AI и данные
LLM-ассистенты, ML и аналитика
Внедряем искусственный интеллект в продукты: LLM-ассистенты и агенты, поиск по документам (RAG), рекомендательные системы, компьютерное зрение и аналитика. От прототипа до продакшена с контролем качества ответов.
Разница между демо и продуктом с ИИ — в контроле: ответы должны быть проверяемыми, стоимость запроса предсказуемой, а поведение модели — воспроизводимым. Мы внедряем LLM-ассистентов, поиск по документам, рекомендательные системы и компьютерное зрение так, чтобы это работало на потоке клиентов, а не только на презентации.
Кому подходит
Компаниям с большим объёмом обращений
Поддержка, продажи, внутренние вопросы сотрудников — там, где ассистент снимает рутину с людей.
Бизнесам с накопленными документами
Договоры, регламенты, база знаний: поиск, который отвечает по вашим документам со ссылкой на источник.
Продуктам, где нужны рекомендации
Подбор товаров, контента или тарифов на основе поведения пользователей.
Что входит
LLM-ассистенты и агенты
Чат-боты, копилоты и агенты под задачи вашего бизнеса.
RAG-поиск по знаниям
Ответы по вашим документам с ссылками на источники.
ML и рекомендации
Прогнозы, скоринг, рекомендательные системы, антифрод.
Компьютерное зрение и аналитика
Распознавание, обработка изображений, дашборды на данных.
Как мы работаем
- 01
Разбор задачи
Определяем, что считается правильным ответом, и на каких данных модель будет работать. Оцениваем, нужен ли здесь ИИ вообще.
На выходеКритерии качества и оценка
- 02
Прототип
Собираем рабочий прототип на ваших данных и замеряем качество ответов на живых примерах.
На выходеПрототип с цифрами по качеству
- 03
Разработка
Строим пайплайн: подготовка данных, поиск по документам, подбор модели, ограничения и защита от галлюцинаций.
На выходеИнтеграция в продукт
- 04
Запуск
Выкатываем с логированием каждого запроса, следим за стоимостью и качеством ответов, добавляем ручной контроль там, где цена ошибки высока.
На выходеИИ в проде с метриками
- 05
Улучшение
Собираем обратную связь и сложные случаи, дообучаем и уточняем правила, снижаем стоимость запроса.
На выходеРост качества по замерам
Сроки и стоимость
AI-продукт — от $45 000. Цена зависит от объёма и состояния данных, требований к точности ответов и того, нужна ли своя модель или достаточно интеграции с готовой.
Собрать смету в калькуляторе →Как мы это делаем
Начинаем с быстрого прототипа на реальных данных, замеряем качество, выстраиваем пайплайн с оценкой и мониторингом. Работаем с ведущими моделями Claude и подбираем оптимальную под задачу и бюджет.
Технологии
Продукты этого класса
Ориентиры, чтобы было понятно, о чём речь, — не наши работы. Ваш продукт делаем под ваши процессы и бренд.
Что вы получаете
- 01
ИИ-функция в продакшене, а не демо
- 02
Контроль качества и стоимости ответов
- 03
Измеримый эффект на метрики продукта
Частые вопросы
Сколько стоит внедрить ИИ в продукт?
Полноценный AI-продукт начинается от $45 000, интеграция ассистента в существующий продукт — от $12 000. Основной фактор цены не модель, а данные: их сбор, очистка и разметка обычно занимают больше времени, чем сама интеграция.
Как вы боретесь с выдумками модели?
Ответы строим на ваших документах и требуем ссылку на источник — если источника нет, ассистент честно говорит, что не знает. На критичных сценариях добавляем проверку человеком. Качество замеряем на наборе реальных вопросов до и после каждого изменения.
Данные не утекут в чужую модель?
Нет. Обсуждаем это на старте: можно работать через провайдеров, которые не используют запросы для обучения, а для чувствительных данных — разворачивать модель в вашем контуре.
Сколько будет стоить эксплуатация?
Считаем стоимость одного запроса ещё на прототипе и показываем прогноз на ваш объём. Дальше снижаем её кэшированием, подбором модели под задачу и сокращением лишних обращений.
Обсудим ваш проект?
Опишите задачу — в течение 24 часов вернёмся с оценкой, сроками и планом.