Ми впроваджуємо LLM, RAG та автоматизацію в продукти, які зобов'язані працювати. Модель — лише один компонент; цінність створює продукт, дані та UX навколо неї.
AI — це можливість, а не продукт. Більшість пропозицій із «розробки AI» продають модель, але модель — найпростіша частина. Важка робота — усе довкола неї: конвеєр даних, що її живить, пошук, що її заземлює, обмежувачі, що тримають її чесною, UX, що робить її придатною, та інтеграція в системи, якими ваша команда вже користується. Ostohlo — продуктова інженерна студія: ми будуємо системи, а не демо, і застосовуємо AI лише там, де він вимірно виправдовує своє місце всередині справжньої продуктової розробки.
Скажімо прямо. LLM не полагодить зламаний процес, а чат-бот, прикручений до поганого продукту, лише прискорить потік скарг. Ми ставимося до AI, як до будь-якого компонента — як до інженерного рішення з власною вартістю, режимами відмови й завданням. Іноді правильна відповідь — модель із пошуком по даних; іноді — детерміноване правило, яке ніколи не галюцинує. Ми кажемо, що саме потрібно, і будуємо те, що доходить до продакшену.
Ринок завалений «AI-powered» усім поспіль, і найчастіше це тонка обгортка навколо чужого API — ефектні демо, що тихо розвалюються в проді. Ми стартуємо від сценарію та цифр, а не від модного слова. Якщо звичайна функція обганяє модель — будуємо функцію.
Модель, що впевнено вигадує відповідь, гірша за відсутність функції — особливо у фінтеху та підтримці. Довіра проєктується, а не обіцяється: ми заземлюємо відповіді на ваших даних, показуємо джерела, обмежуємо вивід і додаємо оцінку, щоб ви бачили рівень помилок, а не сподівалися, що він малий.
Ваші дані — справжній актив, і вони часто розрізнені, брудні або чутливі. Передача їх сторонній моделі порушує реальні питання приватності та витоків. Ми проєктуємо пошук і доступ так, щоб модель бачила лише належне, і запускаємо відкриті або on-prem моделі там, де цього вимагає комплаєнс.
Прірва між робочим ноутбуком і функцією, на яку покладаються користувачі, величезна: авторизація, ліміти, контроль вартості, затримки, фолбеки, логи, моніторинг. Саме тут застрягає більшість AI-проєктів, і саме під це ми заточені — ми щодня випускаємо продакшен-софт.
Розкажіть про задачу — повернемося з архітектурою та оцінкою за 24 години.
Отримати оцінкуМи вбудовуємо мовні моделі — хмарні або відкриті — у ваш продукт через чисті, тестовані API, зі стрімінгом, ретраями, бюджетуванням токенів і контролем витрат. Ви отримуєте підтримувану інтеграцію, а не крихкий скрипт, і зберігаєте свободу змінити модель пізніше.
Retrieval-augmented generation заземлює відповіді на вашому контенті, щоб вони лишалися фактичними й актуальними. Ми будуємо прийом даних, розбиття, ембединги та векторний пошук, потім налаштовуємо якість вилучення — головний важіль точності — і віддаємо це як швидкий пошук по вашій базі знань.
Асистенти, що не просто балакають: вони викликають інструменти, читають ваші дані та виконують обмежені дії від імені користувача. Ми акуратно проєктуємо межі — що можна, а що ні — щоб він був корисним, не стаючи ризиком, і лишаємо людину в контурі там, де ціна помилки висока.
Найокупніший AI часто живе в бек-офісі: класифікація тикетів, вилучення полів із документів, чернетки відповідей, сортування черг. Ми вбудовуємо моделі в ці конвеєри з чіткими правилами pass/fail і перевіркою людиною, перетворюючи повільні ручні кроки на швидку перевірювану автоматизацію.
Генерація та ранжування з розсудом: тексти, самарі, персональні стрічки й рекомендації під ваші метрики. Оскільки контент дедалі частіше знаходять AI-системи, ми займаємося й знаходжуваністю — дивіться наш розбір оптимізації під AI-пошук.
Не можна покращити те, що не вимірюєш. Ми будуємо оцінювальні харнеси на реальних тест-сетах, відстежуємо точність, вартість і затримку в часі та додаємо обмежувачі — валідацію входу, обмеження виводу, модерацію й моніторинг — щоб зміна моделі ніколи не деградувала продукт непомітно.
Наша переконливість — в інженерній глибині, а не в AI-слайдах. Ми будуємо й експлуатуємо власні продукти у фінтеху, SaaS, маркетплейсі та адтеху — зокрема Adgora, рекламну мережу з алгоритмічними компонентами на даних, що працює під реальним навантаженням. Це і є чесний доказ: ми вміємо випускати конвеєри даних, сервіси з низькою затримкою та продакшен-системи, від яких залежать AI-функції. Ми не заявляємо гучний AI-продукт, якого не будували, — ми заявляємо інженерний фундамент, на якому прикладний AI працює, і приносимо його вашому продукту. Більше робіт — у портфоліо.
Ми починаємо із завдання й метрики успіху, а потім питаємо, чи потрібен тут AI взагалі. Половина доброї AI-інженерії — розуміти, коли модель не потрібна. Це позбавляє вас оплати інференсу на завданні, яке розв'язало б просте правило.
Якість моделі обмежена якістю даних. До будь-якого промпт-інжинірингу ми оцінюємо, які дані у вас є, наскільки вони чисті та який пошук на них можна побудувати. Часто найбільший виграш — у ремонті конвеєра, а не в тюнінгу моделі.
Ми не прив'язуємо ваш продукт до одного вендора. Ми проєктуємо за абстракцією, щоб переходити між хмарними та відкритими моделями в міру зміни ціни, якості й комплаєнсу. Модель — замінна деталь; ваша продуктова логіка й дані — ні.
Кожна AI-функція виходить з оцінкою й обмежувачами з першого дня, а не прикручується після інциденту. Ми заздалегідь задаємо припустимий рівень помилок, стежимо за ним у проді й даємо вам дашборди, щоб вирішувати, коли системі вже можна довіряти.
І те, і інше, але наша сильна сторона — застосовувати AI всередині наявного продукту або того, що ми робимо разом із вами. AI рідко буває всім продуктом; це функція, що робить хороший продукт кращим. Ми впроваджуємо LLM, RAG та автоматизацію в софт, на якому реально працює ваш бізнес.
Ті, що підходять під завдання. Ми проєктуємо незалежно від моделі, тож беремо хмарні моделі заради якості та швидкості або відкриті моделі на вашій інфраструктурі заради приватності й вартості. Ми порівнюємо варіанти на ваших даних, а не за замовчуванням любимо одного вендора.
Заземленням і вимірюванням. Пошук прив'язує відповіді до ваших даних, обмеження виводу лімітують, що модель може сказати, а оцінювальний харнес відстежує реальний рівень помилок. Де точність критична, ми лишаємо людину в контурі й віддаємо перевагу детермінованій логіці перед генерацією.
Ми проєктуємо під це. Пошук контролює саме те, що модель може бачити, чутливі поля лишаються поза промптами, а де вимагає комплаєнс — ми запускаємо відкриті моделі на інфраструктурі під вашим контролем. Приватність і резидентність даних — обмеження, які ми враховуємо від самого початку.
Так — ми спершу беремо вузький, цінний сценарій, задаємо його метрику успіху та будуємо вимірний пілот. Ви бачите реальні цифри щодо точності, вартості та зекономленого часу до масштабування. Ми радше рано закриємо слабкий сценарій, ніж продамо вам непотрібний інференс.
Так. Ми працюємо з продуктовими командами у США, Великій Британії, Німеччині, Польщі, Нідерландах і Балтії — англійською та віддалено, з процесом і комунікацією, яких очікують від серйозного інженерного партнера.
Розкажіть, який процес хочете покращити, і ми прямо скажемо, чи той AI важіль і що потрібно, щоб це випустити. Поговоріть із нашими інженерами й отримайте обґрунтовану відповідь, а не пітч.
На які запити відповідає ця сторінка
розробка ai рішень, інтеграція llm у продукт, впровадження ші в бізнес, розробка ai для бізнесу, інтеграція нейромережі в сайт, розробка rag системи, чат-бот на llm для сайту, автоматизація бізнес-процесів за допомогою ші, впровадження нейромереж у компанії, ai інтеграція під ключ, найняти розробників ші, розробка асистента на нейромережі, llm для обробки документів, ші для підтримки клієнтів впровадження, розробка ai функцій у saas, компанія з впровадження штучного інтелекту, скільки коштує впровадити ші в продукт, прикладна розробка ші, розробка чат-бота зі штучним інтелектом, векторний пошук по базі знань.
