AI, що виконує реальну роботу у вашому продукті
Інтегруємо LLM та AI-сервіси там, де вони дають вимірювану користь, — з чіткими межами даних, оцінкою якості та контролем вартості.
AI-рішення
Що ми створюємо
- 01
Інтеграції LLM
Мовні моделі, під'єднані до вашого продукту, даних і процесів.
- 02
AI-асистенти
Асистенти, що відповідають на основі ваших документів і бази знань.
- 03
Інтелектуальна автоматизація
Класифікація, видобування даних і маршрутизація документів, листів і запитів.
- 04
Функції на основі даних
Пошук, рекомендації та підсумки на основі ваших власних даних.
Типові сценарії
- Асистенти підтримки та бази знань
- Обробка документів
- Кваліфікація лідів і запитів
- Внутрішній пошук
- Процеси генерації контенту
- Звіти та підсумки
Наш підхід
- 01
Починаємо із задачі
Визначаємо, де AI економить час чи гроші, і лише потім обираємо модель.
- 02
Ваші дані — ваші межі
Чіткі правила: які дані куди передаються і як зберігаються.
- 03
Спершу оцінка, потім реліз
Тестові набори та перевірки якості — передбачувана поведінка, а не демо.
- 04
Вартість під контролем
Вибір моделі, кешування та ліміти плануємо під реальне навантаження.
Технології
Стек залежить від проєкту.
Типові рішення — фінальний стек визначаємо на етапі discovery.
- Моделі
- OpenAILLM APIsOpen-source моделі
- Інженерія
- PythonNode.jsTypeScript
- Пошук
- Векторний пошукPostgreSQL / pgvectorEmbeddings
- Інфраструктура
- AWSGoogle CloudAzureDocker
Процес
Процес
- 01
Discovery
Розбираємося в бізнесі, користувачах, цілях і технічних вимогах.
- 02
Стратегія та оцінка
Визначаємо скоуп, архітектуру, терміни та орієнтовний бюджет.
- 03
Команда
Збираємо потрібних спеціалістів під проєкт.
- 04
Розробка
Продукт створюється в структурованих циклах розробки.
- 05
QA
Тестування, виправлення помилок, продуктивність і контроль якості.
- 06
Запуск
Деплой, реліз і перехід до подальшого розвитку.
FAQ
Чи безпечні наші дані при використанні LLM?
Ми явно проєктуємо потоки даних: що передається моделі, який провайдер використовується і чи зберігаються дані. Чутливі дані можна маскувати або тримати на вашій інфраструктурі.
Чи можна додати AI в наявний продукт?
Так. Більшість AI-функцій — це інтеграції в наявний продукт через його backend і дані.
Як ви перевіряєте, що AI працює правильно?
Збираємо оцінювальні набори з реальних прикладів і перевіряємо якість до та після кожної зміни.
Почнімо
Розглядаєте AI для свого продукту?
Опишіть задачу, яку хочете автоматизувати чи покращити. Оцінимо, де AI доречний, а де ні.
Що буде далі
- 1
Розглядаємо запит
І повертаємося з уточнювальними питаннями.
- 2
Знайомство
Обговорюємо цілі, користувачів, обмеження та терміни.
- 3
Скоуп та оцінка
Ви отримуєте пропозицію щодо скоупу, команди, термінів і бюджету.