Ugrás a tartalomra
LavX Managed Systems
KezdőlapPlatformMegoldások
EsettanulmányokKutatásTrust Center
RólunkMűhelyKapcsolat
HU | ENKapcsolatfelvétel

Sütiket használunk, hogy az oldal működjön, megjegyezzük a nyelvet, és ha engedélyezi, mérjük a használatot. Ön dönt.

LavX Managed Systems

EU-rezidens AI-mérnökség európai vállalkozásoknak. RAG, LLMOps, ágensek, egyedi szoftver. Modellfüggetlen, szállítói függőség nélkül.

Budapest · EU · EU-rezidens AI-mérnökség

Termék

PlatformMegoldások

Bizonyíték

EsettanulmányokKutatásTrust Center

Cégünk

RólunkMűhelyKapcsolat
© 2026 LavX Managed Systems · Budapest · EU
Adatvédelmi tájékoztatóImpresszumHU | EN
KutatásForrással, évszámmal
Kutatás

Nem ügyfélsztori.Publikált kutatás,amire építünk.

Nem kitalált ügyfélszámokat mutatunk. Itt azt a publikált, lektorált kutatást és elemzői adatot látja, amire a megközelítésünk épül: forrással, évszámmal és a korlátokkal együtt. A saját éles eredményeinket NDA után, az ügyfél hozzájárulásával mutatjuk meg.

Nézze meg a kutatást ↓Mit szállítunk →
Kutatás

Amire a megközelítésünk épül

Publikált, lektorált kutatás és elemzői adat. Mindegyikhez forrás, évszám és korlátok tartoznak. A saját éles számainkat NDA után, az ügyfél hozzájárulásával mutatjuk.

Éles eredmények
28,6%lektorált

Ennyivel csökkent egy valós ügyfélszolgálati csapatnál az ügymegoldás medián ideje, amikor a múltbeli jegyekre épülő, tudásgráffal megerősített RAG-asszisztens támogatta a munkát.

LinkedIn · SIGIR 2024arXiv 2404.17723 →

A szerzők a saját belső eszközükről számolnak be. A javulást a korábbi RAG-alapvonalukhoz mérték, nem független benchmarkhoz.

90%szolgáltatói

Ennyivel kevesebb megalapozatlan (hallucinált) választ adott a tudásbázishoz kötött és kétlépcsős ellenőrzéssel kiegészített RAG-asszisztens, és 99%-kal kevesebb súlyos megfelelési hibát.

DoorDash Engineering · 2024Engineering blog →

A szolgáltató saját, nem auditált mérése. Az alapvonal és a pontos módszertan nem nyilvános.

Pontosság és megalapozottság
+7,5pontlaboratóriumi

Ennyi százalékponttal pontosabb találatokat adott egy nyílt kérdés-válasz benchmark, miután strukturált tudásgráfot illesztettek a klasszikus RAG-folyamathoz.

Scientific Reports, Nature Portfolio · 2025nature.com →

Laboratóriumi benchmark, nem éles ügyfélszolgálati eredmény. Százalékpont, nem relatív javulás.

Piaci kontextus
60%elemzői

Az ügyfelek beszámolói szerint az ügyintézők ilyen arányban nem ajánlják az önkiszolgáló lehetőségeket: az eszköz önmagában kevés, a bevezetéshez folyamat és betanítás is kell.

Gartner · 2025Gartner felmérés →

5 801 ügyfél megkérdezésén alapuló, észlelésalapú adat (2025. január, február).

80%előrejelzés

Elemzői előrejelzés szerint 2029-re az ügyfélszolgálati ügyek ekkora részét oldhatja meg önállóan az ágensalapú AI, 30%-os költségcsökkenés mellett.

Gartner · 2025Gartner előrejelzés →

Előrejelzés, nem mért eredmény. Irányadó számként kezelendő, nem mai teljesítményként.

Miért kutatást mutatunk, és nem ügyféltörténeteket?

Mert a kitalált vagy ellenőrizhetetlen ügyfélszám rosszabb a semminél. A fenti adatok nyilvános, hivatkozható forrásokból származnak, a korlátaikkal együtt. Az LMS a saját éles eredményeit szívesen megmutatja, de NDA után és az ügyfél hozzájárulásával, nem a honlapon.

Beszéljünk

A saját rendszerére szabott becslést kér?

A fenti kutatás a kiindulópont, nem az ígéret. Az Ön adataira és folyamatára szabott reális becslést egy híváson adunk, mérnökkel, nem értékesítővel.

Kérjen visszahívástNézze meg a bizonyítékot →