Услуга · Работает

ИИ-разработка продуктов: от идеи до продакшена

Чат-боты, RAG-системы, ИИ-агенты, генерация контента, компьютерное зрение. Интегрируем в ваши процессы, а не делаем «демо под инвесторов». Честные сроки, прозрачная стоимость токенов, мониторинг качества.

Обсудить ИИ-проект Кейсы ИИ-разработки

Направления

Что входит в ИИ-разработку

Не просто «подключаем API» — проектируем архитектуру, выбираем модели, настраиваем качество и масштабируем.

Популярно

Чат-боты и ИИ-ассистенты

Для поддержки, продаж, онбординга, HR. Понимают контекст, держат диалог, эскалируют к человеку. Интеграция с Telegram, WhatsApp, Виджет на сайт, Bitrix24, AmoCRM.

  • RAG над вашей базой знаний (документы, FAQ, каталог)
  • Функции: проверка заказа, запись на приём, расчёт стоимости
  • Мультиязычность, тон голоса, геймификация
  • Аналитика: непокрытые вопросы, CSAT, конверсия в лид
Заказать чат-бота
RAG

RAG-системы и базы знаний

Поиск по вашим документам: PDF, Confluence, Notion, сайты, БД. Ответы с цитированием источников. Для сотрудников (внутренний помощник) и клиентов (публичный виджет).

  • Чанкинг, эмбеддинги, векторный поиск (Qdrant, Pinecone, pgvector)
  • Гибридный поиск: векторный + полнотекстовый + реранкинг
  • Автообновление индекса при изменении документов
  • Ролевая модель доступа: кто что может видеть
Создать RAG-систему
Автоматизация

ИИ-агенты и автоматизация

Агенты, которые действуют: парсят сайты, заполняют CRM, пишут код, генерируют отчёты, модерают контент. Оркестрация через n8n, LangGraph, кастомные пайплайны.

  • Multi-agent системы: планировщик → исполнители → валидатор
  • Tools: браузер, API, БД, файловая система, код
  • Human-in-the-loop: согласование критических действий
  • Логирование, ретраи, дедлайн-менеджмент
Автоматизировать процесс
Генерация

Генерация контента и кода

Автоматизация контент-маркетинга: статьи, посты, карточки товаров, email-рассылки. Генерация кода: ботелплейты, тесты, миграции, документация.

  • Тон бренда, факты из вашей базы, SEO-оптимизация
  • Человек на выходе: вычитка, фактчекинг, согласование
  • Пакетная генерация: сотни карточек за прогон
  • Codegen: OpenAPI → клиенты, схема БД → ORM, тесты
Настроить генерацию
Кастом

Файн-тюнинг и кастомные модели

Когда базовых моделей не хватает: специфический домен (медицина, право, пром), строгий формат ответа, низкая латентность, приватность данных. LoRA, QLoRA, дистилляция.

  • Подготовка датасета: очистка, аугментация, валидация
  • Обучение на ваших GPU или в облаке (RunPod, Lambda, свой кластер)
  • Экспорт в GGUF, ONNX, TensorRT для инференса на CPU/GPU
  • Мониторинг дрифта, A/B тесты с базовой моделью
Обсудить файн-тюнинг
CV

Компьютерное зрение

Детекция, сегментация, классификация, OCR, измерения, контроль качества. YOLO, SAM, RT-DETR, кастомные архитектуры. Инференс на эдже (Jetson, Raspberry Pi) и в облаке.

  • Разметка данных (CVAT, Label Studio), аугментация (Albumentations)
  • Обучение, экспорт в ONNX/TensorRT, квантование INT8
  • Пайплайн: препроцессинг → инференс → постпроцессинг → алерты
  • Метрики: mAP, IoU, FPS, латентность, drift detection
Задача по CV

Этапы

Как мы запускаем ИИ-проекты

Прозрачный процесс с фиксированными этапами и чёткими критериями приёмки.

Дискавери и аудит данных

  • • Интервью стейкхолдеров, определение метрик успеха
  • • Аудит доступных данных: объём, качество, права доступа
  • • Выбор модели/подхода: API vs локальная, RAG vs файн-тюнинг
  • • Оценка стоимости токенов/инференса, ROI-калькулятор
  • • Техническое ТЗ, план этапов, риски и ограничения

MVP / Пилот (2–4 недели)

  • • Быстрый прототип на реальных данных (не синтетике)
  • • Интеграция с одной системой (CRM, виджет, API)
  • • Оценка качества: precision/recall, пользовательские тесты
  • • Экономика: реальная стоимость 1к запросов, латентность
  • • Приёмка по чек-листу: работает / не работает / доработать

Продакшн и сопровождение

  • • Масштабирование: кэширование, батчинг, автоскейлинг
  • • Мониторинг: качество ответов, токены, ошибки, латентность
  • • Обратная связь: сбор неудачных кейсов, дообучение
  • • Безопасность: PII-фильтры, rate limiting, audit logs
  • • Передача команде или полное сопровождение (SLA)

Стек

Технологии, которые реально используем в проде

Никаких модных баззвордов без дела. Только проверенные инструменты.

LLM & Orchestration

DeepSeek API · GPT-4o · Claude 3.5 Sonnet · Llama 3.1 (Ollama/llama.cpp) · LangChain · LangGraph · LlamaIndex · n8n · Custom pipelines

Vector DB & Search

Qdrant · Pinecone · pgvector · Weaviate · Elasticsearch · Hybrid search (BM25 + vector) · Rerankers (Cohere, Jina, bge)

Training & Inference

LoRA/QLoRA (PEFT) · Unsloth · Axolotl · vLLM · TGI · TensorRT · ONNX Runtime · GGUF (llama.cpp) · RunPod / Lambda Labs

CV & Data

YOLOv8/11 · RT-DETR · SAM 2 · OpenCV · Albumentations · CVAT · Label Studio · FiftyOne · Supervision · ComfyUI (generation)

Infrastructure & Monitoring

Docker · Kubernetes · VPS (Beget, Jino, Timeweb, Selectel) · PostgreSQL · Redis · ClickHouse · Prometheus · Grafana · Langfuse · Helicone · Sentry · GitLab CI/CD

Integrations

Telegram Bot API · WhatsApp Business API · Bitrix24 · AmoCRM · Webhooks · REST/GraphQL · gRPC · Apache Kafka · RabbitMQ · MinIO · S3

Кейс

Пример: ИИ-чат-бот для автозапчастей

Реальный проект, сданный в 2026 году. Цифры можно проверить.

Задача

Интернет-магазин автозапчастей (15 000+ SKU) получал 200+ обращений в день в поддержку. 80% вопросов — типовые: совместимость, наличие, сроки доставки, статусы заказов. Операторы тонули в рутине, время ответа — 40+ минут.

Решение

  • RAG над каталогом: 15к товаров → чанки по категориям/брендам/параметрам → Qdrant + гибридный поиск
  • Функции (tools): проверка остатков по API 1С, статус заказа в Bitrix24, расчёт доставки, создание заявки на звонок
  • Каналы: виджет на сайте, Telegram-бот, WhatsApp Business API
  • Качество: промпт-инжиниринг, few-shot примеры, эвалуация на 500 реальных диалогах, human-in-the-loop для сложных кейсов

Результаты за 3 месяца

78%
тикетов закрыто ботом
2.1s
среднее время ответа
-68%
нагрузки на операторов
4.2x
ROI за квартал

Что не вышло / ограничения

  • • Сложные технические консультации (подбор аналогов для редких авто) — эскалируются к эксперту
  • • API 1С иногда недоступно — бот честно пишет «не могу проверить остатки прямо сейчас»
  • • WhatsApp Business API — строгие шаблоны, пришлось делать пре-модерацию исходящих
  • • Стоимость токенов ~$0.008/диалог — в бюджете, но мониторим дрифт

Форматы работы

Как мы считаем стоимость

Никаких скрытых платежей. Фиксированная цена за этап или прозрачная почасовая / за токены.

Пилот / MVP

от 150 000 ₽
2–4 недели
  • Дискавери + аудит данных
  • Работающий прототип (1 сценарий)
  • Интеграция с 1 системой
  • Оценка качества на ваших данных
  • ROI-отчёт и рекомендации
Запустить пилот

Цена фиксируется после экспресс-аудита (бесплатно).

Популярно

Полный цикл

от 500 000 ₽
1.5–3 месяца
  • Всё из пилота + масштабирование
  • Мультиканальность (сайт, TG, WA)
  • Продвинутый мониторинг качества
  • Автообновление базы знаний
  • Документация и передача команде
  • 1 месяц сопровождения в подарок
Обсудить полный цикл

Оплата поэтапно по приёмке. SLA — опционально.

Команда / Аутстафф

от 300 000 ₽/мес
от 3 месяцев
  • ML-инженер / AI-разработчик в штате
  • Полная интеграция в ваши процессы
  • Ежедневные стендапы, спринты
  • Знания остаются у вас
  • Гибкое масштабирование команды
Нанять специалиста

Минимум 3 месяца. Замена специалиста за 2 недели.

Постоянные расходы (OpEx) — отдельно

$0.001–0.05
за 1K токенов (API)
$0.5–3
за 1K запросов (RAG)
$200–2000
в мес за GPU (локально)

Помогаем выбрать оптимальную схему: API для старта, локальные модели — при масштабе и приватности. Считаем ROI до старта.

Вопросы

Частые вопросы про ИИ-разработку

Гарантируете качество ответов ИИ?

Гарантируем инфраструктуру качества: эвалуацию на тестсете, мониторинг дрифта, сбор неудачных кейсов, регулярное дообучение. Абсолютную точность 100% обещать не может никто — это вероятностные модели. Но мы делаем так, чтобы ошибки были редкими, заметными и быстро исправимыми.

Мои данные уйдут в обучение OpenAI/Anthropic?

Нет, если вы этого не хотите. По умолчанию используем API с нулевым ретеншн (zero data retention) или локальные модели (Llama, Qwen, DeepSeek) на ваших серверах/ВПС. Подписываем NDA, настраиваем PII-фильтры, аудит логов. Данные не покидают ваш контур без согласия.

Сколько это стоит в месяц на токены/GPU?

Зависит от объёма и сложности. Типичные диапазоны: API — $50–500/мес для среднего бизнеса; свой GPU (RTX 4090 / A100) — $200–2000/мес аренда или закупка железа. На этапе пилота считаем точную экономику: стоимость 1 диалога, 1 генерации, 1 инференса CV. Если OpEx не окупается — скажем об этом честно до старта продакшена.

Можно начать с малого бюджета?

Да. Пилот за 150к — это рабочий прототип на реальных данных за 2–4 недели. Если после пилота видите возврат — масштабируем. Если нет — вы получаете отчёт, почему не вышло, и код прототипа. Риск минимальный.

Что если у нас нет данных для RAG/обучения?

Помогаем собрать: парсим сайт, оцифровываем PDF, настраиваем экспорт из CRM/1С/Confluence, проводим интервью экспертов. Если данных критически мало — делаем few-shot промпты на базовой модели, собираем данные в процессе работы (human feedback loop). Не придумываем данные — только работаем с тем, что есть.

Интегрируетесь с нашей CRM / 1С / телефонией?

Да. Bitrix24, AmoCRM, Яндекс.Трекер, Jira, 1С (через REST/OData/обмен), Asterisk, Mango, Zadarma, Telegram, WhatsApp Business, Email, вебхуки. Если API нет — можем сделать RPA/браузерную автоматизацию как временный workaround.

Старт

Готовы внедрить ИИ в бизнес?

Пришлём краткий бриф (8 вопросов), обсудим пилот и посчитаем экономику. Ответим в рабочее время.

Написать в Telegram Написать на email