// AI / ML · 12 технологий

AI и машинное обучение: GPT, Claude, LangChain и RAG

Искусственный интеллект сегодня решает практические задачи бизнеса: отвечает клиентам, разбирает документы, ищет по базе знаний и автоматизирует рутину. Мы комбинируем языковые модели, векторные базы и классическое машинное обучение, чтобы решение было точным и окупалось.

Что строим

Внедряем искусственный интеллект в продукты и процессы: от чат-ботов до автономных агентов.

  • AI-ассистенты и чат-боты поддержки
  • Поиск и ответы по базе знаний (RAG)
  • AI-агенты, автоматизирующие работу
  • Распознавание документов, фото, голоса
Результат для бизнеса

сокращение ручной работы и ответ клиенту 24/7.

Технологии и что мы на них делаем

OpenAI (GPT)

Генерация текста, анализ, ассистенты

Языковые модели OpenAI. На их основе делаем чат-ботов, ассистентов, генерацию текстов и обработку заявок.

Claude

Работа с длинными документами и агенты

Языковые модели Anthropic. Сильны в работе с длинными документами и точных ответах — используем для ассистентов и анализа текстов.

LangChain

Цепочки и AI-агенты

Фреймворк для приложений на языковых моделях. Собираем на нём цепочки обработки, агентов и интеграции с внешними инструментами.

LlamaIndex

Подключение данных компании к LLM

Фреймворк для подключения ваших данных к языковым моделям. Используем для поиска и ответов по документам и базам знаний.

RAG

Ответы строго по вашей базе знаний

Подход, при котором модель отвечает по вашим документам. Делаем ассистентов, которые не выдумывают и ссылаются на источники.

Pinecone / Qdrant

Векторный поиск по смыслу

Векторные базы данных. Хранят смысловые «отпечатки» текстов для быстрого поиска похожих документов в RAG-системах.

pgvector

Векторный поиск внутри PostgreSQL

Расширение PostgreSQL для векторного поиска. Позволяет добавить AI-поиск в существующую базу без отдельного сервиса.

PyTorch

Обучение собственных моделей

Фреймворк машинного обучения. Обучаем и дообучаем модели под задачи клиента: классификация, прогнозы, распознавание.

TensorFlow

ML-модели и прогнозирование

Фреймворк машинного обучения от Google. Применяем для продакшн-моделей и запуска моделей на мобильных устройствах.

Computer Vision

Распознавание объектов и документов

Компьютерное зрение. Распознаём объекты, документы и лица, считаем товары и контролируем качество по фото и видео.

Whisper / TTS

Распознавание и синтез речи

Распознавание и синтез речи. Делаем голосовых ботов, расшифровку звонков и озвучку текстов.

Hugging Face

Open-source модели под задачу

Платформа open-source моделей. Используем готовые модели и разворачиваем их на серверах клиента для работы с чувствительными данными.

Обсудим ваш проект?

Опишите задачу в брифе — пришлём оценку по этапам. Или напишите в Telegram, ответим в течение 30 минут в рабочее время.

Оставить заявку Telegram