// AI-разработка

AI в production, а не в демо.

Встраиваем AI в реальный продукт: LLM-фичи, ассистенты, Retrieval (RAG), персонализированные потоки — с safety и контролем стоимости, под конкретный измеримый исход. Не хайп ради хайпа.

Что делаем

AI-ассистенты и интерфейсы

LLM-фичи и ассистенты, встроенные в продукт так, чтобы ими реально пользовались, а не открывали один раз.

RAG и работа с данными

Retrieval по вашим данным, индексация, оценка качества ответов и контроль галлюцинаций.

Safety и контроль стоимости

Гардрейлы, ограничение доступа, логирование и мониторинг расходов на токены — чтобы AI был предсказуемым в production.

Интеграция в продукт

AI не отдельный прототип, а часть продукта: связан с backend, аналитикой и пользовательскими сценариями.

// Почему мы
AI + web в одном цикле: продуктовый UX, backend и LLM-интеграции одной командой.
Отвечаем за измеримый исход, а не за «вау-демо», которое не доходит до пользователей.
Опыт AI в чувствительных доменах с safety-протоколом (медицина, computer vision, GeoAI).
Продукт поддерживает решение специалиста, а не заменяет его.
// Частые вопросы

Можно встроить AI в существующий продукт?

Да. Чаще всего так и делаем: добавляем LLM-фичу или ассистента в действующий продукт, связываем с данными и сценариями.

Чьи модели используете?

Подбираем под задачу и ограничения по данным: внешние LLM-провайдеры или self-hosted модели, с учётом приватности и стоимости.

Как контролируете качество ответов?

Через оценку на ваших данных, гардрейлы, логирование и мониторинг — чтобы видеть качество и стоимость в production, а не «на глаз».

А если AI ошибается в важном домене?

В чувствительных доменах продукт поддерживает решение, а не заменяет специалиста; ответственность и регуляторика остаются зоной клиента.

// Читать также

Как создать ИИ-агента: что нужно кроме промпта

Промпт и модель — меньшая часть работы. Агент становится рабочим, когда у него есть инструменты, границы полномочий, состояние, журнал и контроль стоимости. Разбираем по шагам, из чего он собран, как довести его до production и где он ломается.

Что такое RAG и когда он нужен бизнесу

RAG — это ответы модели по вашим документам, а не по интернету, с видимым источником под каждым утверждением. Разбираем, из чего он состоит, где теряется качество на нарезке и обновлении, как считать, что он работает, и когда он не нужен.

Платформы для AI-агентов 2026: что выбрать бизнесу

Одиннадцать платформ, за что каждая берёт деньги, где у неё потолок и что из этого работает из России. Все цифры — с публичных страниц вендоров, проверены 6 сентября 2026, с указанием источника. Без рейтингов и «топ-10»: выбор зависит от того, что вы строите, а не от места в списке.

Бесплатный инструмент

Чек-лист: готовы ли ваши данные к RAG

PDF, 2 страницы. Без регистрации и без почты — просто файл.

Открыть →

Хотите AI, который доходит до production? Обсудим задачу.

Обсудить проект