Экспертыза / AI і LLM

Прыкладная AI-інжынерыя

LLM, убудаваныя ў
сістэмы, якія ўжо працуюць

Моўныя мадэлі ў ужо працуючыя сістэмы — пошук па вашых дакументах, чэргі, якія яшчэ чысціць чалавек, інферэнс, які можна хосціць у сябе. Дашліце брыф. Ацэнка за 24 гадзіны.

Ацэнка за 24 гадзіныЭкспертыза ў інфраструктуры
Што мы ствараем

Магчымасці AI-інжынерыі

Выбар мадэлі — найменшае з рашэнняў. Асноўная праца ў якасці retrieval, валідацыі адказаў і ў тым, што адбываецца пры збоі выкліку.

Інтэграцыя LLM у існуючыя сістэмы

Выклікі мадэляў убудоўваюцца ў ПЗ, якім вы ўжо карыстаецеся — CRM, ERP, тыкет-сістэмы, унутраныя парталы — за мяжой сэрвісу, з паўторнымі спробамі, улікам выдаткаў і запасным сцэнарыем пры дэградацыі правайдара.

RAG-пайплайны па вашых даных

Загрузка, разбіццё на чанкі, пабудова embeddings і retrieval, наладжаныя пад структуру вашых дакументаў. Адказы спасылаюцца на крыніцу, а індэкс у любы момант перазбіраецца з зыходных файлаў.

Аўтаматызацыя дакументаў і тэксту

Класіфікацыя, выманне даных, сумарызацыя і нармалізацыя дакументаў, якія зараз праходзяць праз ручную чаргу. Структураваны вывад правяраецца па схеме да траплення ў вашу базу даных.

Аўтаматызацыя рабочых працэсаў

Шматкрокавыя працэсы, дзе мадэль бярэ на сябе меркаванне, а дэтэрмінаваны код — усё астатняе. Кожны крок назіральны, узнаўляльны і зваротны.

Prompt-інжынірынг і fine-tuning

Версіянаванне prompt, наборы для ацэнкі і рэгрэсійныя праверкі да выкату змен. Fine-tuning толькі там, дзе магчымасці prompting і retrieval сапраўды вычарпаны.

Self-hosted inference

Мадэлі з адкрытымі вагамі — Llama, Mistral — на вашым абсталяванні або ў прыватным кластары, для задач, дзе даныя не могуць пакідаць перыметр.

Тэхнічны даведнік

Мадэлі, retrieval і хостынг

Правайдары ўзаемазаменныя па задуме — слой інтэграцыі наш, таму змена мадэлі гэта змена канфігурацыі, а не перапрацоўка сістэмы.

Сямействы мадэляў
GPTClaudeMistralLlama
Стэк retrieval
Embedding pipelinesVector searchHybrid retrievalRe-rankingSource citation
Хостынг і запуск
DockerKubernetesGPU schedulingOn-prem clustersQueue-backed workers
Кантроль якасці
Evaluation setsPrompt versioningSchema validationToken cost trackingStructured logging
Тэхналогіі

Што працуе пад капотам

Прыкладанне
  • Node.js
  • TypeScript
  • React 19
  • REST / streaming APIs
Даныя
  • PostgreSQL
  • Vector indexes
  • ClickHouse
  • Object storage
Асяроддзе выканання
  • Docker
  • Kubernetes
  • Worker pools
  • RabbitMQ / Kafka
Назіральнасць
  • OpenTelemetry
  • Sentry
  • Structured logging
  • Cost dashboards
Звязанае

Сумежная экспертыза

Воблака і on-prem→

Дзе працуюць inference і індэксы і колькі каштуе іх утрыманне.

CRM, ERP і CMS→

Бізнес-сістэмы, з якіх гэтая аўтаматызацыя чытае даныя і куды запісвае вынік.

Дашборды→

Чэргі на праверку, вынікі ацэнкі і кошт выкарыстання — для каманды, якая валодае працэсам.

Brownfield

Мадернізацыя legacy з дапамогай AI

Большасць аператарскіх сістэм — не greenfield. Асістэнты паскараюць інвентарызацыю, characterisation-тэсты і механічныя рэфактарыі — cut-over, семантыка пратаколаў і цэласнасць даных застаюцца за людзьмі.

Выйгрыш кліента — хуткасць без другой, выдуманай архітэктуры. Кантэкст-пакі і наборы правілаў трымаюць кожную сесію агента ў стэку, які ўжо ў продзе.

  • Characterisation-тэсты да змены паводзін
  • Выманне па швах замест big-bang перапісвання
  • Семантыка пратаколаў і тэлеметрыі — у даменных інжынераў
  • Агульныя AI-правілы, каб асістэнты паважалі жывы код
Сабраць пакет правілаў для рэпазіторыя →
FAQ

AI ўнутры існуючых прадуктаў

Звычайная праца — RAG па вашых даных, аўтаматызацыя дакументаў і працэсаў і выклікі мадэлі ўнутры аперацыйнага прадукту, а не асобны чат-бот як пастаўка.
І тое, і тое. OpenAI і Claude — дзе дарэчы; self-hosted Llama / Mistral — калі даныя не могуць пакінуць перыметр. Гэта абмежаванне, не густ.
Ацэначныя стэнды, тэсты retrieval і запасны шлях, калі мадэль памыляецца. Сумленна кажам, што мадэль можа ўзяць на сябе, а што не.
Працэс, дадзеныя, якіх ён тычыцца, і дзе зараз стопарыцца. Вернем ацэнку на 24 гадзіны і сумленную лінію адсячэння.

Дашліце брыф. Ацэнка за 24 гадзіны.

Працэс, дадзеныя, якіх ён тычыцца, і дзе ён стопарыцца. За працоўны дзень вернем план з межамі і сумленнай лініяй адсячэння.

Даслаць брыфПрынцыпы распрацоўкі