Умные чат-ассистенты
Кастомные ассистенты, обученные на ваших документах: для службы поддержки клиентов или внутреннего использования.
Интеграция искусственного интеллекта
Интеграции AI и LLM
Умные ассистенты, RAG-архитектуры, автоматическая генерация контента и аналитика данных на базе моделей OpenAI, Anthropic и open-source решений.
С интеграциями искусственного интеллекта и больших языковых моделей (LLM) мы добавляем в ваш продукт чат-ассистентов, умный поиск, автоматическое резюмирование и персонализированные рекомендации. Подбираем оптимальное решение под ваш сценарий — на базе OpenAI GPT, Anthropic Claude или open-source моделей (Llama, Mistral).
Мы не просто вызываем API: благодаря архитектуре RAG (Retrieval-Augmented Generation) мы подключаем модель к вашим собственным данным и получаем контролируемые, верифицируемые ответы. Векторные базы данных (Pinecone, Qdrant, Weaviate), стратегии эмбеддингов и prompt engineering — наша зона экспертизы.
AI-фичи должны быть плотно интегрированы с остальной частью продукта. Совместно с командой кастомной web и backend-разработки мы органично выводим AI-результаты в пользовательский интерфейс, отслеживаем метрики использования и оптимизируем стоимость работы моделей.
Объём услуг
Что мы создаём с помощью AI и LLM?
Конкретные и измеримые фичи, которые добавляют AI-ценность вашему продукту.
Семантический поиск (Semantic Search)
Умный поиск с опорой на векторные базы данных — поиск по намерению пользователя, а не по точным ключевым словам.
RAG и Doc Q&A
Достоверные ответы на основе внутренних документов, каталога продуктов или базы знаний.
Автоматическая генерация контента
Автоматизация описаний товаров, шаблонов писем, кратких блог-постов и отчётов с помощью AI.
Наш подход
Реализуем ваш AI-проект за 5 шагов
От пилотного решения к масштабируемым продуктовым AI-фичам.
- 01
Анализ сценариев использования
Определяем сценарии, в которых AI действительно приносит ценность, и описываем этические и безопасностные ограничения.
- 02
Выбор модели и архитектуры
Выбор модели OpenAI, Anthropic или open-source с оптимальным балансом стоимости и производительности.
- 03
Prompt-инженерия и настройка RAG
Системные промпты, few-shot примеры, векторная база данных и стратегия эмбеддингов.
- 04
Тестирование и оценка
Оценка по измеримым метрикам: точность, доля галлюцинаций, задержка и стоимость.
- 05
Продакшн и мониторинг
Постоянный мониторинг расхода токенов, доли успешных ответов и пользовательской обратной связи в продакшне.
Технологии
Проверенные инструменты современной AI-экосистемы
LLM-модели
OpenAI GPTAnthropic ClaudeLlamaMistral
Фреймворки
LangChainLlamaIndexVercel AI SDK
Векторные БД
PineconeQdrantWeaviatepgvector
Self-Hosted
OllamavLLMHuggingFace TGI
Примеры сценариев
Какие AI-проекты Sora Yazılım уже реализовала?
Ассистент поддержки 24/7
Ассистент клиентской поддержки на основе корпоративных документов, который решает 80% обращений без передачи живому оператору.
Умный движок товарных рекомендаций
Персональные рекомендации товаров на основе поведения пользователя и семантической близости через эмбеддинги.
Инструмент анализа договоров
Внутренний инструмент: автоматически резюмирует договоры, помечает рисковые пункты и сравнивает контракты между собой.
Сопровождающие решения
Какие бренды решений мы внедряем вместе?
Глобальные вендорские решения, которые мы позиционируем в рамках этой услуги.
Продуктивность и совместная работа
Microsoft 365 (Office 365)
Microsoft 365 (ранее Office 365) — это облачный пакет продуктивности, объединяющий корпоративную электронную почту, файлы, совещания и продуктивность на базе искусственного интеллекта.
ПодробнееСерверное оборудованиеСерверы HPE (ProLiant)
Серверы HPE ProLiant Gen11 и Gen12 на процессорах Intel Xeon Scalable 5-го поколения и AMD EPYC 9004/9005 закрывают задачи центра обработки данных и филиальной инфраструктуры.
ПодробнееСерверное оборудованиеСерверы Dell PowerEdge
Серверы Dell PowerEdge на процессорах Intel Xeon Scalable 5-го поколения и AMD EPYC 9004/9005 закрывают задачи центра обработки данных, филиальной инфраструктуры и AI-нагрузок.
ПодробнееАвторитетный источник
NIST AI Risk Management Framework
Kurumsal AI risk yönetimi için ABD NIST referans çerçevesi.
NIST AI Risk Management Framework →Связанные услуги
Другие услуги, дополняющие ваш AI-проект
Кастомные Web и Backend-решения
Корпоративные веб-приложения, SaaS-платформы и высоконагруженные backend-API: переводим ваш цифровой продукт на масштабируемый, безопасный и устойчивый фундамент.
Разработка мобильных приложений
Нативные и кросс-платформенные приложения для iOS и Android: команда с приоритетом на пользовательский опыт и гарантированной публикацией в App Store и Google Play.
Цифровая трансформация и SEO-консалтинг
360°-стратегия повышения видимости в поисковых системах и AI-ассистентах: технический SEO, контентная архитектура, GEO (Generative Engine Optimization) и AEO (Answer Engine Optimization).
Часто задаваемые вопросы
Что важно знать об интеграциях AI и LLM
Если ваш вопрос не указан ниже — отправьте его через форму.
Используются ли мои данные для обучения OpenAI или Anthropic?
Нет. Согласно официальной документации провайдеров, данные, отправляемые через OpenAI API и Anthropic Claude API, не применяются для обучения моделей. Для чувствительной информации мы также предлагаем self-hosted модели Llama/Mistral.
Как управлять риском галлюцинаций (некорректных ответов)?
Архитектура RAG заставляет модель отвечать только на основе ваших документов. Дополнительно мы применяем guardrail-библиотеки, слои валидации и цикл обратной связи пользователей — это позволяет постепенно снижать долю галлюцинаций.
Можно ли прогнозировать стоимость?
Да. Мы предоставляем ежемесячную смету расходов с учётом расхода токенов, выбранной модели и стратегии эмбеддингов. Кеширование, сжатие промптов и переход на более компактные модели позволяют сократить расходы на 40–70%.
Как модели работают с русским языком?
Модели GPT-4 и Claude 3.5+ показывают высокую производительность на русском языке. Для контента в специализированных доменах (юриспруденция, медицина, финансы) рекомендуем кастомизацию через fine-tuning или RAG.
Предлагаете ли вы self-hosted модели?
Да. Для сценариев, где данные не должны покидать периметр компании (банковский сектор, здравоохранение, госсектор), мы разворачиваем Llama 3, Mistral или fine-tuned доменные модели на ваших серверах через Ollama, vLLM или HuggingFace TGI.
Как вы измеряете использование AI-фич?
Расход токенов, задержку, долю успешных ответов, обратную связь пользователей (thumbs up/down) и результаты A/B-тестов мы отслеживаем через Langfuse, Helicone или собственный дашборд. Предоставляем ежемесячные отчёты.
Можно ли интегрировать с нашими текущими чат-платформами?
Да. Интегрируемся с Intercom, Drift, Zendesk, WhatsApp Business API, Telegram и кастомными платформами. AI-слой встраивается, не нарушая ваш существующий workflow.
Нужен ли fine-tuning?
В большинстве случаев — нет. Большую часть задач решает RAG-архитектура и грамотно построенные системные промпты. Fine-tuning рекомендуем только в сценариях со специфическим стилем или узкоспециализированной терминологией.
Сколько обычно занимает AI-проект?
Прототип простого чат-бота — 2 недели, умный ассистент с RAG — 4–8 недель, сложная multi-agent система — 3–6 месяцев. Мы рекомендуем начинать с быстрого POC.
Можете ли вы делать мультимодальные (текст + изображение) AI-решения?
Да. Используя vision-возможности GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet и Gemini, мы создаём мультимодальные сценарии: OCR счетов, распознавание товаров по фото, анализ контента экранов, OCR с пониманием смысла.
Форма заявки
Давайте обсудим ваш AI-проект
Поделитесь сценарием использования — в течение 24 часов получите рекомендации эксперта.
Ответ в течение 24 часов
Работаем понедельник–пятница, 09:00–18:00 (TRT).
Ваши данные в безопасности
Соответствие KVKK/GDPR — не передаём третьим сторонам.
Бесплатный discovery-звонок
Без обязательств; предложение присылаем после.
Готовы добавить AI-ценность в свой продукт?
На бесплатной discovery-встрече подготовим оценку ROI и предложение по технологиям под ваш сценарий.