AI, который оправдывает себя.
LLM-фичи, построенные так же, как мы строим остальной продукт — привязанные к метрике, проверенные на реальном датасете, наблюдаемые в продакшене и достаточно дешёвые, чтобы крутиться на объёме вашего бизнеса.
Какую проблему решаем
Большинство AI-фич отлично выглядят в демо и разваливаются в продакшене. Галлюцинации проскакивают через QA. Стоимость растёт неконтролируемо. Латентность делает фичу непригодной. Команда не знает, стали ли изменения лучше или хуже. Мы относимся к AI как к инженерной дисциплине: версионирование промптов, eval-наборы, дашборды стоимости, fallback-пути и human-in-the-loop там, где цена ошибки высока.
Что собираем
- 01Скоупинг use-case — что AI вам реально покупает в этом сценарии, письменно
- 02Выбор модели: Claude, GPT, Gemini, open-weights — на основе eval, а не маркетинга
- 03Промпт-инжиниринг с версионированием, A/B-тестами и откатом
- 04Eval-harness: регрессионные тесты для промптов и цепочек, в CI
- 05Дашборды стоимости, латентности и качества
- 06Структурированные выходы и валидация по схемам
- 07Fallback-пути на случай, когда модель ошибается, медлит или недоступна
- 08Human-in-the-loop там, где цена ошибки высока
- 09Streaming-ответы, использование инструментов и function calling
- 10Оптимизация стоимости: кеширование, routing моделей, сжатие промптов
Что получаете
- Работающую AI-фичу, интегрированную в ваш продукт
- Eval-датасет и дашборды, которыми владеет ваша команда
- Библиотека промптов с историей версий
- Отчёт по стоимости, латентности и точности на момент запуска
Стек, к которому тянемся
Подходит
- → Командам, запускающим первую серьёзную AI-фичу помимо чат-бокса
- → Operations-командам, заменяющим повторяющуюся ревью-работу assisted-workflow
- → Продуктам с текстовым контентом, который нужно суммировать, классифицировать или извлекать
- → Компаниям, которые хотят AI в workflow без переписывания workflow
Как идёт проект
- 01
Скоупинг
Определяем конкретный результат, который AI улучшает, метрику, бюджет на вызов. Записано до того, как написана строчка кода.
- 02
Сначала eval
Сначала строим eval-датасет и harness, потом фичу. Если не можем измерить «лучше», не можем запустить «лучше».
- 03
Реализация
Фича построена, интегрирована, инструментирована. Промпты версионированы. Стоимость отслеживается с первого вызова.
- 04
Запуск со страховкой
Canary-релиз, human review на выборке, дашборды живые ещё до того, как первый конечный пользователь увидит output.
Как сотрудничать
Спринт проверки AI-идеи
Честная оценка того, подходит ли AI вашему use-case, с письменной рекомендацией go / no-go.
Разработка AI-фичи
End-to-end AI-фича сдана с evals, наблюдаемостью и дисциплиной стоимости.
Встроенная AI-команда
Опытная AI-инженерия внутри вашей команды для непрерывной разработки и эксплуатации фич.
Часто спрашивают.
01Какие модели используете?
Какие выигрывают на eval вашей задачи — обычно Claude или GPT-класс, иногда open-weights, когда диктует стоимость или резиденция данных. Тестируем, а не ставим на одну лошадь.
02Как держите стоимость под контролем?
Моделирование стоимости до первого промпта. Бюджеты на фичу, кеширование, меньшие модели где достаточно, дашборды, чтобы видеть расход в реальном времени.
03А галлюцинации?
Относимся к ним как к first-class инженерной задаче: grounded retrieval, структурированные выходы, валидация, eval-наборы, которые ловят регрессии до релиза.
Есть задача, которую хочется сделать как следует?
Напишите, какой результат нужен. Честно скажем, во что это обойдётся — в письменном виде, в течение недели.
Обсудить задачу