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
Архитектура на LiteLLM: OpenAI, Anthropic, Google, а также GigaChat и YandexGPT — через единую точку. Меняем модель без переписывания кода, разворачиваем on-premise и в облаке.
От прототипа
до эксплуатации
Ведём проект целиком: аудит, пилот на ваших данных, промышленное внедрение и дальнейшее сопровождение. Контролируем качество ответов, безопасность, стоимость и отказоустойчивость.
AI-функции, готовые к интеграции в ваш продукт
AI-ассистент с RAG и умным поиском
Для продуктов с большим объёмом данных — документами, базами знаний, справочниками, корпоративными репозиториями — RAG-ассистент становится интерфейсом к этим данным. Пользователь задаёт вопрос на естественном языке; система находит релевантные фрагменты, строит ответ и указывает источник.
Встраиваем семантический поиск и диалоговый ассистент непосредственно в ваше приложение: поиск по документам и базам знаний, вопросно-ответные интерфейсы, контекстные подсказки, навигация по сложным структурам данных. Ответы формируются на основе актуальных данных вашей системы, а не обучающей выборки модели.
Чатбот расширенным функционалом
Современные LLM-провайдеры поддерживают не только текст: загрузка и анализ файлов (PDF, таблицы, изображения), выполнение кода, генерация документов, презентаций и отчётов, работа с данными и построение графиков. Всё это можно встроить в ваш продукт через единый чат-интерфейс.
Интегрируем чатботы с расширенными возможностями: приём и обработка файлов от пользователя, генерация документов и структурированных выгрузок по запросу, выполнение расчётов и анализ данных прямо в диалоге. Результат возвращается как вложение или структурированный объект, готовый к дальнейшей обработке в вашей системе.
Система анализа и разметки данных
Автоматическая обработка больших массивов: классификация записей по заданным категориям, извлечение структурированных атрибутов из неструктурированного текста, присвоение тегов и меток, верификация данных. AI обрабатывает записи в фоне — поштучно или пакетами — и возвращает результат в формате, совместимом с вашей системой.
Применяем строгие JSON-схемы и function calling, чтобы модель работала только с разрешёнными значениями из ваших справочников. Подходит для автоматизации ручной разметки, подготовки датасетов, обогащения каталогов и классификации входящего контента в реальном времени.