Внутренний продукт · R&D-платформа
ai_hub: платформа для тестирования AI-решений
Внутренняя площадка, где мы проверяем AI-решения на реальных сценариях перед запуском: каталог прототипов, доступы, чат-оркестратор и RAG.
Смотреть кейсАгенты · RAG · пайплайны · предиктивная аналитика
AI-интегратор полного цикла для среднего и крупного бизнеса.
Строим сложные LLM-системы, которые работают на реальных данных: агентов, RAG, пайплайны, аналитику. В команде 20+ инженеров, от аналитиков до DevOps. Всё под одной крышей, без подрядчиков.
- Специалистов в команде
- 20+
- Года в AI-разработке
- 3+
- Проектов внедрено
- 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 накоплены готовые решения и настоящая инженерная зрелость.
Проекты, которые мы построили.
Реальные коммерческие проекты под NDA и демонстрационные реализации, где мы показываем подход и техническую зрелость. Каждый кейс описывает проблему, архитектуру решения и метрики системы.
Коммерческий проект · NDA
AI-движок для онлайн-образования
Модульный движок, на котором работает AI-тьютор: ведёт диалог со студентом, проверяет домашние работы, помнит учебный прогресс и даёт аналитику преподавателю.
Смотреть кейсКоммерческий проект · NDA
RAG-система поиска и ответов по онлайн-курсам
Интеллектуальный помощник по учебным курсам: находит релевантные фрагменты в материалах и генерирует ответ с цитатами на конкретные блоки курса.
Смотреть кейсПочему мы - Три вещи, которые отличают нас от других.
На рынке много AI-студий и фрилансеров. Ниже три отличия, из-за которых с нами работают средний и крупный бизнес в России.
Полный цикл внутри команды
Аналитики, ML-инженеры, бэкенд, фронтенд, дизайн, DevOps, менеджеры проектов: все роли есть внутри одной команды. Не нужно собирать команду подрядчиков и управлять цепочкой субподряда.
LLM-системы как системы
Мы строим агентные архитектуры, RAG с честной оценкой качества, пайплайны с наблюдаемостью и мониторингом. Такие системы стабильно работают у клиентов на реальных задачах.
Готовы к чувствительным данным
On-premise развёртывание, работа по 152-ФЗ, изоляция от внешних API там, где это критично. Отвечаем на главный вопрос крупного бизнеса: точно ли данные не утекут наружу?
Технологии, которые мы используем
Процесс - Как устроена работа.
Проект проходит четыре этапа: от аудита до запуска и сопровождения. Сроки зависят от сложности задачи, а структура остаётся одной.
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
Запуск, обучение команды клиента, поддержка после старта.
Из нашего блога
Инженерные разборы, практика внедрения AI в работе и ответы на вопросы, которые чаще всего задают клиенты на первом звонке.
Почему 88% AI-пилотов не доходят до запуска 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 эксплуатации.
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