Разработка AI-систем
GenAI-функции внутри вашего продукта — от идеи до промышленной эксплуатации. Проектируем, внедряем и сопровождаем AI, который работает в реальном бизнес-контуре, а не в демо.
AI внутри
вашего продукта
Встраиваем GenAI в действующее приложение и бизнес-процессы, а не строим отдельный эксперимент «сбоку». AI работает на ваших данных, справочниках и правах доступа — внутри привычного интерфейса.
Любые модели —
западные и российские
Провайдер-агностичная архитектура на LiteLLM: OpenAI, Anthropic, Google, а также GigaChat и YandexGPT — через единую точку. Меняем модель без переписывания кода, разворачиваем on-premise и в частном облаке.
От прототипа
до эксплуатации
Ведём проект целиком: аудит, пилот на ваших данных, промышленное внедрение и дальнейшее сопровождение. Отвечаем за качество ответов, безопасность, стоимость и отказоустойчивость.
Что мы внедряем в контур вашего приложения
AI-ассистенты и умный поиск по данным (RAG)
Подключаем AI к вашим документам, базам знаний и корпоративным системам через API — и превращаем их в диалогового помощника, который отвечает по сути со ссылкой на источник. Сервисный слой берёт настройки организации, промпты и классификаторы из основного приложения, а результат возвращает в строгом структурированном формате, готовом к дальнейшей обработке.
Такой подход позволяет внедрять AI без перестройки продукта: ассистент по кейсам и истории диалога, семантический поиск, классификация обращений, выделение сущностей и числовых значений, генерация фильтров — всё внутри существующего интерфейса.
LLM-инфраструктура: безопасность, on-premise, импортозамещение
Проектируем управляемый слой доступа к языковым моделям на базе LiteLLM: единая точка к OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini и российским моделям, алиасы, fallback-сценарии, таймауты, ключи и бюджеты по подразделениям, health checks и маршрутизация запросов.
Разворачиваем решения on-premise или в частном облаке — ваши данные не покидают периметр, а переключение между провайдерами не требует переписывания бизнес-логики. Разные режимы работы (быстрый ответ, адаптивный анализ, reasoning, строгий режим для атрибутов, batch для массовой обработки) дают контроль над балансом «качество — скорость — стоимость — надёжность».
Данные, файлы и аналитика
AI-системы работают не только с текстом, но и с таблицами, PDF, изображениями, презентациями, историей диалога и массивами кейсов. Реализуем загрузку и проксирование файлов, генерацию embeddings и векторный поиск, массовую обработку сообщений, анализ категорий, тегов и числовых параметров, подготовку данных для фильтров и графиков.
Результат возвращается через API в контролируемом формате: идентификаторы категорий, тональность, цитаты, числовые значения, вложения, статусы задач и данные о расходе токенов — предсказуемо и пригодно для автоматизации.
Технологии
Мы применяем промышленный стек для GenAI-разработки: Python и FastAPI для сервисного слоя, LiteLLM для мультипровайдерной маршрутизации, OpenAI API и совместимые LLM-интерфейсы для интеллектуальной обработки, векторный поиск и embeddings для RAG, Redis для статусов фоновых задач и памяти диалога, строгие JSON-схемы для надёжного обмена данными с backend.