Експертиза / AI та LLM

Прикладна AI-інженерія

LLM, вбудовані у
системи, що вже працюють

Мовні моделі в уже працюючі системи — пошук по ваших документах, черги, які ще чистить людина, інференс, який можна хостити в себе. Надішліть бриф. Оцінка за 24 години.

Оцінка за 24 годиниЕкспертиза в інфраструктурі
Що ми створюємо

Можливості AI-інженерії

Вибір моделі — найменше з рішень. Основна робота у якості retrieval, валідації відповідей і в тому, що відбувається при збої виклику.

Інтеграція LLM у наявні системи

Виклики моделей вбудовуються у ПЗ, яким ви вже користуєтесь — CRM, ERP, тікет-системи, внутрішні портали — за межею сервісу, з повторними спробами, обліком витрат і запасним сценарієм при деградації провайдера.

RAG-пайплайни за вашими даними

Завантаження, розбиття на чанки, побудова embeddings і retrieval, налаштовані під структуру ваших документів. Відповіді посилаються на джерело, а індекс будь-коли перезбирається з вихідних файлів.

Автоматизація документів і тексту

Класифікація, вилучення даних, узагальнення та нормалізація документів, які зараз проходять через ручну чергу. Структурований вивід перевіряється за схемою до потрапляння у вашу базу даних.

Автоматизація робочих процесів

Багатокрокові процеси, де модель бере на себе судження, а детермінований код — усе інше. Кожен крок спостережуваний, відтворюваний і зворотний.

Prompt-інжиніринг і fine-tuning

Версіонування prompt, набори для оцінювання та регресійні перевірки до викочування змін. Fine-tuning лише там, де можливості prompting і retrieval справді вичерпані.

Self-hosted inference

Моделі з відкритими вагами — Llama, Mistral — на вашому обладнанні або у приватному кластері, для задач, де дані не можуть залишати периметр.

Технічний довідник

Моделі, retrieval і хостинг

Провайдери взаємозамінні за задумом — шар інтеграції наш, тому зміна моделі це зміна конфігурації, а не переробка системи.

Сімейства моделей
GPTClaudeMistralLlama
Стек retrieval
Embedding pipelinesVector searchHybrid retrievalRe-rankingSource citation
Хостинг і запуск
DockerKubernetesGPU schedulingOn-prem clustersQueue-backed workers
Контроль якості
Evaluation setsPrompt versioningSchema validationToken cost trackingStructured logging
Технології

Що працює під капотом

Застосунок
  • Node.js
  • TypeScript
  • React 19
  • REST / streaming APIs
Дані
  • PostgreSQL
  • Vector indexes
  • ClickHouse
  • Object storage
Середовище виконання
  • Docker
  • Kubernetes
  • Worker pools
  • RabbitMQ / Kafka
Спостережуваність
  • OpenTelemetry
  • Sentry
  • Structured logging
  • Cost dashboards
Суміжне

Суміжна експертиза

Хмара та on-prem→

Де працюють inference та індекси і скільки коштує їх утримання.

CRM, ERP та CMS→

Бізнес-системи, з яких ця автоматизація читає дані і куди записує результат.

Дашборди→

Черги на перевірку, результати оцінювання та вартість використання — для команди, що володіє процесом.

Brownfield

Модернізація legacy за допомогою AI

Більшість операторських систем — не greenfield. Асистенти прискорюють інвентаризацію, characterisation-тести й механічні рефакторинги — cut-over, семантика протоколів і цілісність даних лишаються за людьми.

Виграш клієнта — швидкість без другої, вигаданої архітектури. Контекст-паки й набори правил тримають кожну сесію агента в стеку, який уже в проді.

  • Characterisation-тести до зміни поведінки
  • Витягування по швах замість big-bang переписування
  • Семантика протоколів і телеметрії — у доменних інженерів
  • Спільні AI-правила, щоб асистенти поважали живий код
Зібрати пакет правил для репозиторію →
FAQ

AI всередині наявних продуктів

Звичайна робота — RAG за вашими даними, автоматизація документів і процесів і виклики моделі всередині операційного продукту, а не окремий чат-бот як поставка.
І те, і те. OpenAI і Claude — де доречно; self-hosted Llama / Mistral — коли дані не можуть полишити периметр. Це обмеження, не смак.
Оцінювальні стенди, тести retrieval і запасний шлях, коли модель помиляється. Чесно кажемо, що модель може взяти на себе, а що ні.
Процес, дані, яких він стосується, і де зараз стопориться. Повернемо оцінку на 24 години і чесну лінію відсікання.

Надішліть бриф. Оцінка за 24 години.

Процес, дані, яких він стосується, і де він стопориться. За робочий день повернемо план з межами і чесною лінією відсікання.

Надіслати брифПринципи розробки