AI в продакшене
Демо на трёх примерах работает у всех — а до продакшена доходит меньше каждого восьмого пилота. Ломается не модель: не хватает измеримого качества ответов, наблюдаемости и предохранителей. Мы это и строим — на том же опыте эксплуатации, что и обычные highload-сервисы.
Что входит
- Наборы проверок качества ответов и прогон их в CI на каждом изменении промпта
- Трассировка запросов, вызовов инструментов и поиска — видно, где именно агент ошибся
- Ограничители: фильтрация ввода и вывода, подтверждение человеком на рискованных действиях
- Контроль расходов на токены, кеширование и выбор модели под задачу
Технологии
Платформы
Как мы работаем
- 01
Бриф и оценка
Разбираем задачу, текущую систему и ограничения. Называем сроки и бюджет и предлагаем формат работы.
- 02
Спецификация
Фиксируем требования и критерии готовности в спецификации — по ней работаем и принимаем результат.
- 03
Разработка итерациями
Показываем результат после каждой итерации, тестируем и правим до того, как задача уйдёт в релиз.
- 04
Запуск и поддержка
Выкатываем без простоя, следим за работой после запуска и остаёмся на поддержке, если она нужна.
Стоимость и сроки
Почасовые ставки: от 1 800 ₽ до 3 500 ₽ / час — в зависимости от квалификации специалиста.
Точную оценку сроков и бюджета даём после брифа: разбираем задачу, фиксируем объём и предлагаем формат — фиксированный тариф или почасовую работу.
Смотреть тарифыЧастые вопросы
У нас уже есть работающий AI-пилот. Вы сможете его доработать?
Да, переписывать с нуля обычно не нужно. Собираем реальные запросы, строим набор проверок качества и подключаем трассировку, чтобы увидеть, где именно ответы ломаются. Дальше исправляем проблемы по приоритету и подключаем проверки к CI.
Как вы измеряете качество ответов модели?
Собираем наборы проверок из реальных случаев с ожидаемыми результатами и запускаем их автоматически на каждом изменении промпта, модели или поиска. Так регрессия видна до релиза, а не после жалоб пользователей. Для спорных случаев оставляем ручную разметку.
Можно ли сократить расходы на токены, не потеряв в качестве?
Обычно да. Разбираем, на какие запросы уходят токены, добавляем кеширование, сокращаем контекст и отдаём простые задачи более дешёвой модели. Каждое изменение прогоняем через проверки качества, а на расходы ставим лимиты и алерты.
AI в продакшене
Доводим AI-пилоты до боевой эксплуатации: оценка качества, наблюдаемость, ограничители и контроль расходов.