Teknologigrunnlag

Teknologigrunnlag

Oversikt

Hos AtlasLink.ai bygger vi en fremtidsrettet og modulær teknologistack som gir fart, fleksibilitet og skalerbarhet. Vi velger teknologi basert på ytelse, integrasjonsmuligheter, sikkerhet, og relevans for kundens behov. Målet er å gjøre innovasjon tilgjengelig og pålitelig, uansett om du er teknisk beslutningstaker eller helt ny i AI-verdenen.

Infrastruktur

• Vi kjører primært på AWS, med drift, skalering og sikkerhet levert gjennom Amazon Web Services.

• Ved behov støtter vi også multi-cloud miljøer som Azure, Google Cloud Platform og DigitalOcean, slik at vi kan tilpasse oss regulerte bransjer eller spesielle krav.

• Supabase brukes som backend for sikker autentisering og sanntidsoppdateringer.

• PostgreSQL er vår standard database, robust og dokumentert gjennom tiår med bruk.

• Vektordatabaser som Qdrant, Weaviate og Pinecone brukes til søk, semantisk forståelse og konteksthåndtering i AI-systemer.

• Dedikerte API-nøkler og adgangskontroll settes opp per kundeprosjekt for å sikre datahåndtering.

• Vi har egne interne utviklerverktøy, integrert med GitHub og ClickUp, som gjør at vi kan levere raskt og samtidig holde høy kvalitet.

Utvikling og integrasjoner

• Vi bruker Python til AI og backend, og JavaScript/TypeScript til frontend og logikk.

• Replit, Cursor og lignende plattformer brukes til samarbeid, kodegenerering og rask prototyping.

• Integrasjonslaget bygger på n8n, som gir oss 850+ forhåndsbygde integrasjoner mot SaaS, databaser og webhooks. Dette kutter drastisk ned på tid til verdi.

• For stemmegenerering benytter vi ElevenLabs, kombinert med andre verktøy etter behov, for å bygge naturlige, kontekstsensitive taleagenter.

Kunstig intelligens

• Vi er modell-agnostiske. Vi tester og velger LLM-leverandør basert på oppgave, enten det gjelder fart, presisjon, kostnad eller sikkerhet.

• Retrieval-Augmented Generation (RAG) kobler kundens interne data til AI, slik at svarene blir faktabaserte og nyttige.

• Vi evaluerer og tester ulike embedding-strategier for å sikre best mulig forståelse og matching av informasjon.

• Våre agenter gjør mer enn chat. De søker, oppsummerer, utløser arbeidsflyter og utfører handlinger i sanntid.

• Vi kjører kontinuerlig kvalitetskontroll på LLM-svar, og ruter forespørsler dynamisk til den modellen som presterer best for oppgaven.