Разработка и запуск AI-функций для вашего продукта.
Подключаем к продукту AI-функции, ассистентов, поиск по документам (RAG) и персонализацию. Заранее определяем результат, ограничения безопасности и допустимые расходы.
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.
Безопасность и стоимость
Определяем разрешённые действия AI, ограничиваем доступ, записываем запросы и следим за расходами на обработку.
Интеграция в продукт
AI не отдельный прототип, а часть продукта: связан с backend, аналитикой и пользовательскими сценариями.
Почему мы
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?
Проверяем ответы на ваших данных, задаём ограничения, записываем запросы и следим за качеством и расходами после запуска.
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
ИИ-агенты для бизнеса: какие задачи им поручать
ИИ-агенты для бизнеса полезны там, где нужно разбирать текст, выбирать следующий шаг и работать в нескольких системах. Начните с одного процесса: определите результат, разрешённые действия и способ проверки. Ниже - сценарии и таблица, с которыми можно отобрать задачу для пилота.
Внедрение ИИ в бизнес: с чего начать пилот
Первый пилот должен ответить на конкретный вопрос: помогает ли система завершать выбранную задачу при допустимых расходах и ошибках? До разработки зафиксируйте исходный процесс и условия приёмки. Это даст основание для решения о запуске, доработке или остановке.
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.
Чек-лист: готовы ли ваши данные к RAG
PDF, 2 страницы. Без регистрации и без почты — просто файл.