Интеграция ИИ в бизнес-процессы

ИИ-стек: агенты, RAG и inference

Подбираем связку LangChain, LlamaIndex, vLLM, OpenAI API и Ollama под ваш контур данных — on-premise или облако. Каждая плашка ниже объясняет коммерческую выгоду, а не просто название технологии.

• LangChain

  Берём LangChain там, где нужны цепочки инструментов и автономные ИИ-агенты: бот квалифицирует лид, дергает CRM по API и передаёт диалог менеджеру. Ускоряет разработку LLM-агентов под ключ и снижает риск «галлюцинаций» за счёт guardrails и structured output.

• LlamaIndex

  LlamaIndex — основа RAG-систем: индексируем регламенты, прайсы и FAQ, чтобы нейросеть отвечала по вашим документам, а не из головы. Подходит для корпоративных баз знаний, поддержки и внутренних чат-ботов с поиском по PDF и Confluence.

• vLLM

  vLLM используем для высоконагруженного inference open-source моделей on-premise: быстрые ответы агента при сотнях параллельных диалогов. Важно, когда данные нельзя отправлять в облако, но нужна скорость уровня коммерческого API.

• OpenAI API

  OpenAI API (GPT-4o, embeddings) — для production-агентов с предсказуемым качеством: поддержка, продажи, генерация ответов по скриптам. Комбинируем с RAG и handoff на оператора, чтобы внедрение ИИ в бизнес давало измеримый ROI, а не демо на слайдах.

• Ollama

  Ollama подключаем, когда заказчик хочет локальный LLM на своём сервере: Llama, Mistral и другие модели без утечки данных наружу. Удобный старт пилота RAG и ИИ-агентов в контуре компании до масштабирования на vLLM или облако.

• RAG

  RAG (Retrieval-Augmented Generation) — технология ответов нейросети на основе ваших файлов: договоры, инструкции, каталоги. Снижает выдуманные факты и даёт цитаты из источника — must-have для безопасного внедрения ИИ-ассистентов в поддержку и отдел продаж.

• Claude API

  Claude API выбираем для длинного контекста и аккуратной работы с документами: юридические тексты, техподдержка, разбор тикетов. Хорошо сочетается с RAG на LlamaIndex и LangChain-оркестрацией многошаговых агентов.

• BullMQ

  BullMQ на Redis оркестрирует фоновые сценарии в коде: лид из формы → квалификация LLM-агентом → задача в CRM менеджеру. Интеграции с Telegram, почтой и 1С пишем на TypeScript с тестами, version control и деплоем на staging/prod — без no-code конструкторов.

• Telegram Bot API

  Telegram Bot API — канал, где клиенты уже есть: ИИ-агент отвечает в мессенджере, пишет в CRM и эскалирует сложные кейсы человеку. Быстрый запуск пилота автоматизации поддержки и продаж без установки приложения.

• PostgreSQL

  PostgreSQL хранит бизнес-данные, логи диалогов с ботом и метаданные векторного поиска (pgvector). Надёжная реляционная БД для платформ, где важны транзакции, отчёты и аудит изменений.