01
AI-ассистенты
Помощники для сотрудников и клиентов с доступом к нужным данным и действиям.
- Поддержка клиентов
- Помощник менеджера
AI-инженерия для бизнеса
Внедряем искусственный интеллект в реальные процессы
Разрабатываем AI-ассистентов, корпоративные базы знаний, системы обработки документов и интеллектуальную автоматизацию под инфраструктуру вашей компании.
CRM
База знаний
AI · Router
Результат
data flow контур активен
Индивидуальная архитектура
Интеграция с вашими системами
Контроль доступа к данным
Поддержка после запуска
Задачи
Где AI приносит практическую пользу
Ищем не абстрактное применение модели, а конкретный участок процесса: поиск, проверку, классификацию, подготовку решения или передачу данных.
Направления
От прототипа до промышленного контура
Проектируем решение вокруг процесса, данных и требований безопасности — модель остаётся заменяемой частью архитектуры.
02
Корпоративный поиск и RAG
Поиск по документам и внутренним знаниям с контролем источников ответа.
- База регламентов
- Техническая документация
03
Обработка документов
Извлечение, проверка, классификация и маршрутизация данных из документов.
- Счета и акты
- Заявления
04
AI-агенты и процессы
Управляемые цепочки действий между моделями, данными и бизнес-системами.
- Разбор обращений
- Подготовка отчётов
05
Интеграция с CRM и API
Встраивание AI в сайт, CRM, Telegram и внутренние приложения.
- CRM
- Telegram
06
Аналитика и прогнозирование
Модели и аналитические помощники для работы с операционными данными.
- Прогноз спроса
- Аномалии
07
Компьютерное зрение
Распознавание объектов, событий и дефектов на изображениях и видео.
- Контроль качества
- Учёт объектов
08
AI-аудит бизнеса
Поиск обоснованных сценариев автоматизации и план внедрения без лишней сложности.
- Карта процессов
- Приоритизация
Архитектура
Как работает решение
Каждый шаг можно наблюдать, ограничивать и проверять. Переключите этапы, чтобы увидеть роль компонентов.
Этап 1 / 6
Запрос
Запрос поступает из сайта, Telegram, CRM или внутреннего интерфейса вместе с доступным контекстом.
По подразделениям
AI встраивается в работу команды
Один и тот же технологический компонент решает разные задачи в зависимости от данных, роли сотрудника и контрольных точек процесса.
Типовые задачи
- Подготовка к контакту
- Сводка по клиенту
- Фиксация договорённостей
Инструменты
- Помощник менеджера
- CRM-интеграция
- Классификация обращений
Возможный результат
Менеджер быстрее получает контекст, а следующий шаг остаётся зафиксированным в рабочей системе.
Обсудить решениеПроекты
Примеры архитектурных решений
Сценарии показывают подход к типовым задачам и логику архитектуры решения.
AI-помощник для отдела поддержки
Единое окно для разбора обращения, поиска инструкции и подготовки ответа оператору.
Разобрать решениеПоиск по корпоративной документации
Поиск по регламентам, инструкциям и техническим материалам с учётом прав доступа.
Разобрать решениеКлассификация входящих документов
Конвейер извлечения реквизитов, проверки обязательных полей и маршрутизации документов.
Разобрать решениеПомощник менеджера по продажам
Подготовка к контакту, краткая сводка истории и фиксация следующего шага в CRM.
Разобрать решениеПроцесс
От задачи к работающей системе
Каждый этап заканчивается проверяемым результатом: картой процесса, прототипом, интеграционным контуром или планом эксплуатации.
01
Первичная консультация
Фиксируем процесс, пользователей и ожидаемое изменение в работе.
02
Анализ процессов и данных
Проверяем источники, ограничения, интеграции и цену ошибки.
03
Проектирование архитектуры
Описываем контур, роли систем, доступы и контрольные точки.
04
Создание прототипа
Проверяем ключевой сценарий на реальных примерах и критериях качества.
05
Интеграция и тестирование
Подключаем рабочие системы, обрабатываем исключения и нагрузку.
06
Запуск
Разворачиваем решение, обучаем пользователей и включаем наблюдение.
07
Поддержка и развитие
Разбираем обратную связь, обновляем знания и расширяем сценарии.
Технологии
Стек под задачу, а не вокруг одного поставщика
Используем облачные и открытые модели, стандартные API и инфраструктурные компоненты. Перечень не означает официального партнёрства с указанными компаниями.
OpenAI APIAnthropicOpen-source LLMPythonFastAPINext.jsPostgreSQLpgvectorQdrantRedisDockerREST APITelegram Bot APICRM-интеграции
Безопасность
Данные остаются управляемой частью системы
Требования к доступу, хранению и логированию проектируются вместе с функциональностью — до подключения рабочих данных.
Разграничение доступа
Проверка роли и разрешённых источников выполняется до обращения к модели.
Закрытый контур
Компоненты можно разместить в согласованной инфраструктуре и изолировать по требованиям проекта.
Журналирование
Действия, вызовы инструментов и исключения фиксируются для разбора и контроля.
Чувствительные данные
Контекст минимизируется, а персональные и служебные поля могут фильтроваться до модели.
Локальные модели
При необходимости сравниваем локальные модели и внешние API по качеству и эксплуатации.
Контроль источников
Ответ связывается с конкретными документами, версиями и разрешённым контекстом.
FAQ
Коротко о внедрении
Если вашего вопроса нет в списке, опишите задачу — начнём с доступных данных и ограничений.
Задать вопросЗависит от числа интеграций, готовности данных и требований к контуру. Ограниченный прототип часто планируется на несколько недель, а промышленное внедрение разбивается на этапы после обследования.
Обсудить проект
Начнём с вашей бизнес-задачи
Опишите процесс, который вы хотите ускорить или автоматизировать. Мы изучим запрос и предложим возможный формат реализации.