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.
Клиентский проект
- Сельское хозяйство
Мобильное приложение с нейронной сетью Corteva Expert
Сканер для распознавания сорняков, вредителей и болезней на сельскохозяйственных культурах Задача Обучить на существующем датасете, собранном сотрудниками компании Corteva, нейронную сеть. Создать приложение для клиентов компании, с помощью которого они смогут распознавать жуков, болезни и сорняки на полях с культурами рапса, подсолнуха и кукурузы. Решение Проанализировали множество существующих решений по нейронных сетям, остановились на Turicreate(на основе ResNet). Разметили предоставленный датасет. И обучили три нейронных сети: для жуков, для сорняков и для вредителей. Разработали внутри приложения инструкцию для пользователей по созданию фотографий для распознавания, чтобы увеличить точность результата.
Смотреть кейс →
Клиентский проект
Нейроны
«Нейроны» — это образовательная digital-платформа для детей и подростков, объединяющая анимационные мультфильмы, интерактивные игры и AI-тесты для развития мышления, креативности и ценностных ориентиров. Проект использует собственную анимационную вселенную и игровые механики, включая AI-версию теста креативного мышления (на основе теста Торренса), с понятной и персонализированной обратной связью. Платформа масштабируется как EdTech-решение для школ, образовательных центров и онлайн-среды.
Смотреть кейс →
Клиентский проект
HR GPT
Платформа для автоматизированных технических и голосовых собеседований с использованием AI. Система проводит быстрые структурированные интервью, адаптированные под опыт и стек кандидата, чтобы оперативно выявить реальные hard и soft skills, уровень самостоятельности и соответствие заявленному грейду. По итогам формируется объективный отчет с оценками, выводами и рекомендациями для HR и технических руководителей.
Смотреть кейс →
Расскажите о AI-задаче — оценим, где модель даст пользу
Изучим данные и сценарий, предложим формат работы: короткое исследование, PoC или полноценную интеграцию.