AI-продукти, що працюють у продакшні — а не лише на демо
Більшість AI-прототипів ніколи не досягають продакшну. Вони не витримують реальних даних, реальних граничних випадків та реальних вимог безпеки. Ми будуємо AI-продукти та автоматизацію воркфлоу, спроєктовані під ваші дані, вашу модель відповідності та вашу операційну реальність.
Зберіть агента з можливостей — канали, голос, база знань, інтеграції, памʼять і рівень автономності — і одразу побачте вартість розробки, місячні витрати та терміни. Email не потрібен.
| AI / LLM | OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, Mistral, Llama 3 |
| Оркестрація | LangChain, LlamaIndex, кастомні Python-пайплайни |
| Vector DB | Pinecone, pgvector, Weaviate, Qdrant |
| Backend | Python (FastAPI), Node.js |
| Обслуговування моделей | vLLM, Triton, AWS Bedrock, Azure OpenAI |
| Черга | Celery, Redis Queue, SQS |
| Сховище | S3, PostgreSQL, Elasticsearch |
| Observability | LangSmith, Datadog, кастомний трейсинг промптів |
Ми оцінюємо ваші джерела даних, вимоги до приватності та можливості автоматизації. Результат: ранжований шортлист use-case'ів, звіт про готовність даних та рекомендована архітектура моделі.
Функціональний, розгорнутий PoC на ваших реальних даних — не на синтетичних зразках. Саме тут показники галюцинацій, латентність та вартість за запит порівнюються з реальними умовами.
Повна інженерія пайплайну: прийом, векторизація, retrieval, генерація, кешування, моніторинг та шар API. Кожен компонент побудовано під продакшн-навантаження, а не демо-умови.
Інтеграція у ваш наявний продукт чи внутрішні системи. Навантажувальне тестування, бенчмаркінг точності та повна документація. Ваша команда отримує систему з повними операційними runbook'ами.
Обидва варіанти. Ми обираємо модель на основі ваших вимог до приватності даних, цілей затримки та бюджету. Ми розгортали на OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock, Azure OpenAI та self-hosted Llama/Mistral залежно від комплаєнс-середовища.
Ми конфігуруємо виклики API з опціями нульового збереження даних, використовуємо приватне розгортання для чутливих навантажень і ніколи не надсилаємо сирі дані компанії на endpoint'и fine-tuning без явного визначення обсягу.
Дуже мінлива. Ми будуємо дашборди моніторингу вартості в кожне розгортання та впроваджуємо семантичне кешування й маршрутизацію моделей для мінімізації вартості за запит. Ми надамо оцінку вартості за запит до початку розробки.
Так. Ми аудитуємо наявний пайплайн, визначаємо проблеми точності, латентності та вартості, і пропонуємо план виправлення. Це часто швидше, ніж повне переписування.
Ми проєктуємо контрольні точки human-in-the-loop для рішень з високими ставками, впроваджуємо оцінку впевненості для маршрутизації невпевнених відповідей на перевірку та використовуємо RAG з обґрунтуванням у джерелах для мінімізації непідтвердженої генерації.