AI розробка та інтеграція LLM.
Ми інтегруємо штучний інтелект там, де він змінює економіку продукту: асистенти, що відповідають на основі ваших даних, агенти, які виконують багатокрокові процеси, моделі, що оцінюють ризик чи виявляють шахрайство, та автоматизація, що прибирає ручні кроки з операцій. Працюємо як із комерційними LLM API, так і з open-source моделями, а результат вимірюємо бізнес-метриками, а не вау-ефектом демо.
Обговорити проєктПродукти, які ми будуємо.
Конкретні продукти, які ми запускали не один раз, — з обсягом робіт, термінами та бюджетами, на які можна спиратися під час планування.
Де AI окуповується.
Асистенти підтримки та онбордингу, що спираються на документацію продукту. Фінансові та трейдингові копілоти, які пояснюють дані й готують дії для підтвердження людиною. Обробка документів — KYC-файлів, рахунків, договорів — із витягуванням і валідацією даних. Предиктивні моделі для відтоку, кредитного ризику та шахрайства. Внутрішні інструменти, що перетворюють запитання природною мовою на запити до даних компанії. Спільна вимога — надійність: контроль галюцинацій, guardrails, оцінювання якості та керування витратами.
Як ми випускаємо AI-функції.
Починаємо з короткої фази перевірки доцільності: огляд даних, набір для оцінювання та прототип на реальних вхідних даних. Production-системи використовують retrieval-augmented generation поверх векторних і реляційних сховищ, структуровані відповіді з валідацією, виклик інструментів із явними дозволами та контрольні точки за участю людини там, де ставки високі. Усе спостережуване — промпти, токени, затримки й оцінки якості, — тож ви бачите вартість і точність кожної функції. Фронтенд будуємо на Next.js і Vercel AI SDK зі стрімінгом відповідей.
Процес роботи.
- 01
Оцінка кейсу та даних: цінність, ризики, доступні дані та набір для оцінювання з цільовою якістю
- 02
Прототип за 2–3 тижні на реальних даних; рішення go/no-go на основі виміряної точності та вартості
- 03
Production-розробка: RAG-пайплайни, guardrails, моніторинг, резервні сценарії та інтеграція у ваш продукт
- 04
Безперервне оцінювання, оновлення промптів і моделей, fine-tuning, коли він перевершує промптинг
Що ми пропонуємо
- 01
Моделі машинного навчання
- 02
Обробка природної мови
- 03
Комп'ютерний зір
- 04
Предиктивна аналітика
- 05
AI чат-боти
- 06
Автоматизація процесів
Технологічний стек
- OpenAI, Anthropic, Google та open-source моделі (Llama, Mistral)
- Vercel AI SDK, LangChain, LlamaIndex
- pgvector, Pinecone, Qdrant
- Python, PyTorch, scikit-learn, FastAPI
- Інструменти оцінювання і трейсингу, керування промптами
- Next.js, TypeScript, стрімінгові інтерфейси
Поширені запитання.
01Чим інтеграція LLM відрізняється від навчання власної моделі?
Більшості продуктів навчання не потрібне. Retrieval-augmented generation і якісний промптинг поверх комерційної або open-source моделі закривають більшість задач за частку вартості. Ми донавчаємо або тренуємо моделі лише тоді, коли оцінювання показує явний виграш, наприклад у класифікації чи доменному витягуванні даних.
02Як ви зберігаєте приватність наших даних під час використання AI API?
Використовуємо корпоративні тарифи API з гарантією відсутності навчання на даних, маскуємо чутливі поля перед викликами, тримаємо ембедінги й документи у вашій інфраструктурі та за потреби розгортаємо open-source моделі у вашій хмарі або on-premises.
03Як ви запобігаєте галюцинаціям?
Відповіді спираються на знайдені джерела з цитуванням, вихід обмежується схемами, критичні дії проходять перевірку, набори для оцінювання запускаються на кожну зміну, а за низької впевненості є чіткий перехід до людини.
04Скільки коштує створити AI-асистента?
Асистент підтримки або продукту з базою знань, аналітикою та вбудовуваним віджетом зазвичай коштує 20–40 тис. USD за перший реліз плюс витрати на моделі, які ми допомагаємо спрогнозувати й обмежити.
05Чи можете ви додати AI-функції у фінтех-продукт?
Так, це одна з наших ключових комбінацій. Приклади: фінансовий асистент, що пояснює транзакції та портфелі, обробка документів для онбордингу та виявлення аномалій у потоках транзакцій — усе з журналами аудиту, придатними для регульованого середовища.
Маєте ідею проєкту?
Надішліть короткий опис. Протягом 24 годин вам відповість інженер, а не продажник за скриптом: із запитаннями, попереднім обсягом робіт і пропозицією наступного кроку.