Blog

🔒 Yksityisyys. 💬 Rajaton ja maksuton käyttö. 🛬 Toimii myös ilman nettiä.Paikallinen tekoäly (LLM) voi olla yllättävän helppo ottaa käyttöön – eikä se vaadi koodaustaitoja. Tässä selkeä opas: mitä hyötyä siitä on, miten aloittaa ja millä mallilla pääset liikkeelle juuri omalla koneellasi.<h3>&nbsp;Miksi ajaa tekoälyä paikallisesti?</h3>✅ Ei tarvetta netille - Käytä missä vain – lentokoneessa, mökillä tai katkoksen aikana ✅Tietoturva &amp; yksityisyys - Kaikki pysyy omalla koneellasi. ✅ Rajaton käyttö - Ei maksuseiniä tai token-rajoja.<h3>&nbsp;Työkalut käyttöönottoon</h3>1. LM Studio (aloittelijalle – ei vaadi koodausta)<a data-mce-href="https://lmstudio.ai/" href="https://lmstudio.ai/">LM Studio</a> on nopein tapa aloittaa. Käyttöliittymä on selkeä: voit ladata malleja, keskustella tekoälyn kanssa ja jopa syöttää sille dokumentteja taustatiedoksi. LM Studio tukee kontekstin syöttöä – voit ladata esimerkiksi PDF-, CSV- tai DOCX-tiedostoja (max 30MB), jolloin tekoäly osaa hyödyntää niitä keskustelussa. Tämä muistuttaa paikallista <a data-mce-href="https://arjenai.fi/blog/mik--on-rag" href="https://arjenai.fi/blog/mik--on-rag">RAG-ratkaisua</a> (Retrieval-Augmented Generation). ✅ Käyttöliittymä ✅ Dokumenttien syöttö (PDF, DOCX, CSV) ✅ RAG-tyyppinen toiminta2. Ollama (tehokäyttäjälle)<a data-mce-href="https://ollama.com/" href="https://ollama.com/">Ollama </a>toimii komentorivillä ja tekee mallien lataamisesta ja ajamisesta jouhevaa. Se vaatii hieman teknistä osaamista, mutta tarjoaa enemmän säätömahdollisuuksia.✅Komentorivikäyttö ✅ Joustava ja kevyt3. vLLM (nopeutta ja suorituskykyä kaipaaville)<a data-mce-href="https://docs.vllm.ai/en/latest/" href="https://docs.vllm.ai/en/latest/">vLLM</a> on suunniteltu salamannopeaan käyttöön ja monen samanaikaisen pyynnön käsittelyyn. Erinomainen valinta, jos nopeus on tärkeää. ✅ Salamannopea ✅ Tukee monia yhtäaikaisia pyyntöjä4. Manuaalinen asennus (tutkijoille ja harrastajille)Voit myös ladata malleja itse esimerkiksi <a data-mce-href="https://huggingface.co/" href="https://huggingface.co/">Hugging Facesta</a> ja ajaa niitä Pythonin avulla. Tämä antaa täyden kontrollin ja sopii erityisesti mallien hienosäätöön ja tutkimukseen.✅ Täysi kontrolli ✅ Soveltuu hienosäätöön<h3>&nbsp;Mallin valinta: Suositut avoimen lähdekoodin LLM:t</h3><ul><li><a data-mce-href="https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma3/" href="https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma3/">Gemma 3</a>&nbsp; </li><li><a data-mce-href="https://deepseek-r1.com/" href="https://deepseek-r1.com/">DeepSeek R1</a> </li><li><a data-mce-href="https://qwen.readthedocs.io/en/latest/" href="https://qwen.readthedocs.io/en/latest/">QwQ 32B</a> </li><li><a data-mce-href="https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/" href="https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/">Llama 3.1</a></li></ul>🧩 Katso: <a data-mce-href="https://lmarena.ai/" href="https://lmarena.ai/">Chatbot Arena LLM -ranking</a> – vertaile malleja käyttäjäarvioiden perusteella<h3>Kuinka valita mallin koko?</h3>Kun malli on valittu, seuraavaksi täytyy valita sopiva mallikoko. Tätä varten käytetään usein "kvantisointia" – eli mallin tarkkuutta pienennetään, jotta se mahtuu vähemmän tehokkaille koneille.💡 Muista: RAM on tärkein resurssi LLM:ien ajamiseen. Tässä karkea muistilista: RAM-määrä --&gt; Suositeltu mallikoko 8 GB --&gt; 3B–7B (vahva kvantisointi) 16 GB --&gt; 7B–13B (kohtalainen kvantisointi) 32 GB+ --&gt; Jopa 30B (tarkka malli)⚙️ GPU nopeuttaa merkittävästi – käytä <a data-mce-href="https://devicetests.com/gpu-supports-cuda" href="https://devicetests.com/gpu-supports-cuda" data-mce-selected="inline-boundary">CUDA-yhteensopivaa NVIDIA﻿</a>-näytönohjainta jos mahdollista.<h3>&nbsp;Haittapuolia?</h3> ❌ Ei pääsyä verkkoon tai ajankohtaiseen dataan ❌ Raskaat mallit vaativat tehokkaan koneen<h3>Yhteenveto</h3> Paikallinen tekoäly on nyt kaikkien ulottuvilla. Valitse sopiva työkalu, lataa malli ja ota tekoäly haltuun – täysin ilman nettiä ja rajoituksia.🔧 Aloita pienestä ja laajenna, kun kokemusta kertyy.

Aja tekoälyä omalla koneellasi – näin otat LLM-mallit käyttöön ilman nettiä

Opi, kuinka AI-agentti verkkosivulle voi tehostaa asiakaspalvelua, nostaa myyntiä ja parantaa asiakastyytyväisyyttä. Tutustu hyötyihin ja ota botti käyttöön helposti.Yhä useampi asiakas odottaa saavansa apua verkkosivustolla heti. Agentti tarjoaa yrityksille mahdollisuuden vastata asiakkaiden tarpeisiin vuorokauden ympäri – tehokkaasti ja kustannustehokkaasti.<h2>Miksi AI-agentti verkkosivuille kannattaa?</h2> ✅ Palvelee 24/7 ilman taukoja ✅ Vapauttaa asiakaspalvelun resursseja ✅ Nostaa konversioita ja asiakastyytyväisyyttä<h2> Asiakastarina</h2>"Kun otimme agentin käyttöön, asiakaspalautteet parantuivat ja tiimimme pystyi keskittymään vaativampiin tehtäviin."<a data-mce-href="https://www.chatsimple.ai/?via=abl" href="https://www.chatsimple.ai/?via=abl" target="_blank" rel="noopener">Kokeile Chatsimplea maksutta ja koe hyödyt itse</a><h2>Usein kysytyt kysymykset agentista verkkosivuille</h2> Miten nopeasti agentti voidaan ottaa käyttöön? VASTAUS: Nopeimmillaan muutamissa tunneissa!&nbsp; Tarvitaanko ohjelmointitaitoja? VASTAUS: Ei tarvita!Voiko agentti integroitua nykyiseen CRM-järjestelmään? VASTAUS: Kyllä, mm. HubSpot-järjestelmään!

AI-agentti verkkosivuille – Paranna asiakaskokemusta reaaliajassa

<a data-mce-href="https://arjenai.fi/blog/ai-kokkikoulu--kuinka-opit-tekem--n-parempaa-ai-soppaa-laadukkaista-aineksista-ja-kunnon-reseptill" href="https://arjenai.fi/blog/ai-kokkikoulu--kuinka-opit-tekem--n-parempaa-ai-soppaa-laadukkaista-aineksista-ja-kunnon-reseptill" target="_blank" rel="noopener">AI-kokkikoulussamme</a> opit mm. käyttämään kehittyneitä kehotteita l. prompteja. Ohessa esimerkki projektisuunnitelman auditointi -kehotteesta.<h3> Projektisuunnitelma auditoija</h3>Olet kokenut projektijohtaja, jolla on yli 15 vuoden kokemus ohjelmistoprojektisuunnitelmien tarkastamisesta. Erityisosaamistasi on epämääräisten ehtojen ja piiloriskien tunnistaminen projektisuunnitelmassa sekä konkreettisemman ja helpommin johdettavan sekä selkeästi toteutumisvaiheet, tulokset ja onnistumiskriteerit sisältävän projektisuunnitelman tuottaminen tilaajalle tai toimittajalle. Yhdistät terävän sisällöllisen analyysin käytännönläheiseen neuvontaan.&lt;suunnitelma&gt; [LIITÄ SUUNNITELMA TÄHÄN TAI LATAA LIITTEENÄ] &lt;/suunnitelma&gt;&lt;osapuoli&gt; [MÄÄRITÄ MILLÄ PUOLELLA OLET (esim. "Olen Tilaajan edustaja")] &lt;/osapuoli&gt;Analysoi sopimus seuraavassa muodossa:##Yhteenveto $lyhyt_yleiskuvaus_suunnitelmasta_ja_keskeisistä_huolenaiheista##Riskianalyysitaulukko | Kohta | Riskitaso | Kuvaus | Liiketoiminnallinen vaikutus| |--------|------------|-------------|-----------------| $riskitaulukko##Yksityiskohtainen analyysi Kriittiset kysymykset (suunnitelman hylkäämiseen riittävät) $kriittisten_kysymysten_yksityiskohtainen_analyysi##Suuren riskin ehdot $suuririskisten_ehtojen_analyysi##Keskisuuren riskin ehdot $keskiriskisten_ehtojen_analyysi##Vertailu toimialan käytäntöihin $kuinka_ehdot_vertautuvat_tavanomaiseen_käytäntöön##Epäreilut tai poikkeavat ehdot $analyysi_ehdoista_jotka_poikkeavat_reiluudesta##Puuttuvat suojaukset $tärkeitä_ehtoja_jotka_tulisi_lisätä##Neuvottelustrategia ###Ehdotetut muutokset $konkreettiset_muotoiluehdotukset###Varasuunnitelmat $hyväksyttävät_kompromissiehdot###Hälytysmerkit $välitöntä_huomiota_vaativat_asiat###Suositellut toimenpiteet $priorisoitu_lista_seuraavista_askeleista###Lisähuomiot Sääntelyn noudattaminen $asiaankuuluvat_sääntelykysymykset###Tulevaisuuden varautuminen $tulevat_riskit_tai_mahdolliset_muuttujat###Yhteenvetosuositus $loppusuositus_ja_keskeiset_huomiotMuista:1. Keskity suunnitelman osalta olennaisiin riskeihin 2. Nosta esiin piilossa olevat velvoitteet tai sitoumukset 3. Merkitse poikkeavat vastuusäännökset 4. Huomioi epäselvät kohdat, jotka vaativat tarkennusta 5. Vertaa ehtoja alan tavanomaiseen käytäntöön 6. Ehdota konkreettisia parannuksia neuvotteluja vartenJos jokin osa vaatii erityishuomiota roolini perusteella (esim. tilaaja, toimittaja jne.), korosta näitä kohtia analyysissäsi. Huomioi myös, että jos suunnitelma vaikuttaa hyvältä, älä väkisin etsi ongelmia joita ei ole.

Esimerkki edistyneestä kehotesuunnittelusta

Businesswoman working on a laptop surrounded by digital graphics and financial data in a modern office setting, presenting artificial intelligence in business and finance

<h3>Johdanto tekoälyn hyödyntämiseen liidien hankinnassa</h3>Nykypäivän nopeasti muuttuvassa digitaalisessa ympäristössä yritykset etsivät jatkuvasti uusia ja innovatiivisia tapoja tehostaa liidien hankintaa. Tekoälyagenttien käyttöönotto on mullistanut sen, miten yritykset houkuttelevat ja konvertoivat potentiaalisia asiakkaita. Tässä tapaustutkimuksessa tarkastelemme, kuinka tekoälyagentit otettiin onnistuneesti käyttöön liidien hankinnassa – ja millaisia hyötyjä ja tuloksia se toi mukanaan.<h3>Strategia tekoälyagenttien taustalla</h3> Tekoälyagenttien integrointi liidien hankintaan perustuu useisiin keskeisiin strategioihin:1. Datan analysointi Tekoälyagentit kykenevät analysoimaan käyttäjän keskustelua ja etenemistä verkkosivulla käyttäytymismalleja ja mieltymyksiä. Tämä mahdollistaa tarkemman kohdentamisen ja auttaa yrityksiä tavoittamaan juuri oikeat prospektit.2. Personointi Tekoäly hyödyntää kerättyä dataa luodakseen yksilöllisiä ja tilanteeseen sopivia vuorovaikutuksia liidien kanssa. Tämä kasvattaa sitoutumista ja parantaa konversioprosentteja merkittävästi.<figure id="figure-swa5czuptm96w2mzp"><img id="swa5czuptm96w2mzp" src="https://cdn.durable.co/blocks/36jHQkpAkIXp0ld5BOe791CpuSbd4gSlpSCzhiraMiCYQeg7BLxNMvmX7BFvG6Wz.png" alt="" title="" class="object-cover bg-gray-100 " style="aspect-ratio: 16/9; object-position: center center;" data-corners="default" data-aspect="16:9" data-caption="" data-positionX="undefined" data-positionY="undefined" data-fullWidth="false"/></figure><h3>Saavutetut tulokset</h3> Tekoälyagenttien käyttöönotto liidien hankinnassa on tuottanut vaikuttavia tuloksia. Yksi merkittävimmistä saavutuksista on liidien laadun ja konversioasteiden selkeä parantuminen. Kun tekoälyn analytiikka- ja automaatiokykyjä hyödynnetään oikein, yritykset ovat onnistuneet tehostamaan liidien hankintaa huomattavasti.Esimerkiksi eräs yritys raportoi 30 % kasvun kvalifioitujen liidien määrässä sen jälkeen, kun tekoälyagentit otettiin osaksi liidiprosessia. Tämä ei ainoastaan vahvistanut myyntiputkea, vaan myös paransi asiakastyytyväisyyttä – kiitos yksilöllisempien ja kohdennetumpien kontaktien.Tapausesimerkki: onnistunut tekoälyn hyödyntäminen käytännössä Hyvä esimerkki onnistuneesta tekoälyn käyttöönotosta on eräs verkkokauppayritys, joka kamppaili potentiaalisten asiakkaiden tunnistamisessa suuresta prospektimäärästä. Kun tekoälyagentit otettiin käyttöön, yritys kykeni segmentoimaan kohdeyleisönsä tarkemmin ja viestimään kohdennetummin.Tulokset puhuvat puolestaan: konversioaste nousi huikeat 40 % vain kuuden kuukauden aikana. Myyntitiimi pystyi keskittymään laadukkaisiin liideihin sen sijaan, että aikaa olisi kulunut epärelevanttien yhteystietojen seulomiseen.<h3>Yhteenveto</h3> Tekoälyagenttien hyödyntäminen liidien hankinnassa ei ole pelkkä ohimenevä trendi – se on välttämättömyys yrityksille, jotka haluavat pysyä kilpailun kärjessä. Tämä tapaustutkimus osoittaa, että tekoäly voi merkittävästi parantaa liidien hankintaa tehostamalla prosesseja, nostamalla liidien laatua ja kasvattamalla konversioita.Kun yhä useammat yritykset omaksuvat tekoälypohjaisia strategioita, on selvää, että tekoälyagenttien integrointi osaksi liiketoimintaa tulee olemaan keskeisessä roolissa liidien hankinnan tulevaisuudessa. Ne yritykset, jotka osaavat tarttua mahdollisuuteen ajoissa, pääsevät nauttimaan tämän teknologisen murroksen eduista ensimmäisten joukossa.<h3>&nbsp; Onko yrityksesi valmis nostamaan liidien hankinnan uudelle tasolle?</h3> Tutustu tekoälyratkaisuihimme ja ota yhteyttä – autamme sinua rakentamaan tehokkaan, älykkään ja tuloksellisen liidigeneroinnin prosessin.

Tekoälyagentit mullistavat liidien hankinnan – näin yritykset saavuttavat parempia tuloksia

AI Artificial Intelligence Chatbot with Speech Bubble and Humans

Tekoäly mullistaa organisaatioita ympäri maailmaa ja tarjoaa ennennäkemättömiä mahdollisuuksia monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseen, kasvun vauhdittamiseen, tehokkuuden parantamiseen ja uusien liiketoimintamahdollisuuksien luomiseen. Erityisen totta tämä on startup-yritysten kohdalla, jotka reagoivat nopeasti uusiin markkinamahdollisuuksiin tekoälyn avulla. Google Cloudin raportti "<a data-mce-href="https://cloud.google.com/resources/content/future-of-ai-report" href="https://cloud.google.com/resources/content/future-of-ai-report" target="_blank" rel="noopener">Future of AI: Perspectives for Startups 2025</a>" kokoaa yhteen alan johtavien asiantuntijoiden näkemyksiä tekoälyn tulevaisuudesta ja tarjoaa arvokkaita neuvoja startupeille, jotka haluavat menestyä tässä nopeasti kehittyvässä ympäristössä. Tässä blogikirjoituksessa käymme läpi raportin keskeisiä havaintoja.<h3>Tulevaisuuden tekoälyennusteet</h3> Raportti sisältää useita mielenkiintoisia ennusteita tekoälyn tulevaisuudesta vuodelle 2025 ja sen jälkeen: • Infrastruktuurin vallankumous: Generatiivisen tekoälyn valtavat laskenta- ja kommunikaatiotarpeet haastavat infrastruktuurikehityksen. Tämä johtaa erikoistuneisiin verkkoihin ja laitteistoihin, kuten TPU- ja GPU-yhteyksiin, sekä innovaatioihin muistiarkkitehtuurissa. Kustannustehokkuus ja luotettavuus paranevat merkittävästi. • Multimodaalinen tekoäly yleistyy: Ääni, kuva ja luonnollinen kieli yhdistyvät saumattomiksi vuorovaikutuskokemuksiksi, mikä voi vähentää perinteisten laitteiden käyttötapojen tarvetta. • Tekoäly ihmisen kykyjen tukena: Tekoäly nähdään jatkossakin työkaluna ihmisen kykyjen parantamiseksi, ei korvaajana.&nbsp; • Toimialojen murros: erityisesti media-, SaaS- ja biologia-alat (lääkkeet ja maatalous) ovat alttiita tekoälyn ajamalle muutokselle. Esimerkiksi genomin kielimallit voivat mullistaa maatalouden ja terveydenhoidon. • Pitkän kontekstin ja RAG:n lähentyminen: Mallit oppivat päättämään, milloin käyttää pitkää kontekstia ja milloin RAG-tekniikkaa (Retrieval-Augmented Generation) tarkkuuden ja tehokkuuden optimoimiseksi. • Tekoälyagentit osana arkea: Tekoälyagentit integroituvat saumattomasti päivittäiseen elämään ja vuorovaikutuksemme tekoälyn kanssa muuttuu ihmismäisemmäksi, jolloin agentit ymmärtävät kielen lisäksi myös visuaalisia vihjeitä. Niiden laajamittainen käyttöönotto voi kuitenkin viedä odotettua kauemmin. • Yrityshaku valtava mahdollisuus: Suuri mahdollisuus piilee yritysdatan haussa, sillä 80 % maailman datasta on rakenteetonta. • Tekoäly ymmärtää tunteita: Tekoäly alkaa ymmärtää ja reagoida ihmisen tunteisiin, mikä mahdollistaa tarinoiden ja sisällön personoinnin yksilöllisten tunnevasteiden mukaan. • Painopiste siirtyy mallien rakentamisesta niiden soveltamiseen: Teknologinen kehitys keskittyy yhä enemmän tekoälyn laajaan käyttöönottoon eri toimialoilla todellisten ongelmien ratkaisemiseksi ja konkreettisen arvon tuottamiseksi. Erityisesti robotiikassa odotetaan merkittäviä edistysaskeleita.

Tekoälyn tulevaisuus vuonna 2025: Keskeiset havainnot Google Cloudin raportista

Head with a bookshelf in front of black wall

Retrieval-Augmented Generation (RAG) -ratkaisut yhdistävät organisaation oman tietämyksen ja generatiivisen tekoälyn tarjoamat mahdollisuudet. Jotta RAG-malli voi tarjota tarkkaa ja arvokasta tietoa, sen koulutus vaatii sekä dokumentoitua tietämystä (explicit knowledge) että hiljaista tietämystä (tacit knowledge). Tässä artikkelissa tarkastelemme, miten nämä tietämystyypit vaikuttavat RAG-mallin kehittämiseen ja miten tekoäly voidaan opettaa tehokkaasti.<h3>1. Dokumentoitu tietämys: Perusta RAG-mallin oppimiselle</h3>Dokumentoitu tietämys on muodollista, tallennettavaa ja helposti jaettavaa tietoa, joka voidaan sisällyttää suoraan RAG-ratkaisun tietovarastoon. Esimerkkejä tästä ovat:<ul><li>Kirjoitetut ohjeet ja manuaalit</li><li>Tietokannat ja artikkelit</li><li>Strukturoidut raportit ja tutkimukset</li></ul> Dokumentoidun tietämyksen käsittely RAG-mallissa<ul><li>Aineistoanalyysi – Selvitetään, mitkä tiedot ovat relevantteja ja missä muodossa ne ovat saatavilla.</li><li>Aineistojen käsittely – Muutetaan eri formaateissa olevat dokumentit rakenteiseksi ja helposti haettavaksi.</li><li>Tietojen täydentäminen – Täydennetään aineistoa puuttuvilla elementeillä ja lisätään siihen kontekstuaalisuutta.</li><li>Mallin koulutus – Opetetaan malli tunnistamaan oikeat lähteet ja käyttämään tietoa vastauksissaan.</li><li>Testaus ja validointi – Varmistetaan, että RAG-malli hakee ja generoi oikeaa tietoa luotettavasti.</li></ul><h3> 2. Hiljainen tietämys: Spesialistin ajattelun yhdistäminen tekoälyyn </h3>Tacit-tietämys on kokemuksen kautta syntynyttä, usein tiedostamatonta tai dokumentoimatonta tietoa. Se ilmenee asiantuntijoiden osaamisessa ja käytännön kokemuksissa, joita ei ole aina helppo kirjata strukturoidusti.Tacit-tiedon hyödyntäminen RAG-mallissa<ul><li>Tiedon kerääminen – Asiantuntijoiden haastattelut, keskustelut ja havainnot tallennetaan esimerkiksi tekstimuodossa tai äänitteinä. </li><li>Dokumentointi – Kerätty hiljainen tietämys muutetaan jäsennellyksi tiedoksi, kuten ohjeiksi, prosessikuvauksiksi tai oppimateriaaleiksi. </li><li>Linkitykset ja kytkökset – Tacit-tieto toimii "kytkevinä linkkeinä", jotka auttavat tekoälyä ymmärtämään, miten eri tiedot liittyvät toisiinsa.</li></ul><h3> 3. Yhdistetyn tietämyksen hyödyntäminen RAG-mallissa </h3>Kun dokumentoitu tietämys täydennetään tacit-tiedolla, RAG-ratkaisusta kehittyy todellinen spesialisti. Se pystyy tarjoamaan tarkempia ja kontekstuaalisesti merkityksellisempiä vastauksia käyttäjilleen.<figure id="figure-d1yze4qxrum8fq7v97"><img id="d1yze4qxrum8fq7v97" src="https://cdn.durable.co/blocks/bKTREdRvzHz3XlfiiW8cEQIAHmEnJA3CpgOlRoT45OtCVu7NYmIIEWNZynvsvuDj.png" alt="" title="" class="object-cover bg-gray-100 " style="aspect-ratio: 16/9; object-position: center center;" data-corners="default" data-aspect="16:9" data-caption="" data-positionX="undefined" data-positionY="undefined" data-fullWidth="false"/></figure><h3>Yhteenveto</h3> RAG-ratkaisun tehokkuus riippuu sen kyvystä yhdistää sekä eksplisiittinen että hiljainen tietämys. Dokumentoidun tiedon avulla tekoäly saa vahvan pohjan faktapohjaiselle tiedonhaulle, kun taas tacit-tieto rikastaa sitä asiayhteyksillä ja käytännön sovelluksilla. Näiden yhdistäminen tekee RAG-malleista entistä tarkempia, joustavampia ja asiantuntevampia, mikä mahdollistaa tarkemmin reagoivat AI-pohjaiset ratkaisut eri toimialoille. Vinkki: tutustu Nonakan ja Takeuchin klassikkoon "<a data-mce-href="https://www.amazon.com/Knowledge-Creating-Company-Japanese-Companies-Innovation/dp/0195092694" href="https://www.amazon.com/Knowledge-Creating-Company-Japanese-Companies-Innovation/dp/0195092694" target="_blank" rel="noopener">Knowledge Creating Company" (1995)".</a>

Blogi

Aja tekoälyä omalla koneellasi – näin otat LLM-mallit käy...

AI-agentti verkkosivuille – Paranna asiakaskokemusta reaa...

Esimerkki edistyneestä kehotesuunnittelusta

Tekoälyagentit mullistavat liidien hankinnan – näin yrity...

Tekoälyn tulevaisuus vuonna 2025: Keskeiset havainnot Goo...

RAG-ratkaisun tekoälyn opettaminen: dokumentoidun ja hilj...