Внедрение LLM и нейросетей в бизнес-процессы
Подбираем и встраиваем языковую модель под вашу задачу — от облачного API до локальной модели в вашем контуре.
Когда это нужно
Хочется использовать LLM, но нельзя отправлять данные во внешние облака.
Готовые сервисы не знают вашу предметную область и терминологию.
Непонятно, какую модель выбрать и во сколько обойдется эксплуатация.
Нужно встроить ИИ в существующие процессы, а не запускать отдельный продукт.
Что меняется в вашей работе
Модель под задачу
Подбираем открытую, коммерческую или отечественную модель по качеству, стоимости и требованиям к данным.
Работа в контуре
Разворачиваем локальную LLM on-premise — данные для генерации не покидают периметр компании.
Тонкая настройка под ваш домен
Дообучение (LoRA/SFT) и промпт-инжиниринг под вашу терминологию, документы и сценарии — модель говорит на языке вашего бизнеса.
Встраивание в процессы
Интеграция прямо в существующие системы и рабочие места — без отдельного изолированного сервиса.
Что под капотом
Достаточно деталей, чтобы техническому руководителю было понятно, как мы решаем задачу.
- Выбор и развертывание
- Сравниваем модели на ваших задачах; разворачиваем в облаке РФ или on-premise на вашем оборудовании.
- Адаптация
- Промптинг, few-shot, LoRA/SFT-дообучение и RAG для точных ответов по вашим данным.
- Безопасность
- Маскирование ПД, доступ по ролям, изоляция контура, аудит запросов.
- Контроль качества
- Тест-пайплайны и метрики: замеряем качество ответов до и после адаптации.
Частые вопросы Короткие ответы
Да. Разворачиваем открытые модели (например, семейства Qwen, Llama) на вашем оборудовании — данные не уходят во внешние сервисы.
Под задачу: облачные (GigaChat, YandexGPT, GPT, Claude) или открытые для локального развертывания (Qwen, Llama, DeepSeek) — выбираем по качеству, стоимости и требованиям безопасности. Готовую модель встроим, свою — дообучим.
Зависит от данных и задачи. На диагностике замеряем базовую точность и согласуем целевую; результат подтверждаем на пилоте, а не обещаем заранее.
Прототип — от 600 тыс. ₽; интеграции — на этапе пилота, полноценное внедрение — после него. Оценку даем после разбора процесса и данных.
Статьи по теме
ИИ-помощник разработчика в закрытом контуре
Читать статьюИИ для анализа договоров: проверка по правилам компании
Читать статьюОтчет по вопросу на русском: как работает text-to-SQL и где он ошибается
Читать статьюСотрудники уже отправляют документы в ChatGPT: запрещать или дать свой ассистент
Читать статьюСмотрите также
Посчитаем, что это даст у вас
Опишите процесс — вернемся с планом прототипа, сроком и вилкой по направлению «Внедрение LLM». Если задача решается проще, скажем и об этом.