομένων στα RAG pipelines;

Περιορίζουμε την ανάκτηση αποκλειστικά σε εξουσιοδοτημένα δεδομένα, εφαρμόζουμε φιλτράρισμα στο επίπεδο πρόσβασης (access-layer filtering) και μπορούμε να σχεδιάσουμε πλήρως on-premise λύσεις για οργανισμούς με αυστηρές απαιτήσεις όσον αφορά την τοποθεσία αποθήκευσης των δεδομένων (data residency).

Πώς μετράτε αν το σύστημα AI αποδίδει σωστά;

Χτίζουμε συστήματα δοκιμών (evaluation harnesses) παράλληλα με το κύριο σύστημα —αυτοματοποιημένα benchmarks, δείκτες ποιότητας ανάκτησης και ροές εργασίας με ανθρώπινη επίβλεψη— ώστε να έχετε αντικειμενικά δεδομένα ποιότητας από την πρώτη κιόλας μέρα.