Разработка ИИ-агентов и нейросетей для бизнеса

Проектируем, обучаем, внедряем и администрируем ИИ-решения для обработки документов, чат-ботов, конкурентного анализа, баз знаний и других задач. Структурируем бизнес-данные для обучения ИИ. Интегрируем нейросети в существующую инфраструктуру.

Подходы к разработке ИИ-решений

Выбираем модель реализации по требованиям к данным, качеству, скорости работы, стоимости эксплуатации и размещению системы.

Облачные LLM API

Интегрируем облачные LLM, когда это соответствует требованиям к данным, срокам и стоимости эксплуатации. Проектируем сценарии работы, подключаем корпоративные источники данных, настраиваем контроль ошибок, лимитов, качества и расходов.

Что входит
Проектирование сценариев и системных инструкций
Function Calling и структурированные ответы
RAG с корпоративными источниками данных
Интеграция с CRM, ERP и внутренними API
Fallback-логика, управление лимитами и обработка ошибок
Мониторинг качества, задержки и стоимости запросов
API и провайдеры
OpenAIGeminiClaudeГигаЧатYandexGPTAlice AI
Стек
LangChainLlamaIndexFastAPIRedispgvectorGrafana
Подходит когда
Нужен быстрый запуск продуктаДопустима работа через внешний APIНе требуется GPU-инфраструктура

Какие задачи бизнеса решает ИИ

Разрабатываем ИИ-решения и нейросети, если бизнесу требуется автоматизация, а классические сервисы теряют точность или масштаб.

Классификация и категоризация

Автоматическая разметка документов, заявок, обращений — экономия на ручном труде операторов.

Компьютерное зрение

Контроль качества на производстве, детекция объектов, распознавание на фото и видеопотоке.

RAG и корпоративный поиск

Поиск и ответы по внутренним документам с учетом прав доступа, ссылками и контролем качества.

Рекомендательные системы

Персонализация товаров, контента и офферов на основе поведения пользователя.

Прогнозирование и аномалии

Прогнозирование спроса и нагрузки, выявление мошенничества и предиктивная аналитика.

ИИ-агенты и ассистенты

Текстовые и голосовые для сотрудников и клиентов с интеграцией в CRM, ERP и внутренние сервисы.

Не нашли свою задачу? Напишите нам, и мы оценим применимость ИИ, требования к данным и возможные ограничения.

Как проходит разработка ИИ-решений

Прозрачный цикл разработки — вы видите прогресс и согласовываете результат на каждом этапе.

01

Аналитика бизнес-задач

Разбираем требования, процессы, ограничения и целевые метрики. Определяем, нужен ли ИИ или задачу надежнее решить классической автоматизацией.

02

Формирование датасетов

Проверяем доступность и качество данных, формируем датасеты для работы или обучения, фиксируем исходный уровень результата и тестируем гипотезу на репрезентативной выборке.

03

Архитектура и разработка

Выбираем подходящее решение с учетом требований к инфраструктуре, стоимости, принципу работы, нагрузке и приступаем к разработке решения.

04

Развертывание и использование

Проверяем качество, задержку, стоимость обработки, безопасность и устойчивость решения. Разворачиваем систему на серверах и тестируем под рабочей нагрузкой.

05

MLOps и Администрирование

Настраиваем мониторинг качества, стоимости, производительности и обновления данных. Сопровождаем, ликвидируем проблемы и обновляем модель при необходимости.

Технологический стек

Инструменты, которыми мы владеем на экспертном уровне.

PyTorchTensorFlowHugging Face TransformersONNXNVIDIA TritonvLLMOllamaLangChainLlamaIndexpgvectorMLflowKubeflowEvidently AIApache SparkAirflowFastAPIgRPCDockerKubernetesNVIDIA CUDAGrafanaPrometheusGitHub Actions

Оценим применимость ИИ для вашего бизнеса

Проведем технический аудит: разберем задачу, оценим данные и предложим архитектурный подход.