Разработка AI агента для бизнеса и интеграция AI в веб-приложение
Внедряем AI-модули под задачу: чат-ассистент на сайте, RAG-поиск по базе знаний, классификация заявок, генерация контента. Обучаем на ваших данных, встраиваем в процессы и обеспечиваем контроль доступа и логирование. В результате — понятная польза, а не «чёрный ящик».
Под ваши данные
RAG и ассистенты обучаются на вашей базе знаний. Ответы в контексте ваших документов и процессов.
Встраивание в продукт
Виджет на сайт, интеграция в мессенджеры или внутренние системы. Один модуль — несколько точек входа.
Контроль и аудит
Доступы к данным, изоляция контура, логирование запросов. Прозрачность использования AI.
Расширяемость
Начали с одного сценария — добавили классификацию, маршрутизацию, новые источники знаний.
Как наши AI-решения ускоряют и автоматизируют бизнес
Внедряем AI под конкретные задачи: от чат-ботов с умной поддержкой до корпоративной «коробки» с LLM на вашей инфраструктуре и агентов, которые работают как сотрудники.
Боты с AI-поддержкой
Чат-боты в Telegram, WhatsApp, на сайте — с доступом к базе знаний и контексту компании. Отвечают на типовые вопросы, квалифицируют лидов, передают сложные кейсы оператору. Поддержка и продажи работают быстрее, рутина уходит в автоматизацию.
RAG и база знаний
Поиск по вашим документам, инструкциям и FAQ с ответами в контексте. Сотрудники и клиенты получают точные ответы без ручного копания в папках. Индексация, обновление базы, интеграция в чат, портал или внутреннюю систему.
Локальная LLM для корпораций
«Коробка» с языковой моделью на вашем сервере или в вашем облаке. Данные не уходят к внешним API — под требования информационной безопасности и compliance. Развёртывание, настройка, дообучение на внутренних данных.
AI как агент и сотрудник
Агент по сценариям: выполняет цепочки действий, работает с документами, триггерами и интеграциями. По сути — цифровой сотрудник: классифицирует заявки, маршрутизирует задачи, подготавливает ответы. Встраиваем готовые решения (например, Clawbot) или разрабатываем агента под ваши процессы.
Как мы внедряем AI-модули
-
Старт
Задача и данные
Какой сценарий: поддержка, продажи, поиск по знаниям. Какие данные есть, в каком формате. Ограничения по доступам.
-
Проектирование
Архитектура модуля
RAG, ассистент, классификация — что нужно. Источники данных, API, точки интеграции. План этапов.
-
Реализация
Разработка и обучение
Индексация базы знаний, настройка модели, интеграция в продукт. Тесты на ваших кейсах.
-
Запуск
Ввод в эксплуатацию
Деплой, настройка доступов и мониторинга. Документация и при необходимости дообучение по новым данным.
Что входит в AI-модуль
Типовые компоненты под ваши сценарии.
RAG-поиск
Поиск по базе знаний с контекстом
Ассистенты
AI ассистент для сайта и поддержки
Ассистенты
AI для поддержки
Классификация
Автоматическая категоризация данных
Генерация
Создание контента и ответов
Кейсы по направлению
Что вы получаете
Меньше рутины в поддержке
Типовые запросы закрывает ассистент по базе знаний. Операторы занимаются сложными кейсами.
Быстрый поиск по знаниям
RAG даёт ответы по вашим документам без ручного поиска. Актуальный контекст в одном месте.
Автоматизация категоризации
Классификация заявок и маршрутизация по процессам. Меньше ручной разметки.
Контроль и прозрачность
Доступы, логирование, изоляция данных. Понятно, кто что запрашивал и какие ответы даны.
Почему выбирают нас для AI
Опыт внедрения AI
RAG, чат-ассистенты, классификация — делаем под задачу, а не «AI ради AI».
Обучение на ваших данных
Подключаем вашу базу знаний, настраиваем индексацию и контекст. Ответы в рамках вашей темы.
Интеграция в продукт
Виджет на сайт, мессенджеры, внутренние системы. Один модуль — несколько точек входа.
Безопасность и аудит
Контроль доступа к данным, логирование запросов. Прозрачное использование AI.
Стеки и технологии
Для AI-модулей обычно:
- LLM API (OpenAI, Yandex GPT, локальные)
- Векторные БД / эмбеддинги
- Node.js / Python
- Интеграции: сайт, мессенджеры, CRM
Этапы работы
Задача и данные
Сценарий (поддержка, поиск, классификация), форматы данных, ограничения.
Архитектура модуля
RAG / ассистент / классификация, источники данных, точки интеграции.
Разработка и обучение
Индексация, настройка модели, интеграция. Тесты на ваших кейсах.
Запуск и передача
Деплой, доступы, мониторинг. Документация и дообучение при необходимости.
Что говорят заказчики
Встроили чат-ассистента на сайт. Обучили на нашей базе FAQ и инструкций. Часть обращений закрывается без оператора, сложные уходят в поддержку.
RAG-поиск по внутренней базе документов. Сотрудники находят ответы быстрее, не копаясь в папках. Интеграция заняла около месяца.
Классификация входящих заявок по темам и приоритету. Менеджеры видят уже размеченные тикеты. Экономия времени заметная.
Что мы разрабатываем в сфере AI
Что даём клиенту
Внедрённый AI-модуль (чат-виджет, RAG-поиск или интеграция в процесс), настройки и обучение на ваших данных, документацию по API и поддержке. При необходимости — дообучение и расширение сценариев.
Часто задаваемые вопросы
-
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — подход, при котором AI ищет релевантные фрагменты в вашей базе знаний и на их основе формирует ответ. Ответы точнее и соответствуют вашим данным.
-
Да. Делаем виджет чата с AI для сайта или интеграцию в мессенджеры. Ассистент обучается на вашей базе знаний и может передавать сложные запросы оператору.
-
Достаточно текстовой базы знаний: документы, FAQ, инструкции в любом формате. Подключаем источник, настраиваем индексацию и обучаем на вашем контексте.
-
Да. Разворачиваем языковую модель на вашем сервере или в вашем облаке. Данные не уходят к внешним API — под требования информационной безопасности и compliance. Настраиваем инференс, дообучение на внутренних данных и интеграцию в ваши системы.
-
AI-агент — это система, которая выполняет цепочки действий по сценариям: работает с документами, триггерами, интеграциями (CRM, почта, задачи). По сути цифровой сотрудник: классифицирует заявки, маршрутизирует задачи, подготавливает ответы. Мы встраиваем готовые решения вроде Clawbot или разрабатываем агента под ваши процессы.