Нужно понимать неструктурированные данные
Текст, изображения, документы и речь трудно обработать только обычными правилами.
Прикладные нейросетевые решения под прикладной задачи
Разработка нейросетей в Благовещенске
Проектируем применение моделей для текста, речи, изображений и документов. Определяем требования к качеству и проверяем, достаточно ли готовой модели или необходима дополнительная настройка.
18+production-систем спроектировано и запущено
AI-firstархитектура учитывает прежде всего прикладной задачи
Human-in-the-loopпроверку решений с высоким риском и действий
Productionтестирование, мониторинг, backup и восстановление
Когда это нужно
Нейросетевые компоненты для практических задач
Модель отвечает за интеллектуальный этап, а программный контур — за подготовку данных, проверки, права, интеграции и бизнес-действия.
Готовый сервис не учитывает контекст
Нужны собственные данные, правила и интерфейс вместо универсального SaaS.
Нужно несколько видов анализа
Процесс сочетает классификацию, поиск, генерацию и проверку.
Нужен контролируемый production
Результат должен быть встроен в рабочую систему и проходить валидацию.
Из чего состоит в решение
Компоненты подбираются под задачу и рабочий контур
Состав проекта зависит от данных, пользователей, интеграций и требований к качеству результата.
Текст и LLM
Классификация, извлечение смысла, генерация и работа с контекстом.
Разработка ИИ →Документы
Распознавание и структурирование данных из PDF, сканов и изображений.
ИИ для документов →Изображения
Анализ фотографий и визуальных материалов мультимодальными моделями.
Кейсы →Речь
Потоковое распознавание и дальнейший AI-анализ транскрипта.
AI и телефония →Знания
Поиск и ответы на основе внутренних документов и данных.
ИИ-ассистенты →Интеграции
Передача результата в CRM, 1С и другие системы.
Интеграция ИИ →Архитектура
Нейросеть становится полезной только внутри прикладной системы
Модель отвечает за интеллектуальный этап, а программный контур — за подготовку данных, проверки, права, интеграции и бизнес-действия.
1Данныетекст, изображения, речь или документы
→
2Подготовкаочистка, контекст и формат
→
3Нейросетьанализ, классификация или генерация
→
4Валидацияправила и контроль полученного результата
→
5Использованиеинтерфейс, API или рабочая система
Выбор модели
Подбираем модель под тип данных и требования к качеству.
Ограничение контекста
Передаём модели только необходимые данные.
Проверка результата
Где возможно, применяем программную валидацию.
Замена компонентов
Архитектура даёт возможность менять модель без полной перестройки системы.
Реальные проекты
Примеры работающих систем
Применяем только подтверждённые примеры и не добавляем неподтверждённые показатели.
Vision + AI01
Android AI-помощник
Мультимодальная модель анализирует изображение, а приложение связывает камеру, речь и серверную логику.
CameraXмультимодальная модельSTT / TTS10 языков
Документы + AI02
Распознавание документов
AI извлекает реквизиты из входящих документов и передаёт структурированный результат в 1С.
PDF и изображениявалидация1Сзащита от дублей
Multi-model03
Поиск и оценка блогеров
Несколько AI-моделей используются для анализа текста, визуальных данных и итоговой оценки кандидатов.
текстvisionнесколько моделейфильтры
Как организована работа
От постановки задачи до production
Формулируем задачу
Определяем тип входных данных и ожидаемый результат.
Подбираем модель
Сравниваем подходящие API и ограничения.
Проектируем контур
Разделяем AI, данные, проверки и действия.
Создаём
Разрабатываем backend, интерфейс и интеграции.
Тестируем
Проверяем качество на реальных алгоритмах.
Запускаем
Разворачиваем production и наблюдаем за работой.
Стоимость
Как формируется бюджет
Финальная оценка зависит от количества сценариев, интеграций, данных и требований к эксплуатации.
Быстрый старт
Нейросетевой модуль
от 21 000 ₽
Одна задача: классификация, извлечение или генерация.
Рабочая система
Прикладная система
от 84 000 ₽
Нейросеть, бизнес-логика и интеграция.
Комплексный контур
Комплексное решение
от 175 000 ₽
Несколько моделей, типов данных и рабочих систем.
Расходы на внешние сервисы, телефонию и вычислительные мощности оцениваются отдельно от работ по разработке.
Все цены и варианты внедренияЦены ориентировочные и не являются публичной офертой.FAQ
Ответы на вопросы заказчиков
Вы обучаете собственные нейросети с нуля?+
Основной профиль — прикладная разработка вокруг готовых LLM и мультимодальных моделей. Обучение фундаментальных моделей с нуля не заявляется как ключевая компетенция.
Какие задачи можно решать нейросетями?+
Обработка текста и документов, анализ изображений, распознавание речи, классификация, поиск, генерация и подготовка структурированных данных.
Можно ли использовать нейросети с данными организации?+
Да, если можно безопасно организовать доступ к документам, базам и внутренним системам.
Можно ли объединить несколько моделей?+
Да. Разные модели могут решать разные этапы одной задачи и проверять результаты друг друга.
Нужна ли отдельная инфраструктура?+
Зависит от модели и требований. Часть решений работает через внешние API, часть — через отдельные сервисы в инфраструктуре проекта.
Сколько стоит разработка решения на базе нейросетей?+
Ориентир — от 21 000 ₽ для узкой задачи, от 84 000 ₽ для рабочей системы и от 175 000 ₽ для комплексного контура.
Начать с конкретной задачи
Опишите процесс, данные и ожидаемый результат
Для первичной оценки не нужно выбирать технологию заранее. Достаточно описать текущий сценарий и что должно измениться после внедрения AI.
Разработка нейросетей в Благовещенске
Выбор нейросети зависит от доступных данных, задержки ответа и стоимости использования. Обязательно оцениваем риски ошибок на реальных примерах.
Мы применяем нейросетевые модели для работы с текстом, документами, изображениями и речью, добавляя программные проверки и контролируемое взаимодействие с внешними системами.
Разработка нейросетевых решений в Благовещенске может выполняться удалённо. Для оценки достаточно описать данные, пользователей и ожидаемый результат.