Какие AI-решения мы разрабатываем?
Разработка решений на основе искусственного интеллекта начинается с конкретной операции: найти ответ в документах, обработать обращение или добавить интеллектуальную функцию в продукт. Подбираем модель и способ интеграции под эту задачу, доступные данные и требования к системе.
Начать можно с описания задачи. Готовое техническое задание не обязательно.
Преимущества внедрения AI решений в ваш бизнес
Tехнологии позволяют адаптировать предложения под каждого клиента на основе его предпочтений.
Персонализация услуг
Чат-боты и интеллектуальные помощники обеспечивают круглосуточную поддержку пользователей.
Улучшение взаимодействия с клиентами
AI способен анализировать информацию мгновенно, что значительно ускоряет принятие решений.
Увеличение скорости обработки данных
Автоматизация процессов сокращает потребность в ручном труде и минимизирует ошибки.
Снижение затрат
Какие решения можно заказать?
Разработка решений на основе искусственного интеллекта начинается с конкретной операции: найти ответ в документах, обработать обращение или добавить интеллектуальную функцию в продукт. Подбираем модель и способ интеграции под эту задачу, доступные данные и требования к системе.
AI-ассистенты для сотрудников и поддержки:
Разрабатываем помощников, которые отвечают на вопросы по материалам компании и помогают разбирать типовые обращения. Определяем, какие задачи можно передать ассистенту и когда нужен специалист. Интерфейс и сценарии взаимодействия проектируем под пользователей системы.
Поиск по корпоративным документам:
Объединяем поиск по базе знаний с языковой моделью. Пользователь задаёт вопрос своими словами, а система ищет подходящие фрагменты в инструкциях, регламентах и других материалах. Такой подход — RAG — позволяет использовать документы компании при подготовке ответа.
Интеграция LLM в приложения и бизнес-системы:
Добавляем обработку текста, подготовку черновиков и другие AI-функции в цифровые продукты. Проектируем обмен данными между языковой моделью и внешними системами через доступные API. Состав интеграций определяем по задаче и возможностям вашей инфраструктуры.
Локальное развёртывание языковых моделей:
Настраиваем модели для работы в инфраструктуре компании, когда облачный сервис не подходит по требованиям к данным или эксплуатации. При выборе решения учитываем доступное оборудование, нагрузку и качество ответов. Локальное размещение требует отдельной настройки доступа, обновлений и поддержки.
Создание индивидуальных моделей искусственного интеллекта: разработка решений, адаптированных под нужды вашего бизнеса.
Мы предлагаем широкий спектр услуг по разработке AI, включая:
Интеграция больших языковых моделей (LLM): использование передовых технологий, таких как OpenAI GPT, Claude, Meta LLaMA и HuggingFace API.
Настройка и развертывание локальных моделей: создание частных решений для повышения безопасности и конфиденциальности.
Когда нужна разработка ИИ на заказ?
Нужно подключить внутренние данные
ИИ должен находить ответы в документах, инструкциях и базе знаний компании с учётом прав доступа пользователей.
ИИ должен находить ответы в документах, инструкциях и базе знаний компании с учётом прав доступа пользователей.
ИИ нужно встроить в вашу систему
Вы хотите добавить AI-функции в существующий продукт, CRM или внутренний сервис, чтобы пользователи работали в привычном интерфейсе.
Вы хотите добавить AI-функции в существующий продукт, CRM или внутренний сервис, чтобы пользователи работали в привычном интерфейсе.
Готовые сервисы не закрывают задачу
У вашего бизнеса свои процессы и требования. Нужно решение, которое учитывает их и выполняет конкретную задачу сотрудников или клиентов.
У вашего бизнеса свои процессы и требования. Нужно решение, которое учитывает их и выполняет конкретную задачу сотрудников или клиентов.
Как проходит разработка и внедрение AI-решения
Предлагаем двигаться по этапам: сначала определить задачу и проверить подход на ограниченном сценарии, затем расширять систему. Это позволяет обсуждать продолжение проекта на основе результатов проверки.
Задача, требования и критерии результата
Разбираем текущий процесс, пользователей и ограничения. Определяем, что должна делать система и как оценивать её работу: например, по качеству поиска, времени выполнения операции или объёму ручной проверки.
Итог этапа: согласованные требования и границы первой версии.
Итог этапа: согласованные требования и границы первой версии.
Данные и архитектура
Изучаем источники, формат и актуальность данных. Выбираем модель, способ поиска и вариант размещения. Определяем необходимые интеграции, права доступа и подготовку материалов.
Итог этапа: технический подход и перечень работ с данными.
Итог этапа: технический подход и перечень работ с данными.
Пилот на выбранном сценарии
Собираем ограниченную версию и проверяем её на согласованных примерах. Смотрим, где система справляется, а где нужны изменения данных, логики или интерфейса.
Итог этапа: результаты проверки и решение о следующем этапе.
Итог этапа: результаты проверки и решение о следующем этапе.
Разработка и интеграция
Реализуем согласованные функции, интерфейс и обмен данными. Проверяем основные сценарии, обработку ошибок и работу системы при ожидаемой нагрузке.
Итог этапа: версия для запуска в выбранной среде.
Итог этапа: версия для запуска в выбранной среде.
Запуск и дальнейшая работа
Разворачиваем решение и проверяем его работу в условиях эксплуатации. Состав документации, передачу знаний команде и условия дальнейшей поддержки определяем в проекте.
Итог этапа: запущенная система и согласованный порядок её сопровождения.
Итог этапа: запущенная система и согласованный порядок её сопровождения.
Начните с задачи, которую хотите решить: ускорить поиск по документам, обрабатывать типовые обращения или добавить AI-функции в продукт. Обсудим ваши процессы, доступные данные и ограничения. Определим, какой сценарий стоит проверить в пилоте и что потребуется для разработки.
Присоединяйтесь к будущему уже сегодня
|
Вопросы о разработке AI-решений
Опишите процесс, который хотите изменить, его пользователей и ожидаемый результат. Полезно привести пример запроса или операции. На этой основе можно определить, какие требования и данные нужно собрать перед разработкой.
Не всегда. Часть задач решается интеграцией готовой модели и поиском по вашим материалам. Необходимость адаптации или обучения оценивается отдельно. Например, для работы с базой знаний можно использовать RAG: передавать модели найденные фрагменты документов вместе с вопросом.
Для помощника по базе знаний нужны материалы, на которые он должен опираться: инструкции, описания услуг, регламенты, ответы на типовые вопросы. Для проверки полезны примеры вопросов и ожидаемых ответов. Подходящий объём и формат зависят от сценария.
Возможность интеграции зависит от API, прав доступа и ограничений системы. Сначала нужно определить, какие данные AI получает и какие действия выполняет. После этого можно оценить состав доработок и способ подключения.
Локальное развёртывание возможно для подходящих моделей и компонентов. Нужно проверить ресурсы оборудования, условия использования модели и ожидаемую нагрузку. Порядок доступа к данным, обновлений и сопровождения согласовывается отдельно.
Да, если для задачи можно выделить полезный и проверяемый сценарий. В пилоте фиксируются функции, данные и критерии оценки. По результатам можно решить, что доработать и стоит ли расширять систему.
Состав сопровождения зависит от проекта: это могут быть обновления базы знаний, контроль качества ответов, изменения интеграций и развитие функций. Объём работ и условия поддержки нужно согласовать отдельно от первоначальной разработки.
Вам нужна разработка AI решения? Давайте свяжемся и обсудим детали.
Свяжитесь с нами
Свяжитесь с нами
2026 © ООО “Куки эдженси”
Все права защищены
Все права защищены
Республика Беларусь,
220062, г. Минск,
пр-т Победителей, д. 135, пом. 660
220062, г. Минск,
пр-т Победителей, д. 135, пом. 660
УНП 193739886
