AI там, где он реально усиливает.
Помогаем компаниям внедрить LLM так, чтобы получить пользу, а не «нейросеть ради хайпа». От аудита процессов и стратегии — до production-агентов, RAG-систем и обучения команды.
Мы каждый день живём в Cursor, Claude, GPT, Gemini и десятках нишевых инструментов. Знаем, где AI экономит часы — и где он только мешает. Поможем не наступить на грабли.
Форматы работы
AI-стратегия
Аудит процессов компании, карта возможностей, ROI, roadmap на 6–12 месяцев.
RAG-системы
Корпоративные базы знаний с поиском через LLM. Точные ответы со ссылками на источник.
AI-агенты
Для поддержки, продаж, операций. Не «болтающие чат-боты», а исполнители: tool use, memory, guardrails.
Обучение команды
Воркшопы по продуктивной работе с Claude / GPT / Cursor. AI-ритуалы, библиотеки промптов, шаблоны автоматизаций.
Fine-tuning
SFT, DPO, дистилляция, оценка качества, безопасный rollout. Когда генеральная модель уже не вытягивает.
Evaluation и безопасность
Eval-петли, регрессионные тесты на промпты, мониторинг галлюцинаций, защита от prompt injection.
Инструментарий
Подбираем модель и оркестрацию под задачу. Любим открытые модели, когда они достаточно сильны; берём frontier, когда задача требует.
Как мы запускаем проект
Discovery-сессия
1–2 недели: аудит процессов, карта возможностей, оценка ROI. Без обязательств идти дальше.
Pilot-проект
1–2 месяца: один реальный кейс (например, AI-помощник в поддержке). Запуск в проде с метриками.
AI-резидент
От 3 месяцев: долгосрочное сопровождение, развитие, обучение. Мы — ваш AI-департамент.
Отвечаем на главные вопросы заранее
С чего начать внедрение LLM в компанию?
Мы рекомендуем начать с короткой discovery-сессии: 1–2 недели аудита процессов, карта возможностей и оценка ROI без обязательств идти дальше.
Какие модели вы используете?
Claude (Sonnet, Opus), GPT-5 и 4.1, Gemini 2 Flash/Pro, открытые модели Llama, Qwen и DeepSeek. Подбираем под задачу: качество, цена, латентность, on-prem требования.
Чем RAG отличается от fine-tuning?
RAG подставляет в контекст релевантные документы в момент запроса — подходит для актуальных и часто меняющихся знаний. Fine-tuning изменяет веса модели — лучше для стилистики, формата и устойчивых паттернов. Часто их комбинируют.
Как вы измеряете качество AI-системы?
Заводим eval-петли: датасет реальных запросов, автоматические LLM-as-judge тесты, регрессионные проверки на каждом релизе и метрики галлюцинаций. Без «нам кажется, стало лучше».
Где AI может усилить именно ваш бизнес?
Час бесплатной консультации: посмотрим процессы, найдём 3–5 точек, где LLM реально окупится за квартал.