Внедрение LLM и нейросетей в бизнес-процессы
Подбираем и встраиваем языковую модель под вашу задачу — от облачного API до локальной модели в вашем контуре.
Знакомые ситуации
Когда это нужно
- Хочется использовать LLM, но нельзя отправлять данные во внешние облака.
- Готовые сервисы не знают вашу предметную область и терминологию.
- Непонятно, какую модель выбрать и во сколько обойдётся эксплуатация.
- Нужно встроить ИИ в существующие процессы, а не запускать отдельный продукт.
Что вы получаете
Что меняется в вашей работе
Модель под задачу
Подбираем открытую, коммерческую или отечественную модель по качеству, стоимости и требованиям к данным.
Работа в контуре
Разворачиваем локальную LLM on-premise — данные для генерации не покидают периметр компании.
Тонкая настройка под ваш домен
Дообучение (LoRA/SFT) и промпт-инжиниринг под вашу терминологию, документы и сценарии — модель говорит на языке вашего бизнеса.
Встраивание в процессы
Интеграция прямо в существующие системы и рабочие места — без отдельного изолированного сервиса.
Как мы внедряем
Доводим ИИ до эксплуатации
Пять этапов с критериями успеха на каждом. Если гипотеза не подтвердилась на прототипе — честно скажем и предложим более простое решение.
- 01
Диагностика
3–5 дней
Разбираем процесс, оцениваем данные, проектируем архитектуру. На выходе — план и оценка.
- 02
Прототип
до 2 недель
Прототип на ваших данных: проверяем гипотезу измерениями до вложений в разработку.
- 03
Пилот
3–6 недель
Расширяем сценарии, тестируем, доводим до нужного качества на реальных пользователях.
- 04
Внедрение
4–12 недель
Интеграции с вашими системами, обучение команды, контроль качества.
- 05
Поддержка
12+ мес
MLOps, мониторинг, дообучение и обновление моделей.
Как это устроено
Что под капотом
Достаточно деталей, чтобы техническому руководителю было понятно, как мы решаем задачу.
Выбор и развёртывание
Сравниваем модели на ваших задачах; разворачиваем в облаке РФ или on-premise на вашем оборудовании.
Адаптация
Промптинг, few-shot, LoRA/SFT-дообучение и RAG для точных ответов по вашим данным.
Безопасность
Маскирование ПД, доступ по ролям, изоляция контура, аудит запросов.
Контроль качества
Тест-пайплайны и метрики: замеряем качество ответов до и после адаптации.
FAQ
Частые вопросы
Можно развернуть LLM в нашем закрытом контуре?
Да. Разворачиваем открытые модели (например, семейства Qwen, Llama) на вашем оборудовании — данные не уходят во внешние сервисы.
Какие модели вы используете?
Под задачу: облачные (GigaChat, YandexGPT, GPT, Claude), открытые для локального развёртывания (Qwen, Llama, DeepSeek) и коммерческие API — по качеству, стоимости и требованиям безопасности. Готовую модель встроим, свою — дообучим.
Насколько LLM повысит качество ответов?
Зависит от данных и задачи. На диагностике замеряем базовую точность и целевую; результат подтверждаем на пилоте, а не обещаем заранее.
Сколько стоит внедрение?
Прототип — от 600 тыс. ₽; полноценное внедрение с интеграциями — на этапе пилота. Оценку даём после разбора процесса и данных.
Другие услуги
Смотрите также
Проверим эффект за 14 дней
Оставьте заявку — пришлём план пилота и расчёт ROI по вашим данным. Покажем, где ИИ реально окупится, и честно скажем, если не окупится.