IT-решение

Кастомные LLM и RAG-системы на данных компании

Настраиваем большие языковые модели (LLM) на корпоративных данных, строим RAG-поиск по документам и базам знаний, разворачиваем локальные модели в закрытом контуре.

Обсудить проект

Что мы делаем с LLM и RAG

Разработка RAG-систем

Строим retrieval-augmented generation: индексация документов, векторный поиск, генерация ответов с опорой на факты.

Корпоративная LLM

Настройка LLM на данных компании: дообучение, fine-tuning, RLHF. Модель говорит на языке вашего бизнеса.

Локальное развёртывание

Разворачиваем LLM в закрытом контуре: on-premise, изолированное облако, частный кластер. Данные не покидают периметр.

База знаний с AI-поиском

Умный поиск по документам, регламентам, договорам. Сотрудники задают вопрос на естественном языке — получают точный ответ с цитатами.

Мультимодальные RAG

Поиск не только по тексту, но и по изображениям, таблицам, PDF-документам. Извлечение структурированных данных из сканов.

AI-ассистенты на базе LLM

Внутренние AI-ассистенты для сотрудников: отвечают на вопросы, ищут информацию, выполняют действия через API.

Разработка LLM и RAG-систем — передний край AI-технологий для бизнеса. Мы помогаем компаниям использовать большие языковые модели на своих данных: настраиваем RAG-поиск по документам, дообучаем модели, разворачиваем локальную LLM в закрытом контуре. В отличие от облачных решений вроде ChatGPT, корпоративная LLM работает на ваших серверах и ваши данные не используются для обучения чужих моделей.

RAG-система — ключевая архитектура для бизнес-применений LLM. Она исключает «галлюцинации» модели, так как ответы формируются на основе реальных документов компании. Разработка RAG включает: индексацию корпуса документов, подбор векторной базы данных (Qdrant, Milvus, Pinecone), настройку chunking-стратегии и reranking-модели для максимальной точности поиска.

Процесс разработки

Шесть этапов от ИТ-аудита до сопровождения — прозрачно, задокументировано, с фиксацией сроков

01

Бизнес-анализ и ИТ-аудит

Погружаемся в бизнес-процессы, проводим ИТ-аудит текущей инфраструктуры, собираем требования и формируем техническое задание.

02

Проектирование архитектуры

Проектируем решение: выбираем технологический стек, моделируем данные, проектируем API и интеграционные шины.

03

Прототипирование и PoC

Запускаем пилотную версию за 2–6 недель, проверяем гипотезы на реальных данных, собираем обратную связь.

04

Разработка и тестирование

Полный цикл разработки: backend, frontend, интеграции, нагрузочное тестирование, регресс, приёмочное тестирование.

05

Внедрение и документация

Установка, настройка окружения, миграция данных, обучение команды, подготовка технической и пользовательской документации.

06

Сопровождение и развитие

Мониторинг 24/7, техподдержка, обновление, масштабирование под рост бизнеса и доработка по обратной связи.

Технологический стек

Используем современные технологии и best practices для создания надёжных и масштабируемых решений

Backend

PythonFastAPIGoNode.jsJavaC#/.NET

Frontend

ReactNext.jsTypeScriptVue.jsTailwind CSS

Mobile

FlutterReact NativeSwiftKotlin

Data & DB

PostgreSQLRedisMongoDBElasticsearchClickHouse

Infrastructure

DockerKubernetesCI/CDTerraformYandex CloudAWS

AI & ML

GigaChatYandexGPTLlamaMistralDeepSeekOpenAI APILangChainVector DB

Часто задаваемые вопросы

Отвечаем на самые частые вопросы о наших услугах и процессе работы

Что такое RAG-система и зачем она нужна?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это архитектура, при которой языковая модель при ответе на вопрос сначала ищет релевантные документы в базе знаний компании, а затем формирует ответ на их основе. Это позволяет LLM отвечать точно, с опорой на проверенные данные, а не «галлюцинировать». RAG критичен для бизнес-применений, где точность важнее красноречия.
Можно ли развернуть LLM на наших серверах, а не в облаке?
Да, мы специализируемся на локальном развёртывании LLM в закрытом контуре. Используем открытые модели (Llama, Mistral, DeepSeek) и российские (GigaChat API в закрытом облаке). Решение работает на ваших серверах или в изолированном облаке — данные не покидают периметр компании.
Какие LLM вы используете?
Мы работаем с российскими моделями (GigaChat, YandexGPT) и открытыми (Llama 3, Mistral, DeepSeek, Qwen). Выбор модели зависит от задачи: российские — комплаенс, открытые — гибкость и возможность локального развёртывания. Часто совмещаем несколько моделей для разных задач.
Сколько стоит внедрение кастомной LLM?
Пилотный RAG-проект — от 450 000 ₽. Локальное развёртывание LLM с RAG-поиском и базой знаний — от 1 350 000 ₽. Корпоративная LLM-система с тонкой настройкой модели и глубокой интеграцией — от 2 700 000 ₽.
Сколько времени занимает проект по LLM/RAG?
PoC с базовым RAG-поиском — 3–5 недель. Полноценная система с обучением модели, интеграцией и UI — 2–4 месяца. Мы показываем промежуточные результаты каждые 2 недели.

Оставьте заявку

Заполните форму, и мы свяжемся с вами для обсуждения проекта.

Нужна своя LLM или RAG-система?

Настроим LLM на ваших данных, развернём локально и безопасно. Бесплатная консультация по архитектуре.

Обсудить LLM-проектЗапросить демо