Демо-проект
AI-анализ тендерной документации
Пайплайн на базе LLM, который читает тендерную документацию, извлекает ключевые поля и помогает решить, стоит ли вообще участвовать в тендере.
Смотреть кейсАгенты · RAG · пайплайны · предиктивная аналитика
AI-интегратор полного цикла для среднего и крупного бизнеса.
Строим сложные LLM-системы, которые работают в проде: агентов, RAG, пайплайны, аналитику. Внутри команды 20+ инженеров — от аналитиков до DevOps. Под одной крышей, без подрядчиков.
- Специалистов в команде
- 20+
- Года в AI-разработке
- 3+
- Запусков в проде
- 30+
- Направлений AI-систем
- 5
Что мы делаем - Пять типов AI-систем, которые мы строим.
Мы специализируемся на LLM-системах и data science. В каждом направлении у нас есть готовые решения и инженерная зрелость, а не «умеем всё для всех».
Проекты, которые мы построили.
Демо-проекты и референс-реализации, на которых мы показываем подход и техническую зрелость. Каждый кейс — это описание проблемы, архитектуры решения и метрик системы.
Демо-проект
HR-ассистент на корпоративных данных
Гибрид RAG и агентных инструментов: отвечает на вопросы сотрудников, оформляет заявки, взаимодействует с HR-системами и корпоративной базой знаний.
Смотреть кейсДемо-проект
Интеллектуальный поиск по корпоративной базе знаний
RAG-система поверх разнородных источников — файловые хранилища, SharePoint, почта. Ответы всегда сопровождаются ссылками на источники.
Смотреть кейсПочему мы - Три вещи, которые отличают нас от других.
На рынке много AI-студий и фрилансеров. Вот чем мы отличаемся и почему с нами стоит работать именно среднему и крупному бизнесу.
Полный цикл внутри команды
Аналитики, ML-инженеры, бэкенд, фронтенд, дизайн, DevOps, проджекты — все роли внутри одной команды. Вам не нужно собирать разношёрстную команду подрядчиков и управлять цепочкой субподрядов.
LLM-системы как системы
Мы строим агентные архитектуры, RAG с честной оценкой качества, пайплайны с наблюдаемостью и мониторингом. Не GPT-обёртки и не красивые демо — системы, которые работают в проде.
Готовы к чувствительным данным
On-premise развёртывание, работа по 152-ФЗ, изоляция от внешних API там, где это критично. Закрываем главный вопрос enterprise: «а наши данные никуда не утекут?».
Технологии, которые мы используем
Процесс - Как устроена работа.
Проект проходит четыре этапа — от аудита до запуска и сопровождения. Сроки зависят от сложности задачи, но структура всегда одна.
01
Аудит и стратегия
1–2 недели
Разбираем процессы, приоритизируем задачи, готовим ТЗ.
02
Проектирование
2–3 недели
Архитектура, выбор моделей, план данных и безопасности.
03
Разработка
4–12 недель
Код, обучение моделей, тесты, мониторинг.
04
Запуск и развитие
1–2 недели + сопровождение
Деплой, обучение команды клиента, поддержка в проде.
Из нашего блога
Инженерные разборы, практика внедрения AI в проде и ответы на вопросы, которые чаще всего задают клиенты на первом созвоне.
Почему 88% AI-пилотов не доходят до прода и как этого избежать
Разбираем, почему большинство AI-экспериментов в российских компаниях застревают на стадии демо, и что нужно поменять, чтобы проект дошёл до рабочей системы в проде.
ПодробнееКак LLM анализируют тендерную документацию: разбор пайплайна
Разбираем на примере демо-проекта, как устроен пайплайн извлечения данных из тендерной документации с помощью LLM: от OCR до классификации релевантности лота.
ПодробнееAI в корпоративном обучении: как меняется роль методолога
Корпоративное обучение — одна из областей, где LLM дают измеримый эффект быстрее всего. Разбираем, как меняется работа методолога и L&D-команды, и где границы применимости AI.
ПодробнееГотовы обсудить задачу?
Начнём с бесплатного 30-минутного AI-аудита. Разберём ваши процессы и честно скажем, где AI даст эффект, а где нет.
Наши контакты
- Россия, Ростов-на-Дону
344019, Ростовская область, г.о. город Ростов-на-Дону, г. Ростов-на-Дону, ул. 11-я Линия, зд. 39 - start@qwerty.digital
8 (995) 797 17 17
Telegram: @qwerty_digital_bot