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.
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.
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.