CODINGОбсудить проект
AI / LLM / RAG
AI, встроенный в реальный процесс.
Начинаем не с модели, а с задачи. Определяем, где AI сокращает время, повышает качество решения или создаёт новый пользовательский опыт. Затем проектируем контролируемую систему с понятными ограничениями.
Обсудить задачу
КОГДА ЭТО НУЖНО
Разработка AI-решений для бизнеса
01
Сотрудники тратят время на поиск и обработку информации
02
Поддержке нужен быстрый доступ к базе знаний
03
Продукту требуется интеллектуальный пользовательский сценарий
04
Нужно автоматизировать работу с документами и текстом
СОСТАВ РЕШЕНИЯ
Что получает бизнес.
Прототип на реальных бизнес-данных
RAG-контур и подготовка базы знаний
Интерфейс ассистента или API
Контроль качества, ролей и источников
Мониторинг ответов и улучшение системы
ПРОЦЕСС
Движемся от риска к работающей системе.
Use case
Выбираем сценарий, где эффект можно проверить на конкретных действиях.
Evaluation
Готовим набор примеров и критерии качества до масштабирования.
Integration
Связываем модель с данными, интерфейсом и рабочим процессом.
Control
Наблюдаем за качеством, стоимостью и безопасностью ответов.
ENGINEERING QUALITY
Качество заложено в архитектуру.
Решения должны быть понятны не только в день презентации. Строим продукт так, чтобы его можно было безопасно поддерживать и развивать.
ВОПРОСЫ
Что важно уточнить.
01Можно использовать наши документы и базу знаний?+
Да. Проектируем безопасную загрузку, индексирование, права доступа и обновление источников, чтобы ответы учитывали актуальный контекст.
02Как контролировать ошибки AI?+
Ограничиваем область ответа, требуем ссылки на источники, создаём тестовые наборы и добавляем ручное подтверждение там, где цена ошибки высока.
СМЕЖНАЯ ЭКСПЕРТИЗА
ЕСТЬ СЛОЖНАЯ ЗАДАЧА?
Давайте разберём её вместе.
Подключим продуктовую и техническую экспертизу, определим границы решения и предложим следующий шаг.
Обсудить проект