Внедрение LLM и нейросетейв 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 обойдётся эксплуатация.
Нужно встроить ИИ в существующие процессы, а не запускать отдельный продукт.
Что меняетсяв 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 развёртывание
- 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), открытые для локального развёртывания (Qwen, Llama, DeepSeek) и коммерческие API — по качеству, стоимости и требованиям безопасности. Готовую модель встроим, свою — дообучим.
Зависит от данных и задачи. На диагностике замеряем базовую точность и целевую; результат подтверждаем на пилоте, а не обещаем заранее.
Прототип — от 600 тыс. ₽; полноценное внедрение с интеграциями — на этапе пилота. Оценку даём после разбора процесса и данных.
Смотрите также
Посчитаем, что это даст у вас
Опишите процесс — вернёмся с планом прототипа, сроком и вилкой по направлению «Внедрение LLM». Если задача решается проще, скажем и об этом.