Интеграция AI
AI как часть системы, не отдельный фокус
Интеграция AI в продукты и процессы: поиск по знаниям, обработка документов, ассистенты, контроль доступа и проверка качества ответов.
Где AI приносит пользу
Ответы по базе знаний
Документы, анализы, фото
По смыслу и похожести
Рутина без ручного труда
AI-проекты
Все кейсы →
Что входит в работу
Конкретный сценарий
Выбираем поиск по базе знаний, извлечение полей, классификацию или помощь оператору. Сравниваем AI с обычным поиском и правилами, если задача решается проще.
Безопасный контекст
Ограничиваем доступ к источникам и действиям, учитываем хранение и передачу данных провайдеру. Для поиска по знаниям проектируем извлечение контекста и ссылки на источники.
Качество и эксплуатация
Создаём проверочный набор запросов, лимиты и контроль стоимости. Тестируем отказ, неверный ответ, подмену инструкций в источниках и ручное подтверждение важных действий.
Как мы работаем вместе
- Бриф
Знакомимся с задачей, ограничениями и целями.
- Выбираем проверяемую задачу
Фиксируем baseline и критерии, по которым AI должен быть полезнее текущего процесса.
- Тестируем пилот
Проверяем ответы на реальных и сложных примерах, сравниваем модели.
- Ограничиваем и подключаем
Согласуем права, лимиты, ручной контроль и наблюдение после выпуска.
- Запуск и развитие
Выпускаем, передаём доступы и договариваемся о поддержке.
Частые вопросы
Не нашли ответ — напишите, обсудим вашу задачу.
Можно ли подключить AI к корпоративным документам?
Да, после проверки прав и качества источников. Документы нужно подготовить, разделить доступы и обеспечить, чтобы пользователь получал только разрешённый контекст.
Что такое RAG и убирает ли он ошибки?
Это поиск релевантных фрагментов и передача их модели как контекста. Он помогает опираться на источники, но не устраняет ошибки полностью. Ответы проверяем, а ссылки должны соответствовать использованным материалам.
Можно ли не отправлять данные внешнему провайдеру?
Возможен локальный или частный контур при подходящих ресурсах и модели. Сравниваем качество, вычислительные затраты и ограничения; такой вариант не всегда дешевле облачного API.
Как защищаться от prompt injection?
Разделяем инструкции и внешнее содержимое, ограничиваем инструменты и доступы, тестируем вредоносные примеры. Критичные действия требуют подтверждения; одной формулировки в prompt недостаточно.
Может ли AI сам менять данные в CRM?
Технически можно дать ограниченные действия, но для значимых изменений нужны валидация, журнал и подтверждение. Начинать часто разумнее с подготовки рекомендации для оператора.
Как контролировать расходы на модели?
Устанавливаем лимиты запросов и контекста, измеряем стоимость типовых сценариев и применяем кэширование там, где оно безопасно. Тарифы провайдера и фактический трафик учитываются отдельно.