Розробка AI-рішень
Послуги з розробки AI-рішень: AI-агенти, що діють через ваші системи, AI-інтеграція великих мовних моделей у програмне забезпечення, яким ви користуєтеся, AI-чат-боти, AI-пошук по базі знань і RAG по ваших документах, обробка документів, голосові AI-агенти, агенти Microsoft Copilot і Copilot Studio, AI-асистенти для програмування для вашої інженерної команди, MCP-сервери, приватні LLM і fine-tuning та AI-консалтинг щодо того, з чого почати. Ви можете отримати виділених AI-розробників у свою команду або проєкти під ключ, а також наших власних інженерів .NET, Python, фронтенду й QA для застосунків навколо моделі.
Послуги з розробки AI-рішень, які ми надаємо
Кожна сторінка розповідає про роботи, які ми беремо на себе, про способи співпраці з нами та про запитання, які клієнти ставлять першими.
Розробка AI-агентів
Розробка AI-агентів: агенти для підтримки, продажів, бек-офісу та досліджень і мультиагентні процеси, що працюють через ваші системи та MCP-сервери, із погодженнями, оцінкою якості й відстеженням витрат. Виділені розробники AI-агентів або реалізація проєкту.
Інтеграція AI
Інтеграція AI: мовні моделі від OpenAI, Anthropic, Google і Mistral у ваш застосунок на .NET, Java, Python чи Node.js, SaaS-продукт або MVP, з оцінкою якості, контролем витрат і захистом даних. Виділені AI-розробники або реалізація проєкту.
Розробка AI-чат-ботів
Розробка AI чат-ботів: чат-боти підтримки на сайті та в застосунку, боти для WhatsApp, Telegram і Messenger, помічники в Teams і Slack, AI в Intercom і Zendesk, які відповідають на основі вашого контенту. Виділені розробники чат-ботів або реалізація проєкту.
AI-пошук по знаннях і RAG
AI-пошук по знаннях і розробка RAG: відповіді з посиланнями на джерела та корпоративний пошук по ваших документах з урахуванням прав кожного користувача, завантаження даних, налаштування пошуку, оцінка якості та виправлення RAG, що дає неправильні відповіді. Виділені розробники RAG або реалізація проєкту.
AI-обробка документів
AI-обробка документів: рахунки, договори, документи, що посвідчують особу, заяви на відшкодування та форми перетворюються на структуровані дані за допомогою OCR і мультимодальних моделей, проходять перевірку, за потреби перегляд людиною й потрапляють у вашу ERP. Виділені розробники або реалізація проєкту.
Голосові AI-агенти
Розробка голосових AI-агентів: телефонні агенти та AI-секретарі, вихідні дзвінки-нагадування, голосові помічники в застосунках і аналітика дзвінків на OpenAI Realtime, ElevenLabs, Vapi, Retell AI та LiveKit. Виділені розробники голосових AI-агентів або реалізація проєкту.
Microsoft Copilot і Copilot Studio
Розробка на Microsoft Copilot: агенти Copilot Studio, декларативні агенти та агенти з власним рушієм (custom engine) для Microsoft 365 Copilot, конектори Copilot, дії через MCP та API, governance і впровадження. Виділені розробники Copilot Studio або реалізація проєкту.
AI-асистенти для розробників
Впровадження AI-асистентів для програмування: GitHub Copilot, Claude Code, Cursor і Codex з політиками використання, інструкціями для репозиторіїв, агентами для коду в CI, AI код-рев'ю та тестами, які пише AI, а також розробники, що вже так працюють.
AI-консалтинг
AI-консалтинг: оцінка можливостей AI для вашого бізнесу, сценарії використання, ранжовані за цінністю, поради «розробляти чи купувати», proof of concept на ваших даних, оцінка експлуатаційних витрат, перевірка безпеки та відповідності EU AI Act і дорожня карта. Консультують інженери, які самі створюють AI-системи.
Розробка MCP-серверів
Розробка MCP-серверів: віддалені сервери Model Context Protocol з OAuth для вашого продукту, застосунки для ChatGPT і конектори для Claude, внутрішні MCP-сервери для корпоративних систем на TypeScript, Python або C#. Виділені MCP-розробники або реалізація проєкту.
Приватні LLM і донавчання
Розгортання приватних LLM і fine-tuning: моделі з відкритими вагами, донавчені методом LoRA, дистильовані та запущені на vLLM у вашій хмарі чи на ваших серверах, fine-tuning у хмарних сервісах, підготовка навчальних даних та оцінка якості. Виділені LLM-інженери або реалізація проєкту.
Більше про роботу з AI та даними на сайті
Автоматизація бізнес-процесів
Автоматизація робочих процесів та AI-автоматизація: сценарії в n8n, Make, Zapier і Power Automate, AI-агенти в робочих процесах, автоматизація CRM, фінансів і роботи з документами. Надаємо виділених розробників автоматизації або виконуємо проєкт.
AI і машинне навчання
Розробка AI і машинного навчання: прогнозування, виявлення шахрайства, рекомендаційні системи, комп'ютерний зір, NLP і розпізнавання мовлення, MLOps. Виділені інженери з машинного навчання або реалізація проєкту.
Комп'ютерний зір
Розробка комп'ютерного зору: виявлення об'єктів, візуальний контроль, OCR, відеоаналітика, аналіз медичних зображень і моделі на edge-пристроях. Надаємо виділених інженерів із комп'ютерного зору або виконуємо проєкт.
MLOps
Послуги та консалтинг з MLOps: ML-платформи, CI/CD для моделей, реєстри моделей, serving й автомасштабування, GPU-інфраструктура, моніторинг дрейфу та LLMOps. Надаємо виділених MLOps-інженерів або виконуємо проєкт.
Розмітка даних
Анотація та розмітка даних для AI: зображення, відео, текст, аудіо й LiDAR, дані для RLHF та оцінювання, контроль якості кожної партії. Надаємо виділених анотаторів даних або виконуємо проєкт.
Розробка MVP
Розробка MVP для засновників і продуктових команд: визначення обсягу робіт, прототип у Figma, веб- або мобільна версія та запуск на стеку, на якому можна розвивати наступні версії. Виділені MVP-розробники або робота у форматі проєкту.
Як проходить AI-проєкт
Сценарій використання та дані
Процес із вимірюваною вартістю, дані, що за ним стоять, і люди, які за нього відповідають, обираються разом із вами й записуються разом із результатом, який вважатиметься успіхом.
Спочатку набір для оцінювання
Реальні запитання, документи чи випадки з відповідями, яких очікують ваші експерти, узгоджуються до початку будь-якої розробки, тож кожна наступна зміна оцінюється за тією самою планкою.
Proof of concept
Ядро рішення, побудоване на ваших власних даних за кілька тижнів і виміряне за набором для оцінювання, з відомою вартістю запиту.
Розробка та інтеграція
Продакшн-версія, вбудована у ваші системи, з входом, правами доступу, логуванням і обробкою помилок, яка проходить рев'ю й тестування, як і будь-який інший код.
Пілот
Невелика група реальних користувачів: їхні відгуки збираються, збої додаються до набору для оцінювання, а передача людям налаштовується.
Запуск і моніторинг
Поетапне впровадження за feature flag, з якістю, вартістю, затримкою та відгуками користувачів на дашборді та сповіщеннями, коли будь-який із цих показників змінюється.
Покращення
Нові випадки збоїв, новіші моделі та дешевші способи виконання того самого завдання перевіряються на наборі для оцінювання, тож з часом система стає кращою й дешевшою.
Як ми будуємо AI-системи
Оцінювання передує функціям. Ми узгоджуємо з вами набір реальних запитань і очікуваних відповідей, оцінюємо за ним у пайплайні кожну зміну промпту, моделі чи налаштувань пошуку та логуємо вартість і затримку кожного запиту, тож якість і витрати вимірюються, а не оцінюються за демонстрацією.
Відповіді моделі та знайдені тексти вважаються недовіреними вхідними даними. Агенти отримують мінімальні облікові дані, достатні для роботи; дії, що змінюють дані або витрачають гроші, чекають на підтвердження людини; ключі беруться зі сховища секретів, а кожна дія журналюється, щоб її можна було простежити згодом.
Дані залишаються під вашим контролем: моделі викликаються через бізнес-API, умови яких виключають навчання на ваших вхідних даних, або працюють у вашій власній хмарі, а персональні дані потрапляють до моделі лише тоді, коли цього потребує завдання.
Запитання про розробку AI-рішень
Які послуги з розробки AI-рішень ви надаєте?
AI-агенти та мультиагентні сценарії; AI-інтеграція мовних моделей у наявні застосунки, SaaS-продукти та MVP; чат-боти з AI на сайтах, у застосунках і месенджерах; AI-пошук по знаннях і RAG на ваших документах; обробка документів і вилучення даних; голосові AI-агенти для телефонії та застосунків; агенти на Microsoft Copilot і Copilot Studio; впровадження AI-асистентів для програмування в інженерних командах; MCP-сервери, застосунки для ChatGPT і конектори для Claude; розгортання приватних LLM і fine-tuning; AI-консалтинг, від оцінки сценаріїв використання до proof of concept. Автоматизація робочих процесів, машинне навчання, комп'ютерний зір, MLOps і розмітка даних мають власні сторінки.
Для яких галузей ви розробляєте AI-рішення?
Для самих AI-продуктів, від копілотів до платформ агентів; для фінтеху: підтримка клієнтів, перевірка документів для KYC і пошук для перевірки відповідності вимогам; для e-commerce і ритейлу: помічники для покупців, пошук товарів і контент для каталогу; для охорони здоров'я: клінічна документація та комунікація з пацієнтами; для професійних послуг: перевірка документів і дослідження; і для корпоративних SaaS: асистенти, агенти та пошук усередині продукту.
Чи будуть наші дані використані для навчання чужої моделі?
Ні. Ми працюємо з бізнес-API, умови яких виключають навчання на ваших вхідних даних: від OpenAI, Anthropic чи Google напряму або через Azure і Amazon Bedrock. Якщо дані не мають виходити за межі вашої хмари, використовуємо моделі з відкритими вагами, розгорнуті в ній.
Яку модель ви використовуєте?
Найдешевшу з тих, що проходять ваш набір для оцінювання: від OpenAI, Anthropic, Google чи Mistral або модель з відкритими вагами, яку ви розміщуєте у себе. У коді провайдер схований за єдиним інтерфейсом, тож перехід на новішу чи дешевшу модель означає зміну конфігурації та повторний прогін оцінювання, а не переписування коду.
Як ви не даєте моделі вигадувати відповіді?
Спираємо відповіді на знайдені джерела та показуємо посилання на них, вимагаємо від моделі прямо казати, коли джерела не відповідають на запитання, і зберігаємо питання без відповіді в наборі для оцінювання. Це зменшує кількість вигаданих відповідей і дає змогу виміряти те, що залишилося: жодна сучасна модель не усуває їх повністю.
Чи працюватиме це з системами, які ми вже використовуємо?
Саме на це йде більша частина роботи. Ми підключаємо AI до Microsoft 365, Azure, AWS і Google Cloud, до застосунків на .NET, Java, Python і Node.js, а також до CRM, ERP і help-desk-систем через їхні API. Інтеграції пишуть наші власні інженери, які працюють із цими стеками.
Хто підтримує роботу системи після запуску?
Ті самі люди, які її створили, якщо ви цього хочете: якість, вартість і затримка відповіді відображаються на дашборді, нові випадки збоїв потрапляють у набір для оцінювання, а новіші або дешевші моделі тестуються, перш ніж замінять поточну. Або ми передаємо систему вашій команді разом із набором для оцінювання, runbook і дашбордами.
Кому належать промпти, код і моделі, які ви створюєте?
Вам. Кожен фахівець має підписаний із BigTree108 договір, за яким усі результати роботи передаються компанії, а наш договір із вами передає їх далі. Код, дизайн-макети та документи постачаються у ваші власні репозиторії та інструменти, а не зберігаються там, де змінити їх можемо лише ми.
Плануєте AI-функцію, агента чи асистента?
Розкажіть, на що він має відповідати чи що робити, і де зберігаються дані. Ви отримаєте відповідь протягом одного робочого дня: план, профілі кандидатів або рекомендацію щодо моделі та архітектури.