(истории клиентов)
(решения)
Москва, Проспект мира 102 с31, офис 405
Локальные LLM: сила больших моделей внутри вашей инфраструктуры
Разворачиваем и дообучаем языковые модели на ваших серверах или в российском облаке — данные не покидают контур, стоимость не зависит от курса и тарифов.
Подбираем модель под задачу и железо, строим RAG на ваших документах, дообучаем на вашей терминологии, интегрируем с корпоративными системами через API.
Для банков, промышленности, госзаказчиков и всех, кому нельзя отправлять данные во внешние сервисы. Соответствие 152-ФЗ и требованиям к КИИ — по архитектуре.
Когда это нужно
(01)
Внешние API запрещены
Безопасность не согласует отправку документов и переписки в облачные модели. Идеи есть, а внедрять не на чем.
(02)
Стоимость непредсказуема
Счета за токены растут вместе с использованием, курс и тарифы меняются, бюджет не сходится.
(03)
Модель не знает вашу специфику
Общая модель путает термины, не знает регламентов и продуктов, отвечает красиво, но не по делу.
Что вы получаете
01
Подбор модели и железа
Какая открытая модель решает вашу задачу и на каких серверах — с тестами на ваших данных.
02
Развёртывание
Инференс-сервер, API-шлюз, очереди, мониторинг, резервирование — в вашем ЦОДе или облаке.
03
RAG на ваших документах
Модель отвечает по регламентам, базе знаний и переписке со ссылками на источник.
04
Дообучение
Терминология, стиль, форматы ответов — под вашу отрасль и процессы.
05
Безопасность
Доступы по ролям, журналирование, защита от инъекций, обезличивание персональных данных.
06
Оценка качества
Набор тестов на ваших примерах, регулярный контроль точности и стоимости запроса.
0
байт ваших данных уходит во внешние сервисы
×5–10
дешевле облачных API при постоянной нагрузке
3–4 недели
до пилота с RAG на ваших документах
Как мы работаем
(01)
Диагностика
Задачи, данные, требования безопасности, доступное железо.
1–2 недели
(02)
Пилот
Модель на тестовом сервере, RAG на выборке документов, оценка качества.
3–4 недели
(03)
Развёртывание
Продуктивный контур, интеграции, доступы, мониторинг.
1–2 месяца
(04)
Дообучение
Терминология и сценарии, расширение базы знаний.
по плану
(05)
Сопровождение
Обновление моделей, контроль качества, оптимизация стоимости.
постоянно
Форматы сотрудничества
Пилот
Модель на ваших данных
- 3–4 недели
- Тестовый сервер или ваше железо
- Отчёт по качеству и стоимости
Внедрение
Продуктивный контур под ключ
- Развёртывание, RAG, интеграции
- Безопасность и мониторинг
- Обучение команды
Сопровождение
LLM как сервис в вашем контуре
- Обновление моделей
- Контроль качества
- SLA на инфраструктуру
Отрасли, где данные не выходят наружу
Принципы и подход
к разработке
Выделенные проектные группы
На проекте работает постоянная команда: тимлид, аналитик, разработчики, тестировщик. Люди не «дёргаются» между пятью клиентами, знания не теряются при смене состава. Вы знаете каждого по имени и можете писать напрямую.
Гибкая разработка
Спринты по две недели, демо в конце каждого, доступ заказчика к трекеру задач и коду с первого дня. Требования могут меняться — мы перепланируем, а не выставляем счёт за «изменение ТЗ». Фиксируем только то, что действительно должно быть зафиксировано: бюджет этапа и критерии приёмки.
Управление проектами в разрезе бизнес-целей
Каждый проект начинается с вопроса «зачем»: какую метрику бизнеса он должен сдвинуть и как мы это измерим. Задачи в бэклоге привязаны к целям, приоритеты меняются вместе с бизнесом, а не по расписанию. Раз в две недели показываем не отчёт о часах, а работающую версию и прогресс по целям.
Решения, основанные на данных
Спорные вопросы решаем не мнением, а данными: аналитика поведения, A/B-тесты, контрольные группы, нагрузочные тесты. Если гипотеза не подтвердилась — говорим об этом честно и предлагаем следующую.
Проекты на локальных моделях
AI-аналитика обслуживания для Dior (LVMH)
Заменили mystery shopping на AI-анализ клиентских взаимодействий — и в A/B-тесте получили +17% к продажам и +24% к кросс-продажам
технологии, которые
мы используем
открытые LLM
RAG
дообучение (LoRA)
векторные базы
GPU-серверы
vLLM / инференс
152-ФЗ
КИИ
API-шлюз
оценка качества