Искусственный интеллект для бизнеса и цифровые сотрудники
Внедряем ИИ-агентов и LLM-решения on-premise: GigaChat + RAG, function-calling, multimodal, цифровые сотрудники, MLOps. Развёртывание под ключ на вашем сервере, без выгрузки данных в облако.
Что мы делаем
Полный спектр услуг для решения ваших задач
Цифровые сотрудники
AI-агенты на GigaChat с tool-use и долговременной памятью. Обрабатывают заявки, готовят отчёты, консультируют клиентов 24/7.
RAG и работа с корпоративной базой знаний
Семантический поиск по документам, чертежам, регламентам. Embeddings в pgvector / Qdrant, гибридный rerank, цитаты-источники в каждом ответе.
Multimodal: vision + text
GigaChat / YandexGPT разбирают чертежи, схемы, фото оборудования. Распознавание дефектов, контроль качества, OCR с пониманием контекста.
Предиктивная аналитика
Прогноз отказов оборудования и потребления по 200+ параметрам. Time-series с aномалиями, ML-модели на TimescaleDB.
MLOps & LLMOps
Полный цикл: эксперименты, версионирование, A/B-тесты, мониторинг качества и стоимости промптов. Observability на LangFuse/Langsmith.
On-premise LLM на вашем сервере
GigaChat / YandexGPT на 2×A100 или RTX 6000 Ada. vLLM / TGI с PagedAttention, function-calling, structured outputs. Никаких данных в облаке.
Как мы работаем
Прозрачный процесс от первого звонка до запуска
Discovery
Анализ бизнес-задачи, оценка данных, выбор стека (managed GigaChat vs локальная модель), метрики ROI.
1-2 неделиPoC / Прототип
Working PoC за 2-4 недели на реальных данных. Развёртываем на нашем Proxmox, заказчик пробует.
2-4 неделиРазработка и обучение
RAG-pipeline / fine-tuning / агентные сценарии. Eval-suite на корпоративных кейсах. Достижение целевых метрик.
4-8 недельДеплой и интеграция
Docker Compose / K8s на on-premise GPU-сервере. REST/WS API в существующие системы, SSO.
2-3 неделиObservability и развитие
LangFuse + Grafana: качество ответов, токен-стоимость, latency. Дообучение, расширение базы знаний.
ПостоянноDiscovery
Анализ бизнес-задачи, оценка данных, выбор стека (managed GigaChat vs локальная модель), метрики ROI.
1-2 неделиPoC / Прототип
Working PoC за 2-4 недели на реальных данных. Развёртываем на нашем Proxmox, заказчик пробует.
2-4 неделиРазработка и обучение
RAG-pipeline / fine-tuning / агентные сценарии. Eval-suite на корпоративных кейсах. Достижение целевых метрик.
4-8 недельДеплой и интеграция
Docker Compose / K8s на on-premise GPU-сервере. REST/WS API в существующие системы, SSO.
2-3 неделиObservability и развитие
LangFuse + Grafana: качество ответов, токен-стоимость, latency. Дообучение, расширение базы знаний.
ПостоянноКейсы
Реальные проекты и результаты наших клиентов
Контроль качества с CV на конвейере
Визуальный контроль вручную: пропуск 15% дефектов, 3 оператора в смену.
YOLO v8 + TensorRT с камерами на 4 точках контроля + GigaChat для классификации редких дефектов с обоснованием.
Обнаружение 99.2% дефектов, замена 9 операторов, окупаемость за 4 месяца.
AI-second-pilot для оператора BMS
Дежурный диспетчер ТЦ получает по 200 алармов в смену, не успевает разбирать причины и эскалировать.
GigaChat с RAG по схемам систем + history алармов. Каждый аларм получает объяснение «что, где, к чему ведёт» и рекомендованное действие.
Median time-to-action упал с 12 до 2 минут, false-positive алармы группируются автоматически.
Предиктивное обслуживание турбин
Незапланированные простои турбин обходились в 2 млн ₽/день.
ML-модель на TimescaleDB по 200+ параметрам с горизонтом 14 дней + LLM-объяснение причины каждого алерта.
Снижение незапланированных простоев на 80%, экономия 50 млн ₽/год.
Технологический стек
Инструменты и технологии, которые мы используем
LLM Frontier
Open-source LLM
Inference / Serving
RAG / Agents
CV
MLOps / Observability
Инфраструктура
Готовы внедрить AI?
Проведём бесплатный discovery-воркшоп и покажем, где AI принесёт максимальный ROI. PoC за 2-4 недели на нашем сервере.