01
AI-консультанты и базы знаний
Ответы по внутренним документам, регламентам, продуктам или нормативной базе с поиском релевантных источников и цитированием.
RAGEmbeddingsVector search
AI / Automation
AI автоматизация бизнеса.
С источниками, границами и контролем.
Автоматизация бизнес-процессов с ИИ, AI-ассистенты, RAG, обработка документов, CRM, Telegram и API. Подключаю AI там, где он сокращает ручную работу и дает измеримую пользу, с данными, проверками и понятным fallback.
Если AI не нужен — скажу об этом до разработки.
RAG / KnowledgeOCR / DocumentsAI assistantsCRM / TelegramAPI / Webhooks
Business cases
Где AI действительно
создает ценность.
Не начинаю с выбора модели. Сначала разбираю, где в процессе теряется время, информация или качество решения — и только потом выбираю AI-контур.
02
Обработка документов
OCR, извлечение фактов, классификация, нормализация, поиск противоречий и сборка структурированных данных из документов.
OCRExtractionClassification
03
AI внутри продукта
Персональные помощники, генерация черновиков, анализ пользовательского контекста, подсказки и автоматические сценарии внутри SaaS/MVP.
LLMContextProduct AI
04
Автоматизация процессов
CRM, Telegram, внешние API, webhooks, очереди, уведомления и правила, которые убирают ручные переходы между сервисами.
CRMTelegramQueues
Reliability first
Главная ценность — не ответ модели.
А возможность ему доверять.
Для бизнес-сценариев важно знать, откуда взялся ответ, что система делает при нехватке данных и что произойдет при ошибке внешнего сервиса.
Привязка к источникам
Ответы и извлеченные факты можно связывать с документом, фрагментом или записью, на которой они основаны.
Явные границы
Система должна уметь сказать «недостаточно данных», а не превращать уверенный тон LLM в ложную уверенность.
Предсказуемые состояния
Timeout, повторный запрос, duplicate event и недоступный API — это обычные состояния production, а не исключения из проекта.
Human fallback
Критические решения можно переводить на ручную проверку вместо автоматического действия при низкой уверенности.
История и аудит
Для важных потоков сохраняется контекст: что пришло, что было обработано, какой результат получен и что произошло дальше.
Доступ и данные
Роли, приватные документы, ключи внешних API и чувствительные данные проектируются как часть системы, а не добавляются в конце.
AI fit check
Иногда лучший AI-проект — тот, который не надо делать.
Если задачу надежнее и дешевле закрывает обычное правило, поиск или интеграция, нет смысла добавлять LLM ради модного слова. AI нужен там, где есть вариативный контекст, неструктурированные данные или слишком дорогая ручная обработка.
- +Есть много неструктурированных документов или знаний
- +Человек тратит время на поиск, чтение и сопоставление
- +Нужна работа с естественным языком и контекстом
- +Ошибки можно обнаруживать, ограничивать или отправлять на проверку
- —Правило можно описать несколькими четкими условиями
- —Нужен гарантированно детерминированный результат
- —Нет данных, на которых система сможет опираться
- —Цена ошибки выше, чем польза от автоматического решения без проверки
How I build it
AI — это один слой.
Продукт вокруг него важнее.
Разбор процесса
Фиксируем пользователя, входные данные, решение, которое нужно получить, и допустимую цену ошибки.
Data / RAG design
Определяем источники, структуру хранения, chunking, metadata, embeddings, правила обновления и retrieval.
Prototype on real data
Проверяем подход на реальных примерах до того, как строить большой интерфейс и инфраструктуру вокруг неработающей идеи.
Production workflow
Добавляем backend, очереди, права, retries, историю, monitoring, human fallback и реальный пользовательский сценарий.
Evaluation & iteration
Фиксируем критерии качества и улучшаем retrieval/prompts/model choice по измеряемым ошибкам, а не по впечатлению от пары ответов.
No black box
Клиент должен понимать, что именно покупает.
Я не продаю «нейросеть». Я показываю, какие данные используются, где находится AI, какие части остаются обычной программной логикой и что произойдет, если модель или внешний API не ответят.
- +Архитектура и роли компонентов объясняются обычным языком
- +Код и ключевые доступы остаются у клиента
- +Можно начать с узкого пилота на реальных данных
- +Не добавляю LLM туда, где обычное правило надежнее
Trust / How I work
Меньше неизвестности.
Больше контроля.
В разработке тревожит не только цена. Чаще — непонятно, что происходит, кто отвечает за результат и что останется у клиента после запуска. Я строю процесс так, чтобы это было видно заранее.
01
Вы понимаете, что происходит
У проекта есть понятные этапы, текущий статус и следующий шаг. Без «почти готово» неделями и без технического тумана.
02
Исходники и доступы остаются у вас
Код, структура и ключевые доступы не превращаются в заложников исполнителя. Проект можно развивать дальше без искусственной зависимости.
03
Общение напрямую с разработчиком
Без менеджера-переводчика между задачей и кодом. Контекст не теряется, а решения можно обсуждать по существу.
04
Сначала риски — потом разработка
До активного кода проверяю scope, интеграции, данные, критические сценарии и запуск. Это дешевле, чем чинить архитектуру после релиза.
Можно проверить до обращенияПервая заявка — без обязательной регистрации
FAQ / AI projects
Что обычно важно выяснить до старта.
01Можно ли сделать чат по моим документам?+
Да, но хороший результат зависит не только от модели. Нужно понять типы документов, объем, качество текста, права доступа, актуальность источников и то, как пользователь должен проверять ответ.
02Какая модель будет использоваться?+
Выбор модели идет после требований к качеству, скорости, стоимости и приватности. Архитектуру лучше не делать зависимой от одного провайдера без необходимости.
03AI сможет отвечать без ошибок?+
Нет LLM, которая гарантирует отсутствие ошибок. Поэтому в серьезных сценариях важны retrieval, источники, валидация, ограничения, оценка уверенности и ручная проверка там, где цена ошибки высока.
04Можно обрабатывать PDF, сканы и фото?+
Да. Для этого нужен отдельный ingestion/OCR pipeline: распознавание, нормализация, структура документа, метаданные и контроль качества до передачи данных в LLM.
05Можно начать с MVP?+
Да. Обычно это лучший путь: выбрать один ценный сценарий, прогнать его на реальных данных, измерить качество и только затем расширять систему.
Start with the problem
Расскажите не про AI. Расскажите, что сейчас приходится делать вручную.
По этому описанию я смогу понять, нужен ли здесь RAG, OCR, LLM, обычная интеграция или комбинация нескольких подходов.
Первая заявка без обязательной регистрации · можно приложить примеры документов