ИИ и интеллектуальная автоматизация

Проекты с ИИ редко проваливаются на модели. Они проваливаются на всём остальном: как опереть ответы на реальные данные, как измерить, что результат действительно верен, и как удержать расходы предсказуемыми. Мы строим те части, которые делают ИИ-функцию пригодной для показа клиентам.

Что сюда входит

• ИИ-функции в продукте

  Ассистенты, суммаризация, семантический поиск и классификация, встроенные в продукт, с оценкой качества и контролем расходов вместо демо, которое расходится с реальностью.

• Агенты и автоматизация процессов

  Многошаговая автоматизация поверх ваших собственных систем и данных, с участием человека там, где ошибка обходится дорого.

• Инженерия данных и поиск

  Конвейеры, хранение и генерация с опорой на поиск, чтобы ответы основывались на ваших данных и указывали, откуда они взяты.

Что вы получаете

• Ответы, опирающиеся на ваши собственные данные, с указанием источника
• Оценка качества прямо в CI: качество измеряется, а не предполагается
• Расходы на токены, заложенные в бюджет и наблюдаемые по каждой функции

Типичный стек

Модели и SDK

OpenAIAzure OpenAIAnthropic ClaudeGoogle GeminiVercel AI SDKModel Context Protocol

Поиск и опора на данные

pgvectorEmbeddingsHybrid searchRAG pipelines

Приём данных

PDF & document parsingCSV and ETLConvexWebhooks

Оценка качества и контроль расходов

Eval harnesses in CIPrompt versioningToken budgetingGuardrails

Языки

TypeScriptPython