LLM, встроенные в
уже работающие системы
Мы внедряем языковые модели там, где они снимают реальную нагрузку: поиск по вашим собственным документам, автоматизация очередей, которые сегодня разбирает человек, и inference, который можно развернуть у себя, когда данные не должны покидать периметр.
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.
Есть процесс, которому не нужна ручная очередь?
Опишите процесс, данные, которых он касается, и место, где он сейчас останавливается. Мы вернёмся с планом интеграции и честной оценкой того, что модель может взять на себя, а что нет.