( AI )
Интеграция LLM, которая доезжает до прода
Подключаем большие языковые модели к вашему продукту — не как демо, а как продуктовую фичу. Каждое решение принимаем по критериям надёжности, стоимости и скорости.
RAG-пайплайн, дообученная модель или мультиагентная система — берём сложность на себя, чтобы ваша команда занималась продуктом.
AI, который встаёт
в ваш процесс
Встраиваем LLM в ваши продукты и процессы — не как трюк на демо, а как множитель силы для команды.
Автоматизация поддержки, внутренний поиск по знаниям — каждая интеграция проектируется под надёжность, стоимость и измеримый ROI.
Что умеем интегрировать
RAG-пайплайны
Retrieval-augmented generation на ваших данных. Векторный поиск, пайплайны эмбеддингов и атрибуция источников — ответы точны и их можно проверить.
Function calling
LLM, которые вызывают API, запрашивают БД и запускают воркфлоу по намерению пользователя. Собираем tooling-слой так, чтобы это было безопасно и надёжно в проде.
Fine-tuning и оценка
Доменный fine-tuning с автоматической оценкой качества. Каждое изменение промпта или модели проходит бенчмарки по точности, latency и стоимости.
Результаты
интеграции
Наши интеграции LLM выходят быстрее и обходятся дешевле, чем разработка in-house. Продакшн-надёжность и latency ниже 200 мс на любом масштабе.
Каждый деплой мониторится по точности, стоимости и производительности — ROI виден с первого дня.
38% запросов закрыто без оператора
RAG-агент на данных хелп-центра и архиве тикетов. Ответы с ссылками на источник, эскалация при низкой уверенности, обучение на каждом закрытом диалоге.
Внутренний поиск, который наконец-то работает
Эмбеддинги по Notion, Drive и Slack с учётом прав доступа. Новички на борту за несколько дней — потому что ответы приходят за секунды, а не за дни.
Function calling, который доезжает до прода
Модель дёргает реальные API — возвраты, поиск, изменения аккаунта — за guardrail-слоем с eval-наборами и human-in-the-loop на всём обратимом.
Роутинг, который окупает счёт
Маленькая модель закрывает лёгкие 80%, frontier-модель подхватывает остальное. Расход токенов упал на 47% без потери качества ответов.
От архитектуры
до продакшна
Структурированный путь от выбора модели до живого деплоя. Берём на себя сложность prompt engineering, RAG-пайплайнов и боевой стабилизации.
На каждом шаге — бенчмарки оценки, чтобы до выхода к пользователям точно знать, как система себя ведёт.
Выбираем один сценарий
Фиксируем один процесс, заслуживающий автоматизации, прописываем метрику успеха и согласуем бюджет по токенам, latency и допустимой ошибке — до первой строки кода.
Промпты, retrieval и инструменты
Шаблоны промптов в version control, retrieval, настроенный на размеченном датасете, tool-слой со строгими схемами. Каждое изменение проходит eval-пайплайн.
Офлайн и онлайн evals
Golden-датасеты, LLM-as-judge на тонких кейсах и дашборды по живому трафику. Ловим регрессии раньше, чем их заметят пользователи.
Выкат за kill switch
Канареечный раскат на 5% трафика, автоматический откат при нарушении guardrail-ов и runbook, по которому дежурный реально разберётся в 2 часа ночи.
Прозрачные цены
Фикс-прайс для чётко очерченного объёма, T&M — для непрерывной работы. Никаких скрытых комиссий и неожиданных счетов: каждый проект начинается с прозрачного скоупа и бюджета.
Нужен MVP от 2 недель или полная продуктовая команда на год — подстроим формат под ваш этап, бюджет и амбиции.
Под вашу задачу
Интеграция LLM в ваш продукт
Prompt engineering · API-слой · Оптимизация стоимости · Guardrails
Корпоративный
всё в одном пакете — от исследования до продвижения
Ресёрч · Дизайн · Разработка · Продвижение
