LLM, встроенные в
уже работающие системы
Языковые модели в уже работающие системы — поиск по вашим документам, очереди, которые ещё чистит человек, инференс, который можно хостить у себя. Пришлите бриф. Оценка за 24 часа.
Возможности AI‑инженерии
Выбор модели — наименьшее из решений. Основная работа в качестве retrieval, валидации ответов и в том, что происходит при сбое вызова.
Интеграция LLM в существующие системы
Вызовы моделей встраиваются в ПО, которым вы уже пользуетесь — CRM, ERP, тикет-системы, внутренние порталы — за границей сервиса, с повторными попытками, учётом затрат и запасным сценарием при деградации провайдера.
RAG-пайплайны по вашим данным
Загрузка, разбиение на чанки, построение embeddings и retrieval, настроенные под структуру ваших документов. Ответы ссылаются на источник, а индекс в любой момент пересобирается из исходных файлов.
Автоматизация документов и текста
Классификация, извлечение данных, суммаризация и нормализация документов, которые сейчас проходят через ручную очередь. Структурированный вывод проверяется по схеме до попадания в вашу базу данных.
Автоматизация рабочих процессов
Многошаговые процессы, где модель берёт на себя суждение, а детерминированный код — всё остальное. Каждый шаг наблюдаем, воспроизводим и обратим.
Prompt-инжиниринг и fine-tuning
Версионирование prompt, наборы для оценки и регрессионные проверки до выката изменений. Fine-tuning только там, где возможности prompting и retrieval действительно исчерпаны.
Self-hosted inference
Модели с открытыми весами — Llama, Mistral — на вашем оборудовании или в приватном кластере, для задач, где данные не могут покидать периметр.
Модели, retrieval и хостинг
Провайдеры взаимозаменяемы по замыслу — слой интеграции наш, поэтому смена модели это изменение конфигурации, а не переработка системы.
Что работает под капотом
- 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
Смежная экспертиза
Облако и on-prem→
Где работают inference и индексы и во что обходится их поддержание.
CRM, ERP и CMS→
Бизнес-системы, из которых эта автоматизация читает данные и куда записывает результат.
Дашборды→
Очереди на проверку, результаты оценки и стоимость использования — для команды, которая владеет процессом.
Пример системы Grant Radar→
Запросы на гранты собираются, удаляются дубликаты, а затем местная модель переводит их на 5 языков.
Пример мониторинга потребностей в ИТ→
Местные модели оценивают тендеры и новости, причем каждая карточка переводится с сохранением оригинала.
Сервисы автоматизации и ИИ→
Как мы определяем область применения ИИ в бизнес-процессах: человеческое утверждение, границы данных и измеримая степень принятия.
Модернизация legacy с помощью AI
Большинство операторских систем — не greenfield. Ассистенты ускоряют инвентаризацию, characterisation-тесты и механические рефакторинги — cut-over, семантика протоколов и целостность данных остаются за людьми.
Выигрыш клиента — скорость без второй, выдуманной архитектуры. Контекст-паки и наборы правил держат каждую сессию агента в стеке, который уже в проде.
- Characterisation-тесты до изменения поведения
- Извлечение по швам вместо big-bang переписывания
- Семантика протоколов и телеметрии — у доменных инженеров
- Общие AI‑правила, чтобы ассистенты уважали живой код
Когда мы не подходим
Эта страница про добавление модели или поиска по своим данным в уже работающий продукт, с ограничениями доступа и человеком на неясных случаях.
Запрос, который начинается с численности и месячного прайса, до того как понята система, нам не подходит.
Круглосуточное операционное покрытие вне формата работы. Мы собираем ПО и согласуем поддержку вместе с передачей.
Работа вне энергетики, зарядки, видео и бизнес-систем не подходит, пока обзор объёма не покажет, что она сюда относится.
Мы собираем операторский слой и бизнес-систему вокруг вашего процесса, а не наклеиваем логотип на чужую платформу.
AI внутри существующих продуктов
Пришлите бриф. Оценка за 24 часа.
Процесс, данные, которых он касается, и где он стопорится. За рабочий день вернём план с границами и честной линией отсечения.