import React, { useState } from "react"; import { TerminalBlock } from "../components/TerminalBlock"; import { ArrowRight, Activity, Search, Database, ChevronRight, GitCommit, BarChart, Server, Shield, Box, Cloud, Layers, Cpu, Lock, X, Zap, Globe, } from "lucide-react"; import { Link } from "react-router-dom"; import { useLanguage } from "../App"; // Type definition for Projects interface ProjectData { id: string; category: string; title: string; shortDesc: string; fullDesc: string; metrics: { label: string; value: string }[]; stack: string[]; architecture: string; challenge: string; } export const Home: React.FC = () => { const { language } = useLanguage(); const [selectedProject, setSelectedProject] = useState( null, ); const content = { en: { new_research: "New Research: LoRA Without Regret", hero_title: "Engineering Intelligence.", hero_subtitle: "We bridge the gap between research papers and production environments. Specialized consulting for LLM infrastructure, evaluation pipelines, and custom model adaptation.", btn_services: "View Services", btn_research: "Read Research", latest_thinking: "Latest Thinking", view_archive: "View Archive", lora_desc: "Fine-tuning large models is expensive. Low-rank adaptation (LoRA) promises efficiency, but does it sacrifice performance? Our deep dive into rank scaling and matrix initialization.", technical_deep_dive: "Technical Deep Dive", expertise_title: "Our Expertise", process_title: "The Pipeline", process_desc: "We don't just write code; we engineer systems. Our engagement process is designed for transparency and velocity.", projects_title: "Selected Deployments", projects_desc: "We don't sell hours. We sell shipped, production-grade systems. Click on a project to view the architecture.", trusted_stack: "Built with Production Standards", modal_stack: "Tech Stack", modal_impact: "Business Impact", modal_arch: "Architecture Highlight", modal_challenge: "The Challenge", close: "Close", services: { mvp: { title: "MVP & Prototyping", desc: "From concept to deployed model in weeks. We build robust POCs using the latest foundation models (Gemini, Claude, OpenAI) to validate business value before heavy investment.", }, audit: { title: "System Audit", desc: "Why is your RAG pipeline hallucinating? We perform deep architectural audits, evaluating retrieval quality, prompt efficacy, and security vulnerabilities.", }, integration: { title: "Custom Integration", desc: "Fine-tuning and integrating open-weights models into your secure infrastructure. We handle the MLOps so you own your weights and your data.", }, }, learn_more: "Learn more", process_steps: [ { step: "01", title: "Discovery & Audit", desc: "We define the metric that matters. Is it latency? Accuracy? Cost?", }, { step: "02", title: "Prototyping", desc: "Rapid iteration using state-of-the-art models to validate feasibility.", }, { step: "03", title: "Evaluation (Evals)", desc: "We build a custom test suite (Pass@k, RAGAS) before we ship.", }, { step: "04", title: "Production", desc: "Containerization, CI/CD pipelines, and observability setup.", }, ], stack: { infra: "Infrastructure", orchestration: "Orchestration", inference: "Inference & Serving", data: "Data & Vector Ops", }, projects: [ { id: "compliance", category: "FinTech / Legal", title: "ComplianceGuard AI", shortDesc: "Automated regulatory compliance checking for a Tier-1 bank. Reduced manual review time by 85% using a secure RAG pipeline.", fullDesc: "We architected a secure, on-premise Retrieval Augmented Generation (RAG) system that ingests thousands of changing regulatory documents (PDFs) and cross-references them with loan applications in real-time.", challenge: "The client was spending 2000+ man-hours monthly manually checking loan applications against constantly updating Bank of Thailand regulations. Privacy requirements prevented using public APIs.", architecture: 'Hybrid-cloud setup. Sensitive data stays on-prem (OpenShift) using a fine-tuned Llama-3-70B for inference. Regulatory documents are indexed in Weaviate. LangChain orchestrates the "Reasoning" step to cite specific regulatory clauses.', metrics: [ { label: "Review Time", value: "-85%" }, { label: "False Positives", value: "< 2%" }, { label: "Cost Saving", value: "$45k/mo" }, ], stack: [ "Llama 3 70B", "Weaviate", "OpenShift", "LangChain", "Python", ], }, { id: "retail", category: "E-Commerce", title: "OmniFlow Agentic Router", shortDesc: "High-throughput customer support agent handling 50k+ daily tickets. Deflects 92% of queries with sub-2s latency.", fullDesc: "A sophisticated multi-agent system that acts as the first line of defense for a major e-commerce platform. It uses tool-calling to actually perform actions (check status, process refund) rather than just chatting.", challenge: 'During "11.11" sales events, support volume spikes 10x. Traditional chatbots were too rigid, and human agents were overwhelmed. The system needed to be autonomous but safe.', architecture: 'We built a Router Agent using GPT-4o-mini for speed. It classifies intent and routes to specialized Sub-Agents (Refund Agent, Logistics Agent). We implemented a "Human-in-the-loop" handover protocol for low-confidence scores.', metrics: [ { label: "Deflection Rate", value: "92%" }, { label: "Avg Response", value: "1.2s" }, { label: "CSAT Score", value: "4.8/5" }, ], stack: ["GPT-4o", "Redis", "FastAPI", "Kubernetes", "Postgres"], }, ], }, th: { new_research: "งานวิจัยใหม่: LoRA โดยไม่เสียใจ", hero_title: "วิศวกรรมแห่งปัญญาประดิษฐ์", hero_subtitle: "เราเชื่อมช่องว่างระหว่างงานวิจัยทางวิชาการและการใช้งานจริง เชี่ยวชาญด้านโครงสร้างพื้นฐาน LLM, การประเมินผล และการปรับแต่งโมเดลตามความต้องการ", btn_services: "ดูบริการของเรา", btn_research: "อ่านงานวิจัย", latest_thinking: "แนวคิดล่าสุด", view_archive: "ดูบทความทั้งหมด", lora_desc: "การ Fine-tune โมเดลขนาดใหญ่มีค่าใช้จ่ายสูง LoRA สัญญาว่าจะเพิ่มประสิทธิภาพ แต่จะลดคุณภาพหรือไม่? เจาะลึกเรื่อง Rank scaling และการเริ่มต้น Matrix", technical_deep_dive: "เจาะลึกทางเทคนิค", expertise_title: "ความเชี่ยวชาญของเรา", process_title: "กระบวนการทำงาน", process_desc: "เราไม่ได้แค่เขียนโค้ด แต่เราออกแบบระบบ กระบวนการของเราเน้นความโปร่งใสและความรวดเร็ว", projects_title: "ผลงานที่ผ่านมา", projects_desc: "เราไม่ได้ขายชั่วโมงการทำงาน แต่เราส่งมอบระบบที่ใช้งานได้จริง คลิกที่โปรเจกต์เพื่อดูสถาปัตยกรรม", trusted_stack: "สร้างด้วยมาตรฐานระดับ Production", modal_stack: "Tech Stack", modal_impact: "ผลลัพธ์ทางธุรกิจ", modal_arch: "จุดเด่นของสถาปัตยกรรม", modal_challenge: "ความท้าทาย", close: "ปิด", services: { mvp: { title: "MVP และต้นแบบ", desc: "จากแนวคิดสู่โมเดลที่ใช้งานได้จริงในไม่กี่สัปดาห์ เราสร้าง POC ที่แข็งแกร่งด้วยโมเดลล่าสุด (Gemini, Claude, OpenAI) เพื่อตรวจสอบความคุ้มค่าก่อนการลงทุนจริง", }, audit: { title: "ตรวจสอบระบบ", desc: "ทำไมระบบ RAG ของคุณถึงให้ข้อมูลผิด? เราตรวจสอบสถาปัตยกรรมอย่างละเอียด ประเมินคุณภาพการสืบค้น และช่องโหว่ด้านความปลอดภัย", }, integration: { title: "การรวมระบบตามสั่ง", desc: "ปรับแต่ง (Fine-tune) และรวมโมเดล Open-weights เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานที่ปลอดภัยของคุณ เราดูแล MLOps เพื่อให้คุณเป็นเจ้าของข้อมูลและโมเดลอย่างแท้จริง", }, }, learn_more: "เรียนรู้เพิ่มเติม", process_steps: [ { step: "01", title: "ค้นหา & ตรวจสอบ", desc: "เรากำหนดตัวชี้วัดที่สำคัญที่สุด ไม่ว่าจะเป็น ความหน่วง ความแม่นยำ หรือต้นทุน", }, { step: "02", title: "สร้างต้นแบบ", desc: "ทำซ้ำอย่างรวดเร็วโดยใช้โมเดลล่าสุดเพื่อตรวจสอบความเป็นไปได้", }, { step: "03", title: "การประเมินผล (Evals)", desc: "เราสร้างชุดทดสอบเฉพาะ (Pass@k, RAGAS) ก่อนส่งมอบงาน", }, { step: "04", title: "Production", desc: "การทำ Containerization, ระบบ CI/CD และการติดตั้งระบบสังเกตการณ์", }, ], stack: { infra: "Infrastructure", orchestration: "Orchestration", inference: "Inference & Serving", data: "Data & Vector Ops", }, projects: [ { id: "compliance", category: "FinTech / Legal", title: "ComplianceGuard AI", shortDesc: "ระบบตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบอัตโนมัติสำหรับธนาคารชั้นนำ ลดเวลาการตรวจสอบด้วยคนลง 85% โดยใช้ RAG pipeline ที่ปลอดภัย", fullDesc: "เราออกแบบระบบ Retrieval Augmented Generation (RAG) ภายในองค์กรที่ปลอดภัย ซึ่งนำเข้าเอกสารกฎระเบียบหลายพันฉบับที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา และตรวจสอบเทียบกับคำขอสินเชื่อแบบเรียลไทม์", challenge: "ลูกค้าใช้เวลาคนทำงานกว่า 2,000 ชั่วโมงต่อเดือนในการตรวจสอบคำขอสินเชื่อด้วยตนเองเทียบกับกฎระเบียบธนาคารแห่งประเทศไทย ข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัวไม่อนุญาตให้ใช้ Public API", architecture: 'ระบบ Hybrid-cloud ข้อมูลสำคัญอยู่ภายในองค์กร (OpenShift) โดยใช้ Llama-3-70B ที่ปรับแต่งแล้ว เอกสารกฎระเบียบถูกจัดทำดัชนีใน Weaviate LangChain ควบคุมขั้นตอน "การให้เหตุผล" เพื่ออ้างอิงข้อกฎหมายเฉพาะ', metrics: [ { label: "เวลาตรวจสอบ", value: "-85%" }, { label: "False Positives", value: "< 2%" }, { label: "ประหยัดต้นทุน", value: "$45k/เดือน" }, ], stack: [ "Llama 3 70B", "Weaviate", "OpenShift", "LangChain", "Python", ], }, { id: "retail", category: "E-Commerce", title: "OmniFlow Agentic Router", shortDesc: "ระบบตอบรับลูกค้าความเร็วสูง รองรับ 50,000+ ตั๋วต่อวัน แก้ไขปัญหาอัตโนมัติได้ 92% ด้วยความเร็วต่ำกว่า 2 วินาที", fullDesc: "ระบบ Multi-agent อัจฉริยะที่ทำหน้าที่เป็นด่านหน้าสำหรับแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซขนาดใหญ่ ใช้การเรียกใช้เครื่องมือ (Tool-calling) เพื่อดำเนินการจริง (ตรวจสอบสถานะ, คืนเงิน) แทนที่จะเป็นแค่การแชท", challenge: 'ในช่วงเทศกาล "11.11" ปริมาณการติดต่อเพิ่มขึ้น 10 เท่า Chatbot แบบเดิมแข็งทื่อเกินไป และพนักงานรับมือไม่ไหว ระบบต้องทำงานอัตโนมัติแต่ปลอดภัย', architecture: 'เราสร้าง Router Agent โดยใช้ GPT-4o-mini เพื่อความเร็ว โดยจำแนกเจตนาและส่งต่อไปยัง Agent เฉพาะทาง (Refund Agent, Logistics Agent) เราใช้โปรโตคอล "Human-in-the-loop" สำหรับเคสที่มีความมั่นใจต่ำ', metrics: [ { label: "อัตราการตอบกลับ", value: "92%" }, { label: "ความเร็วเฉลี่ย", value: "1.2s" }, { label: "คะแนน CSAT", value: "4.8/5" }, ], stack: ["GPT-4o", "Redis", "FastAPI", "Kubernetes", "Postgres"], }, ], }, }; const t = content[language]; return (
{/* Hero Section */}
{t.new_research}

{t.hero_title}

{t.hero_subtitle}

{t.btn_services} {t.btn_research}
{/* Technical Trust Signal with Typing Effect */}
Running 164 test cases...", "> Pass@1: 92.4% [OK]", "> Latency (p99): 450ms [WARN]", "# Optimization suggestion:", "# Switch to batch inference or semantic caching.", "$ _", ]} className="transform lg:rotate-1 hover:rotate-0 transition-transform duration-500" />
{/* Trusted Stack / Logos (Revamped) */}
{/* Infrastructure */}

{t.stack.infra}

AWS, GCP, Azure, Terraform

{/* Orchestration */}

{t.stack.orchestration}

Kubernetes, Docker, Ray, Airflow

{/* Inference */}

{t.stack.inference}

vLLM, TorchServe, ONNX Runtime

{/* Data */}

{t.stack.data}

Pinecone, Weaviate, Postgres, Redis

{/* Featured Research Snippet */}

{t.latest_thinking}

{t.view_archive}{" "}

LoRA Without Regret

{t.lora_desc}

{t.technical_deep_dive}
{/* Mini visualization for the teaser */}
{[...Array(48)].map((_, i) => (
))}
{/* Services Preview */}

{t.expertise_title}

{/* Service 1 */}

{t.services.mvp.title}

{t.services.mvp.desc}

{t.learn_more}
{/* Service 2 */}

{t.services.audit.title}

{t.services.audit.desc}

{t.learn_more}
{/* Service 3 */}

{t.services.integration.title}

{t.services.integration.desc}

{t.learn_more}
{/* Process Pipeline Section */}

{t.process_title}

{t.process_desc}

{t.process_steps.map((step, idx) => (
{step.step}

{step.title}

{step.desc}

{/* Connecting Line */} {idx < 3 && (
)}
))}
{/* Featured Projects (Improved Enterprise) */}

{t.projects_title}

{t.projects_desc}

{t.projects.map((project) => (
setSelectedProject(project)} className="border border-gray-200 rounded-sm hover:shadow-xl transition-all duration-300 p-8 bg-white flex flex-col cursor-pointer group hover:-translate-y-1" >
{project.id === "compliance" ? ( ) : ( )}
{project.category}

{project.title}

{project.shortDesc}

{project.metrics.map((metric, idx) => (
{metric.value}
{metric.label}
))}
))}
{/* Project Modal */} {selectedProject && (
setSelectedProject(null)} >
{/* Modal Left: Overview */}

{selectedProject.title}

{selectedProject.category}

{t.modal_challenge}

{selectedProject.challenge}

{t.modal_arch}

{selectedProject.architecture}

{t.modal_impact}

{selectedProject.metrics.map((metric, idx) => (
{metric.value}
{metric.label}
))}
{/* Modal Right: Stack */}

{t.modal_stack}

{selectedProject.stack.map((tech, i) => (
{tech}
))}

"Pradit delivered this system 2 weeks ahead of schedule. The documentation was better than our internal standard."

- CTO, Client Partner
)}
); };