Розробка AI-продуктів та інструментів

Докладно про сторінку

Ми створюємо готові до продакшену AI-продукти — кастомні LLM-застосунки, RAG-конвеєри, evals та guardrails, стрімінгові інтерфейси й маршрутизацію між кількома моделями на OpenAI та Claude.

Наскрізна розробка продуктів, функцій та API на базі AI: архітектура LLM-застосунків, RAG-конвеєри, оцінювання (evals) та guardrails, стрімінгові інтерфейси, маршрутизація між кількома моделями й облік споживання.

Ми створюємо AI-продукт, який ви запускаєте — кастомні LLM-застосунки, AI-функції всередині вашого наявного застосунку та inference-API. Evals, guardrails і контроль витрат закладаються з першого дня, тож продукт витримує реальних користувачів, а не лише демо. Ви отримуєте розгорнутий продукт, а не блокнот із кодом.

Досвідчені AI-інженери, які запускають продакшен-LLM-системи — під керівництвом засновника, без «зробили прототип і зникли».

Ми будуємо ті частини, від яких залежить, чи довірятимуть продукту реальні користувачі — grounding, evals, guardrails і контроль витрат — щоб він працював не лише під час пітчу, а й після першого кліку.

Ми створюємо AI-продукт, який ви справді запускаєте, а не демо, що ламається, щойно реальний користувач зробить щось несподіване.

RAG-конвеєри з гібридним retrieval і посиланнями на джерела, тож модель відповідає з вашої бази знань, а не вигадує правдоподібну вигадку.

Регресійні evals, перевірки LLM-as-a-judge та guardrails із першого дня, тож якість вимірюється, а не покладається на сподівання.

Стрімінгові відповіді, маршрутизація між кількома моделями та кешування, налаштовані так, щоб продукт залишався швидким, а рахунок за токени — розумним.

Створено для команд, які запускають AI, а не лише говорять про нього

Якщо у вас є AI-продукт для запуску — або функція, якою користувачі справді користуватимуться — це команда, що доведе її до продакшену.

Запустіть інвестиційно привабливий AI-продукт із grounding, evals і контролем витрат, вбудованими вже у v1.

Додавайте AI-функції, якими користуються ваші клієнти — пошук, чернетки, копілоти — без переписування чи дослідницьких відступів.

Залучіть досвідчених AI-інженерів, які запускають продакшен-LLM-системи, а не proof-of-concept, що застряг.