Мультиагентные системы на базе LLM, RAG для извлечения знаний, SGR для объяснимых рассуждений. Внутренние ИИ-ассистенты, автоматизация процессов, vLLM, OpenSearch. Отечественный стек — GigaChat, YandexGPT.
Богатый опыт, отработанные методологии и гарантия результата.
Системы из нескольких LLM-агентов, каждый со своей ролью: поиск, анализ, генерация, проверка. Решают сложные задачи, с которыми не справляется один промпт.
Подключение LLM к вашим данным: документации, регламентам, учебникам. Модель отвечает на основе верифицированных источников, а не выдумывает.
Корпоративные чат-боты и ассистенты для сотрудников. Помощь в работе с документами, кодом, аналитикой. Интеграция с корпоративными системами.
Развёртывание и настройка ИИ-инфраструктуры: от локальных GPU-серверов до облачных кластеров. Подбор оборудования через Сайзер.
Концепция DToT (Digital Twin of Teacher) на базе RAG и SGR для динамической генерации персонализированных образовательных траекторий. Включает модуль профилирования студента, онтологический граф дисциплины, промпт-оркестратор, генератор контента и модуль педагогического контроля. Стандарт RCF (RAG-Course Format) для интероперабельности LMS и AI-движков.
Использование отечественной LLM GigaChat через OAuth-авторизацию. Мини-приложение в национальном мессенджере MAX (VK) — доступно 47% российской студенческой аудитории. A/B-тестирование интерфейса, лимит сообщений, маршрутизация заявок к эксперту в Telegram и MAX.