Farmaceutické společnosti.
01. Zkušenosti (1. června 2025 – současnost)
Agent umělé inteligence pro farmaceutický průmysl – RFQ (výzva k podávání nabídek)
Podporuje kompletní operační cyklus RFQ – od přijetí poptávky až po finální nabídkovou dokumentaci – s rychlostí a přesností na podnikové úrovni.
- Automaticky analyzujte a parsujte dokumenty RFQ v různých formátech – PDF, Word, Excel – s integrovanou správou termínů.
- Automaticky naplňovat šablony standardních formulářů organizace údaji o společnosti a produktech.
- Porovnejte požadavky RFQ s dostupným portfoliem, včetně porovnávání podle lékové formy – tablety, kapsle, injekce.
- Ověřujte si dostupnost v reálném čase díky integraci se systémy pro správu zásob a přístupu k aktualizovaným technickým specifikacím.
K dispozici výhradně jako zakázkový software, implementovaný dle specifických požadavků organizace. Určeno pro výrobce generických léčiv, marketingové ředitele a farmaceutické distributory.
02. Vzdělávání a odborná příprava (probíhá)
Implementace v podniku v přísném a kontrolovaném prostředí
- AWS Cloud (doporučeno), on-premise nebo jiný poskytovatel cloudu — Amazon Linux 2, Ubuntu Server, RHEL nebo CentOS Stream.
- Hlavní databáze OpenSearch (2.11.0+) s volitelným PostgreSQL pro pokročilou analýzu.
- Vlastní doména se strukturou subdomén (aplikace/api/admin), SSL certifikátem a konfigurací vyhrazené sítě.
03. Osobní dovednosti
AWS
- EC2, VPC, S3, IAM, CloudFormation/Terraform, CloudWatch, správa DNS a SSL certifikátů.
Platforma
- Docker a Docker Compose, správa kontejnerů, pokročilý Linux — procesy, oprávnění, služby, logy.
Datová a farmaceutická doména
- Znalost OpenSearch/Elasticsearch, SQL, bash a Python skriptování, znalost terminologie FDA, EMA, ICH, GMP, API/pomocných látek/bioekvivalence.
04. Technická architektura
Nenos Pharma AI Agent RFQ Bidding je nejkomplexnějším agentem v portfoliu. Nenos z hlediska integrace s externími systémy a rigorózní domény. Procesor RFQ automaticky pokrývá celou operační sekvenci: analýzu dokumentů požadavků v různých formátech (PDF, Word, Excel), normalizaci požadavků v interním schématu (INN, léková forma, síla, množství, dodací lhůty), sémantické porovnávání s katalogem produktů prostřednictvím LlamaIndex, ověřování dostupnosti v reálném čase prostřednictvím integrace s ERP a WMS a generování nabídkové dokumentace s automatickým vyplňováním standardních formulářů organizace. Modely Claude od Anthropic prostřednictvím Amazon Bedrock interpretují specializovanou farmaceutickou terminologii – API, pomocné látky, bioekvivalenci, lékové formy, požadavky GMP – s přesností na expertní úrovni.
Architektura mikroslužeb je navržena pro podniková prostředí s přísnými požadavky: každá služba běží izolovaně v kontejnerech Docker, s asynchronní komunikací prostřednictvím front zpráv, plnou auditovatelností a podporou konfigurací s vysokou dostupností. Nasazení je k dispozici na AWS (Amazon Linux 2, EC2, VPC, S3, IAM, CloudWatch), on-premise (Ubuntu Server, RHEL, CentOS Stream) a hybridních konfiguracích, s hlavní databází OpenSearch 2.11.0+ a volitelným PostgreSQL. Prostřednictvím MCP se agent připojuje k sourcingovým platformám, systémům správy dodavatelů a regulačním databázím (FDA, EMA) pro kontroly shody v reálném čase.
Zabezpečení agentů je považováno za samostatnou architektonickou vrstvu. Ve farmaceutickém průmyslu může mít chybná nabídka vážné provozní a compliance důsledky. Úroveň adversarial testování je nejvyšší v portfoliu. Nenos, se zvláštním zaměřením na manipulaci s daty o zásobách, neoprávněné generování cenových nabídek produktů a vkládání informací prostřednictvím dokumentů RFQ. Každá instance prochází před dodáním přísným procesem testování protichůdných systémů, který zahrnuje hlavní vektory útoku specifické pro systémy LLM a celé spektrum zranitelností katalogizovaných v OWASP LLM Top 10.