Внедрение AI и языковых моделей в бизнес-процессы
Беремся за задачу, только если посчитали, что модель дешевле правил. Стоимость инференса оцениваем до разработки, а не после первого счёта от провайдера.
Стоимость
1,2 млн ₽
за внедрение
Срок
от 6 недель
от старта работ
поиск ответа в нормативной базе
8 мин → 40 с
12 000 страниц ГОСТ и СП, точность цитирования 91%
Оценка применимости — отдельный короткий этап
Где AI обычно не окупается
- Задача решается тремя условиями в коде, но звучит модно.
- Пилот показал 90% точности, а в проде — 60%, потому что данные другие.
- Счёт за токены превысил экономию от автоматизации.
- Модель отвечает уверенно и неправильно, а проверить ответ нечем.
Наш порядок работы
01
Оценка применимости
Считаем стоимость инференса на реальном объёме и сравниваем с экономией. Если не сходится — говорим об этом.
02
Подготовка данных
Разбор корпуса, чанкинг, эмбеддинги. На этом этапе решается 80% качества будущих ответов.
03
Гибридный поиск
BM25 плюс векторный поиск: лексика ловит термины и номера, векторы — смысл.
04
Проверяемость ответов
Каждый ответ сопровождается ссылкой на источник, чтобы пользователь мог проверить, а не верить на слово.
Частые вопросы
- Можно ли развернуть модель внутри контура, без внешних сервисов?
- Да. Открытые модели разворачиваются на вашем железе — это дороже по инфраструктуре, но данные не покидают периметр. Выбор зависит от требований безопасности и объёма запросов.
- Как понять, что система отвечает правильно?
- Собираем размеченную выборку на ваших реальных вопросах и меряем точность на ней. Каждый ответ содержит ссылку на источник, поэтому проверка занимает секунды.
- Сколько стоит эксплуатация?
- Зависит от числа запросов и выбранной модели. Расчёт делаем до разработки — на этапе оценки применимости, чтобы не было сюрпризов в первом же счёте.
Смежные услуги
Разберём вашу задачу за 30 минут
Скажем, какой путь короче и сколько это займёт. Если задача не наша — так и скажем и посоветуем, к кому идти. NDA подписываем до разговора по существу.