T.I. PRODUCTION / AI
AI‑разработка и автоматизация, привязанные к реальной задаче
Встраиваем LLM, голос, перевод и автоматизацию туда, где они сокращают ручную работу или создают новый пользовательский сценарий.
PRODUCT ENGINEERINGAIStrategy · UX/UI · Build · Launch
Что входит
Мы не начинаем проект с вопроса «какую модель использовать». Сначала определяем процесс, стоимость ошибки, задержку, требования к данным и ожидаемый эффект. Затем подбираем архитектуру: облачные модели, локальные компоненты, RAG, speech-to-text, text-to-speech, очереди и интеграции.
- LLM и интеграции с OpenAI/совместимыми API
- Speech-to-text, text-to-speech и real-time перевод
- RAG и поиск по внутренним данным
- AI-агенты и автоматизация повторяющихся операций
- Локальные и гибридные сценарии для приватности и устойчивости
PROCESS
Как строится работа
UX/UI и прототип
Разработка и интеграции
Тестирование, запуск и аналитика
FAQ
Частые вопросы
Можно добавить AI в существующий сервис?
Да. Обычно начинаем с одного измеримого сценария и интегрируем его через API без полного переписывания продукта.
Можно работать с локальными моделями?
Да, если оборудование и требования к качеству позволяют. Часто оптимален гибридный вариант: часть обработки локально, часть — через облачные API.
Как контролируется качество?
Закладываем тестовые сценарии, логирование, fallback-поведение и метрики качества для конкретной бизнес-задачи.
Обсудить проект
Встраиваем LLM, голос, перевод и автоматизацию туда, где они сокращают ручную работу или создают новый пользовательский сценарий.
Получить оценку проекта ↗