RAG-системы
Retrieval-Augmented Generation для корпоративных баз знаний, поиска по документам и ассистентов. С контролем источников и цитированием.

Production-grade AI: RAG-системы, ассистенты, мультиязычная автоматизация, предиктивные модели. С явными метриками качества, наблюдаемостью и контролем затрат на инференс.
AI у нас — это конвейер: данные → контекст → модель → пост-обработка → запись результата → метрики качества. Не магия, а инженерия.
Retrieval-Augmented Generation для корпоративных баз знаний, поиска по документам и ассистентов. С контролем источников и цитированием.
Автоматизация контента, переводов, классификации и маршрутизации на нескольких языках одновременно.
Модели на исторических данных, скоринг, сегментация и предиктивные дашборды.
Файнтюн моделей под отрасль и корпоративные термины. С контролем качества, аудитом ответов и оценкой ROI до запуска.
Перестраиваем как нормальный backend: контроль контекста, кэш, наблюдаемость, метрики стоимости.
RAG + классификация: автоматическая обработка входящего потока с маршрутизацией и summary.
Модели на ваших данных, встроенные в backend-аналитику. С мониторингом дрейфа.
Сначала разбираемся в сценариях и ROI. Если данные и архитектура не готовы — даём план подготовки.
AI = конвейер, который можно отладить и измерить. С первого дня — наблюдаемость, метрики и контроль стоимости.
Не привязаны к одной модели. OpenAI, Anthropic, open-source, локальные deployments — выбираем под качество, latency и бюджет.
AI — слой в продуктовом backend. Это снимает класс проблем с интеграцией и контролем данных.
Где AI не нужен — скажем. Сначала наводим порядок в данных, потом модель. Иначе будут красивые галлюцинации поверх хаоса.
MVP в production, кастомные веб-платформы, клиентские порталы, внутренние инструменты, лид-генерационные сайты, CRM-связанные системы, модернизация существующих продуктов и воркфлоу.
Нет. Мы работаем с основателями, SaaS-командами, корпоративными клиентами, сервисными бизнесами и растущими компаниями, которым нужна надёжная поставка софта. Проинвестированные стартапы — хорошее попадание, но не единственное.
Сайты, лид-системы и небольшие бизнес-инструменты обычно стартуют от 500 000 ₽. Архитектурный спринт — от 350 000 ₽. MVP, порталы и кастомные платформы — обычно от 1 500 000 ₽ и выше в зависимости от scope, интеграций и production-требований.
Если scope нечёткий — начинаем с короткого архитектурного / product-scoping спринта. Карта воркфлоу, системной логики, рисков, интеграций и delivery-roadmap до того, как commit'имся в полную сборку.
Да, если сайт — часть бизнес-системы. Хороши на лид-генерационных сайтах, SEO-лендинг-системах, сайтах с интеграцией CRM, аналитики, booking-flow и сервисных бизнесах, которым нужно больше чем шаблон.
Типичный scope: auth, роли, БД, основные продуктовые flow, админка, API-слой, интеграции, деплой, аналитика, документация и передача. Точный scope фиксируется до начала разработки.
Да. Внутренние инструменты, админ-панели, клиентские и партнёрские порталы, booking-системы, операционные дашборды и workflow-платформы — для компаний, которым уже мало таблиц, Notion или Airtable.
Архитектура учитывает требования к персональным данным с самого начала: data minimisation, согласия там где нужны, безопасное хранение, варианты RU-хостинга, корректная настройка аналитики и работа с третьими сторонами.
Да, если есть практическая ценность. AI для разбора документов, summaries, smart search, внутренних ассистентов, workflow-поддержки или квалификации лидов. AI — не отдельный тренд, а опциональный слой внутри полезного бизнес-софта.
Да. Через retainer или engineering-партнёрство — поддержка, доработки, инфраструктура, мониторинг, документация и решения по масштабированию.
От идеи до инфраструктуры — помогаем спроектировать, запустить и масштабировать системы, которые работают.