01
Знания, которые
можно спросить
Поиск и ответы по внутренним документам. Ссылки на источники, разграничение доступа и обновление базы знаний.
Независимая AI-разработка
Интеллект,
встроенный
в работу.
Превращаем возможности ИИ в полезные инструменты. Для ваших данных, вашей команды и реальных задач.
Не ещё один чат. Часть вашей системы.
СИСТЕМА / 001ПРИКЛАДНОЙ ИНТЕЛЛЕКТ
01 / INPUTВаши данныеДокументы · API · события
02 / CONTEXTНужный контекстПоиск · память · правила
U / AI
ИНЖЕНЕРИЯ ИНТЕЛЛЕКТА03 / EVALUATIONПроверяемый ответИсточники · тесты · ограничения
04 / OUTPUTВаш продуктИнтерфейс · CRM · workflow
От информации — к действию
Контекст прежде моделиКачество прежде масштабаКонтроль прежде автономности
01 / Направления
Сложная технология.
Понятная польза.
Начинаем не с выбора модели, а с вопроса:
что должно стать проще, быстрее или точнее?
Знания, которые
02
Ассистенты
с контекстом
Помощники внутри сайта, приложения или мессенджера. Учитывают задачу, используют инструменты и передают сложные вопросы человеку.
03
Процессы
без лишней рутины
Извлечение данных, классификация обращений и подготовка документов. Интеграции с существующими API, а не ещё одна изолированная система.
02 / Из чего складывается решение
Модель — только
часть системы.
Надёжность появляется между компонентами:
в подготовке данных, правах доступа,
проверках и наблюдаемости.
01 / ИСТОЧНИКДокументыБаза знаний и инструкции
02 / ОБРАБОТКАПоиск контекстаРелевантные фрагменты
03 / МОДЕЛЬСинтез ответаТолько на основе источников
04 / РЕЗУЛЬТАТОтвет со ссылкамиС возможностью проверки
Сотрудник задаёт вопрос обычным языком. Система находит нужные материалы с учётом его доступа и помогает получить ответ без ручного поиска по папкам.
Критерий качестваКорректность ответа и его подтверждение источниками.
Типовые архитектуры, не демонстрация подключённой модели. Конкретный состав зависит от задачи и требований к данным.
03 / Как работаем
От гипотезы
до рабочего контура.
Разбираем задачу
Процесс, пользователи, данные и ограничения. Фиксируем, какой результат действительно будет полезен.
Проверяем на данных
Собираем узкий прототип и набор примеров. Проверяем качество, задержку и стоимость обработки.
Встраиваем в продукт
Подключаем интерфейсы и API. Настраиваем доступ, обработку ошибок и участие человека.
Измеряем и улучшаем
Наблюдаем за работой системы. Изменяем модель или логику только после проверки на контрольных примерах.
Не обещаем ИИ без ошибок.
Проектируем систему, которая умеет с ними работать.
Проверяемые источники, явные ограничения и подтверждение важных действий человеком — часть архитектуры, а не дополнение после запуска.
OVER HYPE
04 / Начнём с контекста
Хороший ИИ
начинается
с вашей задачи.
Соберите короткий бриф: что нужно изменить, какие данные есть и как понять, что решение работает.
Без регистрации и отправки данных.
Бриф создаётся только в вашем браузере.
Бриф создаётся только в вашем браузере.
Есть вопросы?
Без чёрного
ящика.
Обязательно ли передавать данные внешней модели?
Нет. Архитектура может использовать локальную модель или частное развёртывание. Выбор зависит от требований к конфиденциальности, доступных вычислений и качества на вашей задаче.
Нужно ли обучать собственную модель?
Не всегда. Часто достаточно готовой модели, качественного поиска по данным и инструментов. Дообучение имеет смысл, когда контрольные примеры показывают конкретное ограничение, которое нельзя решить проще.
Как оценить качество до запуска?
Собрать репрезентативные примеры, ожидаемые результаты и пограничные случаи. Проверять не только точность, но и отказы, ссылки на источники, задержку, стоимость и соблюдение прав доступа.
Может ли ИИ самостоятельно выполнять действия?
Да, через явно разрешённые инструменты. Для чувствительных операций нужны ограниченные права, журнал действий и подтверждение человека. Степень автономности выбирается под риск, а не ради демонстрации технологии.