Разработка AI-продуктов и инструментов

Подробнее о странице

Мы создаём production-готовые AI-продукты — кастомные LLM-приложения, RAG-пайплайны, evals и guardrails, стриминговые интерфейсы и маршрутизацию между моделями на OpenAI и Claude.

Полный цикл разработки продуктов, функций и API на базе AI: архитектура LLM-приложений, RAG-пайплайны, оценки (evals) и guardrails, стриминговые интерфейсы, маршрутизация между моделями и учёт расхода токенов.

Мы создаём AI-продукт, который вы запускаете, — кастомные LLM-приложения, AI-функции внутри вашего существующего приложения и inference-API. Evals, guardrails и контроль затрат закладываются с первого дня, поэтому продукт выдерживает нагрузку реальных пользователей, а не работает только в демо. Вы получаете развёрнутый продукт, а не блокнот с кодом.

Senior AI-инженеры, которые выводят production-готовые LLM-системы в релиз — под руководством основателей, без подхода «сделали прототип и ушли».

Мы создаём именно те части, от которых зависит, доверяют ли продукту реальные пользователи, — grounding, evals, guardrails и контроль затрат, — чтобы он работал не только на питче, но и после первого клика.

Мы создаём AI-продукт, который вы действительно запускаете, а не демо, которое ломается, как только реальный пользователь делает что-то неожиданное.

RAG-пайплайны с гибридным retrieval и цитированием источников, чтобы модель отвечала на основе ваших знаний, а не придумывала правдоподобные истории.

Регрессионные evals, проверки LLM-as-a-judge и guardrails с первого дня, чтобы качество измерялось, а не оставалось надеждой.

Стриминговые ответы, маршрутизация между моделями и кэширование, настроенные так, чтобы продукт оставался быстрым, а счёт за токены — разумным.

Создано для команд, которые выпускают AI, а не только говорят о нём

Если у вас есть AI-продукт для запуска — или функция, которой ваши пользователи действительно будут пользоваться, — это команда, которая доведёт её до production.

Запустите AI-продукт, готовый к инвестициям, с grounding, evals и контролем затрат, встроенными уже в v1.

Добавьте AI-функции, которыми пользуются ваши клиенты, — поиск, черновики, копилоты — без переписывания и исследовательских отступлений.

Привлеките senior AI-инженеров, которые выводят production-готовые LLM-системы в релиз, а не proof-of-concept, который застревает.