Искусственный интеллект и работа с данными
Задачи с текстом, документами и табличными данными: ассистенты по внутренней базе знаний, разбор документов, прогнозы, подготовка данных и сопровождение моделей. Часто это часть проекта видеоаналитики: событие с камеры сверяется с регламентом или заявкой.
Где ИИ даёт результат
Там, где много текста, документов и повторяющихся решений: обращения сотрудников и клиентов, входящие счета и договоры, табличные данные о спросе и загрузке. Модель берёт на себя рутину, человек остаётся на спорных случаях и на решениях.
Для типовых задач бэкофиса, аналитики и работы с заявками у нас есть отдельная страница с готовыми сценариями.
ИИ для бизнеса: готовые сценарииКак идёт проект
Разбор задачи и данных
Смотрим, какие документы, таблицы и обращения уже есть, и оцениваем, решается ли задача моделью и окупится ли это.
Данные и прототип
Собираем и размечаем данные, проверяем подход на ваших примерах, а не на демо-наборе.
Встраивание в процессы
Подключаем к вашим системам: база знаний, учёт, CRM, мессенджеры. Результат приходит туда, где с ним работают.
Сопровождение
Мониторинг качества в продакшене, версионирование и дообучение на накопленных данных.
Принципы
Данные внутри контура
Можем развернуть решение на вашей инфраструктуре: документы и данные не уходят во внешние сервисы.
Оценка до старта
Если по итогам разбора автоматизация не окупается, говорим об этом до начала работ.
В связке с видеоаналитикой
Событие с камеры сверяется с регламентом, инструкцией или заявкой.
Кейсы направления
Aminos - конструктор AI чат-ботов
Визуальный конструктор чат-ботов без программирования: сценарии с ветвлением, генеративные ИИ-ассистенты и гибридные боты. Более 10 000 активных пользователей и 58 000 созданных ботов.
Fractal Agents - многоагентная AI-система
Платформа раскладывает задачу на этапы и подбирает под них агентов из 15+: веб-поиск, расчёты, анализ документов до 200 000 слов, генерация Word, Excel, изображений и видео.
Интеграция ИИ в обработку документов
Классификация и маршрутизация входящих документов вместо ручного разбора
Клиент · NDA
Задачи направления
- 01
LLM-решения и корпоративные ассистенты
Ассистенты для сотрудников, поиск по внутренним документам и регламентам, RAG поверх вашей базы знаний, классификация и маршрутизация обращений.
Подробнее - 02
Агентные системы
Многоагентные сценарии с оркестрацией и контролируемым исполнением для процессов с ветвлениями и обращениями к нескольким системам.
Подробнее - 03
Обработка документов
Распознавание сканов и фотографий, извлечение реквизитов, сверка с эталонами, наполнение учётных систем без ручного ввода.
Подробнее - 04
Аналитика данных и прогнозирование
Работа с табличными массивами: прогноз спроса и загрузки, поиск аномалий, рекомендательная логика, дашборды для принятия решений.
Подробнее - 05
Сбор и разметка данных
Подготовка датасетов под CV и ML: сбор, очистка, структурирование, разметка изображений, видео и текста, многоэтапная валидация, работа под NDA.
Подробнее - 06
MLOps и сопровождение моделей
Пайплайны обучения и деплоя, версионирование, мониторинг качества в продакшене, дообучение на накопленных данных.
Подробнее
Опыт наших клиентов
Мой проект - тематический сайт знакомств. Я оцениваю его как проект высокого уровня сложности: очень непросто найти разработчиков, которые могли бы его реализовать. Я работал с командой Глеба в течение более двух лет с перерывами, которые были связаны исключительно с моим финансовым состоянием. По итогу могу сказать, что вполне доволен проделанной работой. Ребята знают своё дело, с хорошей коммуникабельностью, и всегда помогут советом. В данный момент вся основная работа сделана, сайт находится в рабочем состоянии и набирает пользователей. Есть идеи по добавлению новых функций, и если я решусь на это, то буду реализовывать их и дальше с этой командой.
Команда Глеба была профессиональной, оперативно реагировали на любые возникающие вопросы и шли навстречу в рабочих моментах. В ходе работы с командой были реализованы части и компоненты масштабного сервиса AI LMS платформы.
Мы разрабатывали несколько сервисов, часть из них запускалась в формате MVP: в частности, автоматизировали обработку запросов корпоративных заказчиков на аренду спортивных площадок. Команда проекта была на связи, и мы активно двигались по нашим требованиям. Достаточно оперативно реализовали и запустили продукт. Спасибо команде!
Обращались в YAVVI за доработками нашего сайта pakpakych.ru. Стек у нас не самый простой: Django, GarpixCMS и React SPA. До этого несколько подрядчиков ограничивались общими рекомендациями «в вакууме». Ребята зашли иначе: сначала провели полноценный технический аудит, разобрали каждый из 26 пунктов нашего ТЗ и по каждому написали, что уже реализовано, чего нет и почему. Отдельно ценно, что не стали продавать нам лишние работы, а честно указали, где функционал в проекте уже есть и где два пункта дублируют друг друга. По ходу аудита нашли критичную проблему, о которой мы не подозревали, и одна эта находка окупила всю работу. По каждой задаче была вилка часов и тип работ, никаких «примерно месяц», всё проверялось руками и подтверждалось инструментами. Каждая доработка выведена в админку, это принципиально: мы получили не разовый результат, а инструмент, плюс обучение нашей команды. Рекомендую тем, у кого нетиповой стек и нужен подрядчик, который сначала разберётся, а потом делает. Продолжаем сотрудничество.
Обсудим вашузадачу
Вам необязательно иметь чёткую задачу. Оставьте контакты, и мы разберём ваши текущие бизнес-процессы и честно покажем, где внедрение технологий даст реальный финансовый результат.
Связаться с нами