Нейросети под задачу бизнеса — от архитектуры до продакшена

Мы проектируем, обучаем и сопровождаем нейросетевые решения для конкретных задач: не пилоты ради демо, а системы, которые работают в продакшене и приносят измеримый результат.

Облачные LLM API

Подключаем и оркестрируем облачные LLM, когда это оптимально по задаче и бюджету. Проектируем prompt-стратегию, настраиваем Function Calling, строим продакшн пайплайны с обработкой ошибок, rate limiting и мониторингом.

Что входит
Prompt engineering и few-shot стратегии
Function Calling и structured outputs
Мультиагентные пайплайны (LangChain, LlamaIndex)
RAG-системы с векторными базами данных
Fallback-логика и обработка ошибок API
Мониторинг токенов, стоимости и качества
API и провайдеры
OpenAIGeminiClaudeГигаЧатYandexGPTAlice AI
Стек
LangChainLlamaIndexFastAPIRedispgvectorGrafana
Подходит когда
Быстрый time-to-marketНет GPU-инфраструктурыДанные не конфиденциальны

Задачи, которые мы решаем

Нейросетевой подход применим там, где классические алгоритмы теряют точность или масштаб.

Классификация и категоризация

Автоматическая разметка документов, заявок, обращений — экономия на ручном труде операторов.

Компьютерное зрение

Контроль качества на производстве, детекция объектов, распознавание на фото и видеопотоке.

Обработка текста и NLP

Извлечение сущностей, суммаризация, автоответы на обращения — работает на русском языке.

Рекомендательные системы

Персонализация товаров, контента и офферов на основе поведения пользователя.

Прогнозирование и аномалии

Предсказание спроса, детекция мошенничества, предиктивное обслуживание оборудования.

Голосовые и диалоговые системы

STT/TTS, кастомные ассистенты, автоматизация колл-центра на базе собственных моделей.

Не нашли свою задачу — расскажите о ней, мы оценим применимость нейросетевого подхода.

От задачи до модели в результата

Прозрачный цикл разработки — вы видите прогресс и согласовываете результат на каждом этапе.

01

Аудит задачи

Разбираем, решаема ли задача нейросетью и есть ли у вас данные для обучения. Честно говорим, если классический алгоритм справится лучше и дешевле.

02

Данные и baseline

Анализируем ваши данные, выявляем проблемы качества, фиксируем текущий baseline по целевой метрике. Это точка отсчета для оценки результата системы и пайплайна.

03

Архитектура и обучение

Выбираем или проектируем архитектуру, обучаем модель, валидируем на отложенной выборке. Итерируем до достижения согласованного порога качества.

04

Деплой и интеграция

Упаковываем модель, настраиваем инференс-сервер, интегрируем в вашу систему через API. Проводим нагрузочное тестирование под реальный трафик.

05

MLOps и сопровождение

Настраиваем мониторинг качества модели, автоматический алерт на дрейф данных, пайплайн ретрейнинга. Вы не остаетесь один на один с моделью в продакшене.

Технологический стек

Инструменты, которыми мы владеем на экспертном уровне.

PyTorchTensorFlowONNXTriton Inference ServerHuggingFace TransformersLangChainLlamaIndexLoRA/QLoRARLHFMLflowKubeflowEvidently AIApache SparkAirflowFastAPIgRPCDockerKubernetesNVIDIA CUDAGrafanaPrometheusGitHub Actions

Обсудим вашу задачу

Бесплатная техническая консультация: разберем задачу, оценим данные и предложим архитектурный подход.