Нет готового решения под процесс
SaaS закрывает только часть задачи или требует монотонных действий сотрудников между этапами.
Разрабатываем интеллектуальные системы на базе подходящих моделей и собственных программных компонентов. Подбираем архитектуру по характеру данных, необходимой точности и условиям эксплуатации.
Индивидуальная создание нужна, если результат зависит от ваших данных, бизнес-правил, последовательности действий и подключения с внутренними системами. В этом случае AI становится одним из компонентов продукта, а не отдельным внешним инструментом.
SaaS закрывает только часть задачи или требует монотонных действий сотрудников между этапами.
Система должна учитывать правила организации, роли пользователей, статусы и ограничения.
Один процесс требует распознавания, поиска, классификации, генерации и оценки полученных данных.
Нельзя позволить модели напрямую выполнять критичное действие без программной проверки.
Подбираем архитектуру под задачу: от небольшого внутреннего сервиса до решения, в которой несколько моделей, API и бизнес-модулей работают как единый процесс.
Ассистенты с контекстом организации, документами, поиском, историей и ограничениями доступа.
ИИ-ассистенты →Агенты, которые используют инструменты, API и действия с проверкой полномочий вместо обычного текстового ответа.
ИИ-агенты →Распознавание, извлечение реквизитов, классификация, проверка и создание структурированных данных.
ИИ для документов →Потоковое STT, LLM-анализ, AI-подсказки, перевод и синтез голоса в рабочем звонке.
Кейсы →Поиск, оценка, ранжирование и подготовка решений на основе массивов данных и нескольких критериев.
AI-решения →Веб-интерфейсы, кабинеты, API и серверная логика для специалистов и внутренних процессов.
ИИ для бизнеса →Качество решений, используемых в работеы определяется не только выбором LLM. Важно, как устроены данные, контекст, программные проверки, бизнес-правила, инструменты, разрешения пользователей и восстановление после ошибок.
Разбиваем задачу на этапы и не заставляем одну модель решать всё сразу.
При необходимости задействуем разные модели для генерации, критики и финальной проверки.
Формат, права, лимиты и критичные действия проверяются кодом.
Логи, health-check, перезапуск, backup и восстановление учитываются ещё до релиза.
Каждый пример ниже — система с собственной логикой, интерфейсом, подключениеми и эксплуатационным контуром.
Система реального времени объединяет FreeSWITCH, потоковое распознавание речи, LLM и синтез голоса. AI работает непосредственно во время звонка.
Веб-приложение объединяет диалог с LLM, генерацию документов, голосовой интерфейс, веб-поиск и действия с проверкой полномочий AI-агента.
Отдельный AI-сервис распознаёт входящие документы, валидирует данные и передаёт результат в расширение 1С для создания рабочего документа.
Фиксируем, что именно должна делать система и где заканчивается ответственность AI.
Выбираем модели, данные, интерфейсы, инструменты, проверки и способы подключения.
Разрабатываем backend, API, интерфейс и бизнес-логику вокруг нейросетевых моделей.
Подключаем внутренние источники, документы, CRM, 1С или другие сервисы.
Тестируем ошибки, повторы, таймауты, права, перезапуски и некорректные данные.
Разворачиваем промышленную среду-версию, мониторинг, резервирование и дальнейшее развитие.
На бюджет влияют количества AI-сценариев, объёма собственной логики, числа интеграций и требований к рабочему контуру.
Для узкой задачи с понятным входом и результатом, без сложной многоэтапной архитектуры.
Для полноценного внутреннего сервиса, ассистента или выполнения задач программными средствами прикладной задачи.
Для многоэтапных решений с агентами, телефонией, документами и несколькими подключениеми.
Точная смета определяется после декомпозиции задачи. Сторонние API, модели, телефония и инфраструктура могут рассчитываться отдельно.
Форматы и ориентиры стоимости разработки Указанные суммы служат ориентиром для планирования бюджета; окончательные условия фиксируются в предложении и договоре.Мы формируем прикладные интеллектуальные системы вокруг готовых языковых и мультимодальных моделей: выстраиваем архитектуру и создаём архитектуру, бизнес-логику, интерфейсы, API, инструменты, проверки и подключения. Это не обучение собственной фундаментальной модели с нуля, а создание рабочего продукта под конкретный рабочий процесс.
Это могут быть AI-ассистенты, агенты с инструментами, решения анализа и подготовки документов, решения для анализа звонков, корпоративные чаты, сервисы поиска и оценки данных, программная обработка задач и внутренние AI-интерфейсы.
Да. Решение может использовать внутренние документы, базы, CRM, 1С и другие источники при условии, что можно организовать безопасный и управляемый доступ к данным.
Готовый сервис обычно работает отдельно от процессов компании. Индивидуальная система учитывает ваши данные, роли, правила, подключения, интерфейс и конкретные действия, которые должны происходить после AI-анализа.
Да. Для разных этапов можно использовать разные модели: одну для классификации, другую для финального решения, третью для оценки полученных данных. Такая схема оправдана, если она даёт измеримую пользу по качеству, скорости или стоимости.
Небольшой прикладной AI-сервис начинается ориентировочно от 21 000 ₽. Система с собственной бизнес-логикой и подключениеми — от 84 000 ₽. Комплексный продукт с несколькими модулями и сложным рабочим контуром — от 175 000 ₽.
Тестируем не только успешный сценарий, но и ошибки API, неполные данные, повторные запросы, разрешения пользователей, перезапуск сервисов и восстановление. Для критичных действий добавляем программную валидацию и human-in-the-loop.
Не обязательно знать стек или выбирать модель заранее. Достаточно описать пользователей, исходные данные, действующий порядок работы и желаемый результат — мы предложим архитектуру и варианты реализации.
Разработка ИИ включает интеграционные сервисы, тестовые наборы, безопасность, мониторинг и работу с ошибками, а не только настройку промптов.
Мы проектируем и реализуем AI-решения на базе современных языковых и мультимодальных моделей, выстраиваем архитектуру и создаём серверную архитектуру, API, реакцию на сбои, управление контекстом и механизмы оценки полученных данных. При необходимости система способна вызывать несколько моделей с разными ролями и передавать критичные действия на согласование с ответственным специалистом.
Разработка интеллектуальных систем в Владивостоке может выполняться полностью удалённо: для старта достаточно описания задачи, действующих программных систем и данных. После декомпозиции уточняем архитектуру, этапы, бюджет и критерии готовности промышленную среду-версии.