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.
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.
Мадэлі, retrieval і хостынг
Правайдары ўзаемазаменныя па задуме — слой інтэграцыі наш, таму змена мадэлі гэта змена канфігурацыі, а не перапрацоўка сістэмы.
Што працуе пад капотам
- Node.js
- TypeScript
- React 19
- REST / streaming APIs
- PostgreSQL
- Vector indexes
- ClickHouse
- Object storage
- Docker
- Kubernetes
- Worker pools
- RabbitMQ / Kafka
- OpenTelemetry
- Sentry
- Structured logging
- Cost dashboards
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.
Кейс Grant Radar→
Запросы на гранты збіраюцца, усуваюцца дублікаты і перакладаюцца на 5 моваў за дапамогою местнай моделі.
Кейс монітарынгу патрэб IT→
Местныя моделі оцінююць тэндэры і новыні, а кожны дакумент перакладаецца, захаваючы орыгінал.
Автаматызацыя і службы ШІ→
Як мы прыменяем ШІ у бізнес-процесах: людская апрацовка, межы дадзейнаў і критэріі ўзьяць ў вывод.
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
Калі мы не падыходзім
Гэта старонка пра даданне мадэлі або пошуку па ўласных даных у ўжо працуючы прадукт, з абмежаваннямі доступу і чалавекам на няясных выпадках.
Запыт, які пачынаецца з колькасці і месячнага прайса, да таго як зразумелая сістэма, нам не падыходзіць.
Кругласутачнае аперацыйнае пакрыццё па-за фарматам працы. Мы збіраем ПЗ і ўзгадняем падтрымку разам з перадачай.
Праца па-за энергетыкай, зарадкай, відэа і бізнес-сістэмамі не падыходзіць, пакуль агляд аб’ёму не пакажа, што яна сюды адносіцца.
Мы збіраем аператарскі слой і бізнес-сістэму вакол вашага працэсу, а не наклейваем лагатып на чужую платформу.
AI ўнутры існуючых прадуктаў
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.