Нужно понимать неструктурированные данные
Текст, изображения, документы и речь трудно обработать только обычными правилами.
Прикладные нейросетевые решения под прикладной запросы
Разработка нейросетей в Тюмени
Проектируем и внедряем решения по направлению «разработка нейросетевых решений»: связываем входящие обращения, документы, корпоративные базы и действующие приложения к понятному рабочему сценарию. В проекте заранее предусматриваем проверку качества на реальных сценариях, тестируем исключения и согласуем критерии приёмки. Начинаем с оценки существующих инструментов, затем реализуем и проверяем решение на материалах заказчика.
18+действующих решений спроектировано и запущено
AI-firstархитектуру формируют исходя из требований конкретного процесса
Human-in-the-loopподтверждение потенциально критичных решений и операций
Productionиспытания, наблюдаемость, резервные копии и процедуры восстановления
Когда это нужно
Нейросетевые компоненты для практических задач
Модель отвечает за интеллектуальный этап, а программный контур — за подготовку данных, контроля, права, интеграции и бизнес-действия.
Готовый сервис не учитывает контекст
Нужны собственные данные, правила и интерфейс вместо универсального SaaS.
Нужно несколько видов анализа
Процесс сочетает классификацию, поиск, генерацию и контроль.
Нужен контролируемый рабочую эксплуатацию
Результат должен быть встроен в рабочую решение и проходить валидацию.
Из каких компонентов состоит решение
Компоненты подбираются под запрос и рабочий контур
Состав проекта зависит от данных, пользователей, интеграций и требований к качеству результата.
Текст и LLM
Классификация, извлечение смысла, генерация и работа с контекстом.
Разработка ИИ →Документы
Распознавание и структурирование данных из PDF, сканов и изображений.
ИИ для документов →Изображения
Анализ фотографий и визуальных материалов мультимодальными моделями.
Кейсы →Речь
Потоковое распознавание и дальнейший AI-анализ транскрипта.
AI и телефония →Знания
Поиск и ответы с применением внутренних документов и данных.
ИИ-ассистенты →Интеграции
Передача результата в CRM, 1С и другие решения.
Интеграция ИИ →Архитектура
Нейросеть становится полезной только внутри прикладной решения
Модель отвечает за интеллектуальный этап, а программный контур — за подготовку данных, контроля, права, интеграции и бизнес-действия.
1Данныетекст, изображения, речь или документы
→
2Подготовкаочистка, контекст и формат
→
3Нейросетьанализ, классификация или генерация
→
4Валидацияправила и контроль полученного результата
→
5Использованиеинтерфейс, API или рабочая система
Выбор модели
Выбираем модель под тип данных и требования к качеству.
Ограничение контекста
Передаём модели только необходимые данные.
Проверка результата
Где возможно, задействуем программную валидацию.
Замена компонентов
Архитектура даёт возможность менять модель без полной перестройки решения.
Реальные проекты
Примеры технических решений в эксплуатации
Задействуем только подтверждённые примеры и не добавляем неподтверждённые показатели.
Vision + AI01
Android AI-помощник
Мультимодальная модель анализирует изображение, а приложение связывает камеру, речь и серверную логику.
CameraXмультимодальная модельSTT / TTS10 языков
Документы + AI02
Извлечение информации из документов
AI извлекает реквизиты из входящих документов и передаёт структурированный результат в 1С.
PDF и изображениявалидация1Сзащита от дублей
Multi-model03
Поиск и оценка блогеров
Несколько AI-моделей используются для анализа текста, визуальных данных и итоговой оценки кандидатов.
текстvisionнесколько моделейфильтры
Как организована работа
От анализа запросы до запуска в инфраструктуре клиента
Формулируем задачу
Согласуем тип входных данных и ожидаемый результат.
Подбираем модель
Сравниваем подходящие API и ограничения.
Проектируем контур
Разделяем AI, данные, контроля и действия.
Создаём
Продумываем и реализуем backend, интерфейс и интеграции.
Тестируем
Тестируем качество на реальных алгоритмах.
Запускаем
Разворачиваем рабочую эксплуатацию и наблюдаем за работой.
Стоимость
Как формируется бюджет
Точная смета формируется после уточнения сценариев, доступных данных, состава подключений и условий поддержки.
Быстрый старт
Нейросетевой модуль
от 21 000 ₽
Одна цель: классификация, извлечение или генерация.
Рабочая система
Прикладная система
от 84 000 ₽
Нейросеть, алгоритмы прикладной работы и интеграция.
Комплексный контур
Комплексное решение
от 175 000 ₽
Несколько моделей, типов данных и рабочих систем.
Оплата сторонних платформ, голосовых сервисов и серверных ресурсов не включается автоматически в стоимость проектных работ.
Бюджет и доступные форматы реализацииУказанные суммы служат ориентиром для планирования бюджета; окончательные условия фиксируются в предложении и договоре.FAQ
Практические разъяснения по проекту
Вы обучаете собственные нейросети с нуля?+
Основной профиль — прикладная создание вокруг готовых LLM и мультимодальных моделей. Обучение фундаментальных моделей с нуля не заявляется как ключевая компетенция.
Какие запросы можно решать нейросетями?+
Обработка текста и документов, анализ изображений, распознавание речи, классификация, поиск, генерация и подготовка структурированных данных.
Можно ли использовать нейросети с данными компании?+
Да, если можно безопасно организовать доступ к документам, базам и внутренним системам.
Можно ли объединить несколько моделей?+
Да. Разные модели могут решать разные этапы одной запросы и проверять итоги друг друга.
Нужна ли отдельная инфраструктура?+
Зависит от модели и требований. Часть решений работает через сторонние программные интерфейсы, часть — через отдельные сервисы в инфраструктуре проекта.
Сколько стоит подготовка технического решения на базе нейросетей?+
Ориентир — от 21 000 ₽ для узкой запросы, от 84 000 ₽ для рабочей решения и от 175 000 ₽ для комплексного контура.
Обсудить первый прикладной сценарий
Опишите процесс, данные и ожидаемый результат
Для первичной оценки не нужно выбирать технологию заранее. Достаточно описать текущий сценарий и что должно измениться после запуска AI.
Разработка нейросетей в Тюмени
Выбор нейросети зависит от доступных данных, задержки ответа и стоимости использования. Обязательно изучаем риски ошибок на реальных примерах.
Мы задействуем нейросетевые модели для работы с текстом, документами, изображениями и речью, добавляя программные контроля и контролируемое связь с внешними системами.
Разработка нейросетевых решений в Тюмени может выполняться удалённо. Для оценки достаточно описать данные, пользователей и ожидаемый результат.