Поиск и рекомендации
Подбор товаров, услуг или контента на основе смыслового поиска, а не только совпадения ключевых слов.
Отдельное направление
AI и LLM-интеграции для бизнеса
Встраиваем возможности искусственного интеллекта в продукт и рабочие процессы там, где они дают измеримую пользу — без замены здравого смысла модой на AI.
- LLM API (OpenAI, Anthropic, YandexGPT)
- RAG и векторные БД
- Промпт-инжиниринг
- Агенты и оркестрация
~3 000 ₽/час
Time & Materials или согласованный scope
- Запрос пользователя →
- Поиск в базе знаний (RAG) → релевантный контекст
- Ответ модели, проверенный правилами продукта
- Логирование, метрики качества и стоимости
С какими задачами работаем
Берёмся за задачи, где AI решает конкретную проблему пользователя или бизнес-процесса, а не добавляется для галочки.
Ассистенты и чат-боты
Обработка обращений, ответы по базе знаний компании, маршрутизация сложных случаев на человека.
Извлечение данных
Структурирование данных из документов, писем и свободного текста для дальнейшей автоматизации.
Контент под контролем
Черновики описаний, писем и ответов, которые редактирует и подтверждает человек перед публикацией.
AI внутри продукта
Встраивание конкретной AI-функции в личный кабинет, CRM или мобильное приложение.
Аналитика и суммаризация
Свод и краткое изложение больших объёмов обращений, отзывов и внутренних документов.
Техническая экспертиза
Что именно мы делаем внутри интеграции
Главный вопрос не «какую модель выбрать», а как AI-функция встраивается в существующую архитектуру, данные и процесс принятия решений.
Архитектура интеграции
Проектируем, как модель встраивается в текущий backend, очередь запросов и пользовательский сценарий — без переписывания продукта заново.
RAG и база знаний
Векторные хранилища, разбиение документов на смысловые фрагменты и ранжирование релевантности перед передачей контекста модели.
Безопасность и приватность
Определяем, какие данные уходят во внешние API, а какие остаются внутри инфраструктуры заказчика, и закрываем это на уровне архитектуры.
Оценка качества и мониторинг
Метрики точности ответов, latency и стоимости запроса, регрессионное тестирование промптов при обновлении моделей.
Ограничения и риски, которые мы учитываем
Говорим о рисках заранее — это часть инженерной работы, а не повод отказаться от задачи.
Модели ошибаются. Проектируем проверку человеком там, где ошибка дорого стоит.
Стоимость растёт с масштабом. Считаем unit-экономику запросов до старта, а не после.
Внешние API меняются. Закладываем fallback-модели и версионирование промптов.
LLM не всегда лучшее решение. Прямо говорим, если задачу решает обычный алгоритм.
Как проходит работа
-
01
Разбираем задачу и данные
Какие данные есть, где хранятся и что из них можно использовать.
-
02
Прототип и оценка качества
Быстрый PoC на реальных данных и проверка метрик точности.
-
03
Интеграция в продукт
Встраивание в существующий backend и интерфейс.
-
04
Мониторинг и развитие
Контроль качества ответов, стоимости запросов и удовлетворённости пользователей.
Кейсы с элементами умного поиска и подбора
Показываем проекты, где логика подбора и рекомендаций — ключевая часть пользовательского сценария.
Client project
- Сельское хозяйство
Mobile application with a neural network Corteva Expert
Scanner for recognition of weeds, pests and diseases of agricultural crops Task Train a neural network on an existing dataset assembled by Corteva employees. Create an application for the company's customers through which they will be able to recognize bugs, diseases and weeds in rapeseed, sunflower and corn fields. Solution We analyzed lots of existing solutions for neural networks, stopped on Turicreate (based on ResNet), and made the given dataset. Then we trained three neural networks: for bugs, weeds and pests. We developed instructions for users to create photos for recognition inside the application in order to increase the accuracy of the result.
View case →
Client project
Neurons
Neurons is an educational digital platform for children and teenagers that combines animated cartoons, interactive games, and AI-based tests to develop thinking skills, creativity, and core values. The project uses its own animated universe and game mechanics, including an AI-powered version of the creative thinking test (based on the Torrance Test), providing clear and personalized feedback. The platform is scalable as an EdTech solution for schools, educational centers, and online learning environments.
View case →
Client project
HR GPT
A platform for automated technical and voice interviews powered by AI. The system conducts fast, structured interviews tailored to a candidate’s experience and tech stack, enabling rapid identification of real hard and soft skills, level of independence, and alignment with the stated seniority level. As a result, an objective report is generated with scores, insights, and recommendations for HR teams and technical leaders.
View case →
Расскажите о AI-задаче — оценим, где модель даст пользу
Изучим данные и сценарий, предложим формат работы: короткое исследование, PoC или полноценную интеграцию.