Realizacje
mojApteczka — produkt end-to-end zbudowany na GenAI.
Nasz najmocniejszy dowód kompetencji: kompletny produkt cyfrowy, który zaprojektowaliśmy, zbudowaliśmy i utrzymujemy — od backendu po aplikacje mobilne.
Kontekst
Od zera do działającego produktu.
mojApteczka to produkt cyfrowy z domeny ochrony zdrowia, oparty na wiedzy — czyli dokładnie ten typ systemu, którego firmy potrzebują najczęściej: wiarygodne odpowiedzi z kontrolowanych źródeł, podane bezpiecznie i na skalę. Zbudowaliśmy go w całości na Generative AI, w architekturze produkcyjnej, nie w notatniku data scientista.
W skrócie
mojApteczka w jednym akapicie — fakty do zacytowania.
mojApteczka to kompletny produkt cyfrowy oparty na Generative AI, który Semitora zaprojektowała, zbudowała i samodzielnie utrzymuje — od backendu w chmurze AWS, przez pipeline'y ETL i bazę wiedzy RAG z cytowaniami źródeł, po aplikacje mobilne na iOS i Android oraz wsparcie klienta oparte na AI. Ten sam stack — architektura, dane, ewaluacje jakości, zgodność z RODO i AI Act — Semitora przenosi do wdrożeń u klientów.
System działa na produkcji, nie w demo. Operacyjny snapshot z czerwca 2026 obejmował 302 516 rekordów interakcji lekowych, a zaokrąglony koszt warstwy inferencji jednego skanu AI wynosił 0,0006 USD. To parametry tego systemu i momentu, nie benchmark dla innego wdrożenia. Wcześniejszą procentową metrykę ekstrakcji wycofaliśmy, ponieważ w publicznym materiale nie zachował się artefakt pozwalający odtworzyć próbę, kryterium i wynik per przypadek.
Aktualne na: 30 lipca 2026 · dane własne i przegląd źródeł mojApteczka.
Co zbudowaliśmy
Pełny stack — ten sam, który wdrażamy u klientów.
To jeden działający system produkcyjny, warstwa po warstwie: backend w chmurze AWS, pipeline'y ETL, baza wiedzy RAG z cytowaniami, wsparcie oparte na AI i aplikacje mobilne. Ten sam zestaw warstw Semitora przenosi do wdrożeń u klientów.
Backend w chmurze AWS
Architektura produkcyjna: skalowanie, bezpieczeństwo, monitoring i kontrola kosztów inferencji.
ETL i dane
Pipeline'y przetwarzające źródłowe dane medyczne do ustrukturyzowanej, wersjonowanej bazy wiedzy.
Bazy wiedzy / RAG
Odpowiedzi generowane wyłącznie z kontrolowanych źródeł, z cytowaniami i ewaluacją jakości.
Wsparcie oparte na AI
Obsługa użytkownika z AI w pierwszej linii i człowiekiem w pętli tam, gdzie to konieczne.
Aplikacje mobilne
Produkt w rękach użytkowników końcowych — iOS i Android, z pełnym cyklem wydawniczym.
Wyzwania
Co było naprawdę trudne — i czego się nauczyliśmy.
Halucynacje w domenie wysokiego ryzyka
W ochronie zdrowia „prawie dobra” odpowiedź jest groźna. Rozwiązanie: ścisły RAG, cytowania źródeł i automatyczne ewaluacje jakości odpowiedzi.
Koszty inferencji na skalę
Naiwna architektura GenAI potrafi zjeść marżę. Rozwiązanie: cache'owanie, dobór modeli do zadań i monitoring kosztu per zapytanie.
Dane źródłowe w nieładzie
Największa praca była przed modelem, nie w nim: ETL, czyszczenie i wersjonowanie wiedzy. To samo czeka każdą firmę — i wiemy, jak przez to przejść.
Bezpieczeństwo i zgodność
Wrażliwa domena — z kontrolą i zgodnością.
Ochrona zdrowia nie wybacza błędów ani wycieków. Te same mechanizmy zbudowaliśmy w mojApteczce i wdrażamy u klientów.
Dane i RODO
Dane w kontrolowanej, wersjonowanej bazie wiedzy; architektura i dostęp projektowane pod RODO.
Zgodność z AI Act
Klasyfikacja ryzyka, dokumentacja i nadzór — system projektowany pod obowiązki AI Act, nie dorabiany po fakcie.
Kontrola halucynacji
Ścisły RAG, cytowania źródeł i automatyczne ewaluacje — przy braku odpowiedzi system mówi „nie wiem”.
Nadzór człowieka
AI w pierwszej linii, człowiek w pętli tam, gdzie stawka jest wysoka.
To samo podejście u Ciebie: RAG, zgodność z AI Act i AI dla ochrony zdrowia.
Rezultaty
RAG
wersjonowana baza wiedzy, cytowania źródeł i kontrolowana odmowa
$0,0006
koszt pojedynczego skanu AI na produkcji
302 516
rekordów interakcji lekowych w produkcyjnej bazie wiedzy
Dane produkcyjne mojApteczka, czerwiec 2026.
Robimy to u siebie
Zbudowaliśmy to — i sami na tym działamy.
Nie tylko doradzamy. Markę mojApteczka prowadzimy na AI, którą sami zbudowaliśmy: treści, dotarcie i wsparcie — wielojęzycznie, niemal bez rąk.
Blog wielojęzyczny
Blog, który właśnie czytasz, to nasz system: posty powstają, przechodzą review i quality control, wychodzą w wielu językach — zasięg i lepsze SEO. (Jak: generowanie + kontrola jakości + tłumaczenia.)
Zobacz blog →Podcast end-to-end
Podcast od nagrania po publikację: montaż, transkrypcja, promocja w social, wersje językowe. (Jak: produkcja + dystrybucja + transkrypcja.)
Posłuchaj →Film na YouTube
Tworzymy prawdziwe filmy i publikujemy je automatycznie na YouTube — kolejny wielojęzyczny kanał dotarcia. (Jak: produkcja wideo + auto-publikacja.)
Obejrzyj →Wielojęzyczny chatbot
Odpowiada klientom w ich języku, z kontrolowanych źródeł — na żywo na stronie produktu. (Jak: RAG + wielojęzyczność.)
Wypróbuj na mojapteczka.pl →Bot supportu z triangulacją
Zgłoszenie trafia najpierw do bota: trianguluje problem, waliduje przesłane dane, oznacza to, co rozwiązano we wcześniejszych wersjach — i przekazuje komplet botowi-naprawiaczowi. (Jak: triage + walidacja + tagowanie + handoff.)
AI → człowiek ograniczony workflow AI z eskalacją; bez publikowania odsetka bez okresu i mianownika
To samo podejście wdrożymy u Ciebie.
Architektura, pipeline'y danych, RAG, ewaluacje, aplikacje — wszystko, co zbudowaliśmy dla własnego produktu, przenosimy do Twojej organizacji. Bez eksperymentowania na Twoim budżecie.
Kolejne studia przypadków — wdrożenia u klientów z branż finansów, produkcji, ochrony zdrowia i hotelarstwa — opublikujemy po zakończeniu projektów.