Разработка AI-инструментов и внедрение искусственного интеллекта
Встраиваем AI в реальные рабочие процессы: поиск по знаниям, анализ документов и автоматизацию повторяющихся операций. Проверяем качество на данных и сценариях вашего бизнеса.
Обсудить задачуКому подходит
Для команд с повторяющимися задачами поиска, чтения и обработки документов. Выбираем ограниченный сценарий, в котором можно сравнить AI с текущим процессом и сохранить контроль человека над значимыми действиями.
Какие задачи решаем
- RAG-ассистенты по внутренней документации с указанием источников.
- Извлечение полей из документов и маршрутизация на ручную проверку.
- AI-агенты для ограниченных действий в CRM, help desk и внутренних системах.
Ассистент поддержки находит ответ в базе знаний, прикладывает ссылки на документы и готовит черновик. Сотрудник проверяет ответ и отправляет его клиенту.
Что нужно для оценки проекта
- Примеры задач и ответы, которые считаются корректными
- Источники знаний, форматы документов и права доступа
- Допустимые ошибки, задержка и стоимость обработки
- Ограничения на передачу данных и действия, требующие подтверждения
Как подходим к разработке
Собираем контрольный набор примеров и оцениваем точность, стоимость и задержку. Настраиваем доступ к данным, защиту от prompt injection и подтверждение значимых действий человеком. Выбор облачной или локальной модели зависит от ограничений данных.
Что вы получаете
- Пилот с набором метрик и проверочных примеров
- Интеграция модели, retrieval и инструментов
- Мониторинг качества и механизм ручного контроля
Стоимость, подход и запуск
Чем RAG-ассистент отличается от обычного чат-бота?
RAG добавляет поиск по выбранным документам перед формированием ответа. Ассистент получает контекст и может указать источники. Это помогает работать с конкретной базой знаний, но не гарантирует правильность: отдельно проверяем поиск, ответ и случаи отсутствия нужных данных.
Можно использовать локальную модель?
Можно рассмотреть её, если требования к данным и инфраструктура это позволяют. Сравниваем качество на ваших примерах, скорость и стоимость эксплуатации с облачным вариантом. Сначала определяем, какие данные могут покидать контур и кто имеет к ним доступ.
Как понять, что внедрение AI окупается?
До пилота измеряем текущую задачу: время обработки, долю ручных проверок и ошибки. Затем сравниваем варианты на одном контрольном наборе, учитывая стоимость модели, интеграции и проверки человеком. Решение о развитии принимаем по результатам пилота.