Корпоративный поиск
RAG-системы по внутренним базам знаний с правами доступа, ссылками на источники и оценкой ответов.
AI Engineering
AI, который становится частью бизнеса
Отбираем сценарии с понятной ценностью, собираем безопасный контур данных и доводим решение до промышленной эксплуатации.
Обсудить проект ↗LIM / 01
[ ПРИНЦИП ]
Начинаем не с выбора модели, а с процесса, данных и критерия качества. Поэтому пилот не остаётся отдельной игрушкой.
Что делаем
Компетенции для полного цикла
Документы и обращения
Извлечение, классификация, маршрутизация и проверка данных из писем, договоров, счетов и заявок.
AI-ассистенты
Помощники для поддержки, продаж и операционных команд с вызовом внутренних инструментов.
Прогнозные модели
Спрос, риски, отток, загрузка и аномалии с мониторингом дрейфа и качества.
Computer Vision
Контроль операций, качества и безопасности на изображениях и видеопотоках.
MLOps и LLMOps
Версионирование, eval-наборы, наблюдаемость, управление стоимостью и безопасные релизы.
Результат
Что остаётся
после запуска
Не только работающий сервис, но и управляемая система: понятные границы, метрики, документация и знания внутри команды.
01Проверяемая точность вместо впечатления от демо
02Изоляция чувствительных данных
03Сценарии возврата к человеку
04Прозрачная стоимость каждого запроса
Поставка
Один процесс от исследования до эксплуатации
Discovery
Интервью, карта процесса, данные, ограничения и согласованные критерии результата.
Solution design
Целевая архитектура, прототип, план поставки и явная карта технических рисков.
Build & validate
Рабочие инкременты, автоматические проверки и ранняя обратная связь реальных пользователей.
Operate & evolve
Наблюдаемость, поддержка запуска, передача знаний и развитие на основе данных.
Инструменты подбираются под задачу
PythonPyTorchOpenAI-compatible APIsQdrantPostgreSQLKubernetesLangGraphOpenTelemetry
FAQ
Коротко о важном
Да. Архитектура может использовать локальные модели, приватные шлюзы и развёртывание в инфраструктуре заказчика.
Один приоритетный процесс, владелец со стороны бизнеса и доступ к репрезентативному набору обезличенных данных.
До разработки фиксируем eval-набор, допустимые ошибки, задержку, стоимость и правила эскалации человеку.
Следующий шаг
Опишите задачу.
Мы разложим её на систему.
Без длинной анкеты и продающей презентации. Начнём с контекста, ограничений и желаемого результата.
Написать в Telegram