Firmy farmaceutyczne.
01. Doświadczenie (1 czerwca 2025 r. - obecnie)
Agent AI dla przemysłu farmaceutycznego – przetargi RFQ
Obsługuje cały cykl operacyjny RFQ — od otrzymania wniosku po dokumenty końcowej oferty — z szybkością i dokładnością na poziomie przedsiębiorstwa.
- Automatycznie analizuj i analizuj dokumenty RFQ w wielu formatach — PDF, Word, Excel — ze zintegrowanym zarządzaniem terminami.
- Automatycznie wypełniaj standardowe szablony formularzy organizacji danymi o firmie i produktach.
- Dopasuj wymagania zapytania ofertowego do dostępnego portfolio, w tym dopasowanie według formy farmaceutycznej — tabletki, kapsułki, zastrzyki.
- Sprawdź dostępność w czasie rzeczywistym dzięki integracji z systemami magazynowymi i dostępowi do aktualnych specyfikacji technicznych.
Dostępne wyłącznie jako oprogramowanie na zamówienie, wdrażane zgodnie ze specyficznymi wymaganiami organizacji. Skierowane do producentów leków generycznych, CMO i dystrybutorów farmaceutycznych.
02. Edukacja i szkolenia (w toku)
Wdrożenie w przedsiębiorstwie w rygorystycznym i kontrolowanym środowisku
- AWS Cloud (zalecane), lokalne rozwiązanie lub inny dostawca chmury — Amazon Linux 2, Ubuntu Server, RHEL lub CentOS Stream.
- Główna baza danych OpenSearch (2.11.0+) z opcjonalnym PostgreSQL do zaawansowanej analizy.
- Niestandardowa domena ze strukturą subdomeny (app/api/admin), certyfikat SSL i dedykowana konfiguracja sieciowa.
03. Umiejętności osobiste
AWS
- EC2, VPC, S3, IAM, CloudFormation/Terraform, CloudWatch, zarządzanie DNS i certyfikaty SSL.
Platforma
- Docker i Docker Compose, zarządzanie kontenerami, zaawansowany Linux — procesy, uprawnienia, usługi, logi.
Domena danych i farmaceutyków
- Znajomość języków OpenSearch/Elasticsearch, SQL, bash i Python, znajomość terminologii FDA, EMA, ICH, GMP, API/substancji pomocniczych/bioekwiwalencji.
04. Architektura techniczna
Nenos Agent RFQ firmy Pharma AI jest najbardziej złożonym agentem w portfolio Nenos Z perspektywy integracji z systemami zewnętrznymi i rygorystycznego podejścia domenowego. Proces RFQ automatycznie obejmuje całą sekwencję operacyjną: analizę dokumentów zapytań w wielu formatach (PDF, Word, Excel), normalizację wymagań w schemacie wewnętrznym (INN, postać farmaceutyczna, stężenie, ilości, terminy dostawy), dopasowanie semantyczne do katalogu produktów za pośrednictwem LlamaIndex, weryfikację dostępności w czasie rzeczywistym poprzez integrację z systemami ERP i WMS oraz generowanie dokumentacji ofertowej z automatycznym wypełnianiem standardowych formularzy organizacji. Modele Claude firmy Anthropic, za pośrednictwem Amazon Bedrock, interpretują specjalistyczną terminologię farmaceutyczną — API, substancje pomocnicze, bioekwiwalencję, formy dawkowania, wymagania GMP — z ekspercką dokładnością.
Architektura mikrousług została zaprojektowana z myślą o środowiskach korporacyjnych o rygorystycznych wymaganiach: każda usługa działa w izolacji w kontenerach Docker, z asynchroniczną komunikacją za pośrednictwem kolejek komunikatów, pełną audytowalnością i obsługą konfiguracji o wysokiej dostępności. Wdrożenie jest dostępne w AWS (Amazon Linux 2, EC2, VPC, S3, IAM, CloudWatch), lokalnie (Ubuntu Server, RHEL, CentOS Stream) oraz w konfiguracjach hybrydowych, z główną bazą danych OpenSearch 2.11.0+ i opcjonalnie PostgreSQL. Poprzez platformę MCP agent łączy się z platformami zaopatrzeniowymi, systemami zarządzania dostawcami i bazami danych regulacyjnych (FDA, EMA) w celu kontroli zgodności w czasie rzeczywistym.
Bezpieczeństwo agentów jest traktowane jako samodzielna warstwa architektoniczna. W branży farmaceutycznej wadliwa oferta może mieć poważne konsekwencje operacyjne i niezgodności z przepisami. Poziom testów adwersarskich jest najwyższy w portfolio. Nenos, ze szczególnym uwzględnieniem manipulacji danymi o stanie zapasów, nieautoryzowanego generowania ofert produktowych oraz włamań za pośrednictwem dokumentów RFQ. Każda instancja przed dostawą przechodzi rygorystyczny proces testów, obejmujący główne wektory ataków specyficzne dla systemów LLM oraz całe spektrum luk w zabezpieczeniach skatalogowanych w rankingu OWASP LLM Top 10.