04 · Xizmatlar

AI va ma’lumotlar

LLM-yordamchilar, ML va analitika

Mahsulotlarga sun’iy intellektni joriy qilamiz: LLM-yordamchilar va agentlar, hujjatlar bo‘yicha qidiruv (RAG), tavsiya tizimlari, kompyuter ko‘rish va analitika. Prototipdan javob sifati nazorati bilan prodakshengacha.

Loyihani boshlash →Barcha xizmatlar

Demo bilan mahsulot orasidagi farq — nazoratda: javoblar tekshiriladigan, so‘rov narxi bashorat qilinadigan, model xatti-harakati takrorlanadigan bo‘lishi kerak. Biz LLM-yordamchilar, hujjatlar bo‘yicha qidiruv, tavsiya tizimlari va kompyuter ko‘rishni shunday joriy qilamizki, ular taqdimotda emas, real mijozlar oqimida ishlasin.

Kimga mos keladi

Murojaat oqimi katta kompaniyalarga

Qo‘llab-quvvatlash, savdo, xodimlarning ichki savollari — yordamchi odamlardan rutinani oladigan joylar.

Hujjatlari to‘planib qolgan biznesga

Shartnomalar, reglamentlar, bilimlar bazasi: manbaga havola bilan javob beradigan qidiruv.

Tavsiya kerak bo‘lgan mahsulotlarga

Foydalanuvchi xatti-harakati asosida mahsulot, kontent yoki tarif tanlash.

Nimalar kiradi

LLM-yordamchilar va agentlar

Biznesingiz uchun chat-botlar, kopilotlar va agentlar.

RAG-qidiruv

Hujjatlaringiz bo‘yicha manbalarga havola bilan javoblar.

ML va tavsiyalar

Prognoz, skoring, tavsiya tizimlari, antifrod.

Kompyuter ko‘rish va analitika

Tanib olish, tasvirni qayta ishlash, ma’lumot dashboardlari.

Qanday ishlaymiz

01
Vazifani tahlil qilish
To‘g‘ri javob nima ekanini va model qaysi ma’lumotlarda ishlashini aniqlaymiz. Umuman AI kerakmi — shuni ham baholaymiz.
Natijada
Sifat mezonlari va baho
02
Prototip
Sizning ma’lumotlaringizda ishlaydigan prototip yig‘amiz va javob sifatini jonli misollarda o‘lchaymiz.
Natijada
Sifat raqamlari bilan prototip
03
Ishlab chiqish
Payplaynni quramiz: ma’lumot tayyorlash, hujjatlar bo‘yicha qidiruv, model tanlash, cheklovlar va gallyutsinatsiyadan himoya.
Natijada
Mahsulotga integratsiya
04
Ishga tushirish
Har bir so‘rov logi bilan chiqaramiz, narx va javob sifatini kuzatamiz, xato qimmat bo‘lgan joyda inson nazoratini qo‘shamiz.
Natijada
Metrikalar bilan prodakshendagi AI
05
Yaxshilash
Fikr-mulohaza va murakkab holatlarni yig‘amiz, qoidalarni aniqlashtiramiz, so‘rov narxini tushiramiz.
Natijada
O‘lchovlar bo‘yicha sifat o‘sishi

Muddat va narx

Narx

$45 000

Muddat

10–18 hafta

AI-mahsulot — $45 000 dan. Narx ma’lumotlar hajmi va holatiga, aniqlik talablariga hamda o‘z modeli kerakmi yoki tayyorisiga integratsiya yetarlimi — shunga bog‘liq.

Kalkulyatorda smeta yig‘ish →

Buni qanday qilamiz

Real ma’lumotlarda tez prototipdan boshlaymiz, sifatni o‘lchaymiz, baholash va monitoring bilan pipeline quramiz. Yetakchi Claude modellari bilan ishlaymiz va vazifaga mosini tanlaymiz.

Texnologiyalar

Claude APIPythonPyTorchRAG / Vector DBLangChainFastAPIMLOps

Shu toifadagi mahsulotlar

ChatGPTPerplexityMidjourney

Nima haqida gap ketayotgani tushunarli bo‘lishi uchun mo‘ljal — bizning ishlarimiz emas. Sizniki jarayon va brendingizga moslab quriladi.

Siz nima olasiz

01
Demo emas, prodakshendagi AI-funksiya
02
Javob sifati va narxini nazorat qilish
03
Mahsulot metrikalariga o‘lchanadigan ta’sir

Ko‘p so‘raladigan savollar

Mahsulotga AI joriy qilish qancha turadi?

To‘liq AI-mahsulot $45 000 dan, mavjud mahsulotga yordamchini integratsiya qilish $12 000 dan boshlanadi. Asosiy narx omili model emas, ma’lumotlar: ularni yig‘ish va tozalash odatda integratsiyadan ko‘proq vaqt oladi.

Model o‘ylab topgan javoblarga qanday qarshi turasiz?

Javoblarni sizning hujjatlaringizga asoslaymiz va manbaga havola talab qilamiz — manba bo‘lmasa, yordamchi bilmasligini ochiq aytadi. Muhim stsenariylarda inson tekshiruvini qo‘shamiz, sifatni esa real savollar to‘plamida o‘lchaymiz.

Ma’lumotlarimiz begona modelga chiqib ketmaydimi?

Yo‘q. Buni boshida kelishamiz: so‘rovlardan o‘qitish uchun foydalanmaydigan provayderlar orqali ishlash mumkin, nozik ma’lumotlar uchun esa modelni sizning konturingizda joylashtiramiz.

Foydalanish qancha turadi?

Bitta so‘rov narxini prototip bosqichidayoq hisoblab, sizning hajmingizga prognoz beramiz. Keyin uni keshlash, vazifaga mos model tanlash va ortiqcha murojaatlarni qisqartirish bilan tushiramiz.