Разработка LLM и AI-ассистентов для бизнеса
Автоматизируем поиск, подготовку ответов, классификацию и работу с текстами, сохраняя контроль над источниками и действиями системы.
Что это?
AI-ассистент на базе LLM — это интерфейс или сервис, который понимает текстовый запрос, использует разрешенные источники и помогает найти информацию, подготовить ответ или выполнить ограниченное действие. Система включает поиск, модель, правила безопасности, права доступа и контроль качества.
Какие бизнес-задачи решает?
AI-ассистент помогает бизнесу ускорить работу с информацией, снизить нагрузку на сотрудников и повысить качество текстовых операций, оставляя контроль за человеком.
Быстрый доступ
Сокращает время поиска информации в больших массивах документов и знаний.
Автоматизация типовых задач
Ускоряет подготовку типовых ответов, резюме, классификаций и черновиков
Разгрузка экспертов
Снижает нагрузку на экспертов и первую линию поддержки по повторяющимся вопросам
Проверяемость ответов
Делает ответы проверяемыми через ссылки на корпоративные источники.
Человек в контроле
Позволяет автоматизировать часть текстовых операций, оставляя человеку контроль рискованных решений
Что разрабатываем
Автоматизируем работу с текстами — от поиска информации до подготовки готовых ответов
Поиск по базе знаний
Быстрый ответ на запрос сотрудника или клиента на основе внутренних документов
Помощник сотрудника
Помогает искать информацию, готовить ответы, формулировать мысли
Черновики ответов
Автоматически создает проекты писем, комментариев, предложений
Извлечение фактов
Находит ключевую информацию в документах (даты, суммы, контакты, условия)
Классификация
Автоматически сортирует обращения, заявки, отзывы по категориям
Суммаризация
Сжимает длинные тексты до краткого содержания
Контроль и безопасность
Ограничиваем и контролируем ассистента, чтобы он отвечал только на разрешенные темы, не раскрывал чувствительные данные и не совершал опасных действий
Допустимые темы
Проверка формата
Безопасность запросов
Конфиденциальность данных
Блокировка действий
RAG — подключаем к вашей базе знаний
Подключаем ассистента к вашим документам, чтобы ответы были точными, актуальными и ссылались на источники
Подготовка источников
Фрагментация
Поиск и ранжирование
Ссылки на документы
Права доступа
Актуализация индекса
Процесс разработки
Прозрачный процесс от анализа до запуска и поддержки
Анализ бизнеса и данных
Анализируем задачу, данные и метрику успеха. Определяем, что будем улучшать и как измерим результат
Проверка гипотезы
Оцениваем качество и полноту данных. Считаем Baseline (без ML) — возможно, хватит простого правила
Быстрый прототип
Создаем "скелет" модели за 2–4 недели. Если метрики не достигают порога — проект стоп
Выбор архитектуры и стека
Подбираем архитектуру модели и ML-стек под вашу задачу и инфраструктуру
Разработка модели
Создаем промышленную версию модели. Обучаем, валидируем и фиксируем лучший вариант
API и интеграции
Проектируем API для связи с CRM, ERP или 1С. Добавляем интерфейс для проверки оператором
Тестирование и валидация
Тестируем API на функциональность, нагрузку и безопасность. Проверяем модель на устойчивость
Развертывание и MLOps
Разворачиваем в рабочем контуре. Настраиваем мониторинг, дрейф и переобучение
Человек в центре процесса
Ассистент помогает, но не заменяет. Сотрудник остается в центре процесса — проверяет, подтверждает и контролирует действия системы.
Подтверждение ответа или операции
Обратная связь
Разбор ошибок
Сотрудники работают эффективнее, а не заменяются. Критические решения остаются за человеком, рутина — за ассистентом.
Как оцениваем качество
Проверяем ассистента по строгим критериям до и после внедрения.
Контрольные вопросы
Тестируем на типичных и сложных запросах
Полнота
Насколько полный ответ
Достоверность
Соответствует ли фактам
Ссылки
Указывает ли источники
Задержка
Как быстро отвечает
Стоимость
Сколько стоит один запрос
Примеры реализованных проектов
Кейсы разработки ML- и AI-решений
- Цифровой HR-документооборотЗадача бизнесаПеревести кадровый документооборот в полностью электронный вид, объединив все архивы и внедрив единый сервис ЭЦПРешениеЕдиный портал с интеграцией Oracle, S3, SAP HR, SAP ERP, сервисом ЭЦП и удобным интерфейсомПодробнееРезультатСократили время получения подписанного документа в 3 раза за счет цифровизации 100% кадрового документооборота, объединив 4+ системы в 1 портал с ЭЦП в один клик с любого устройства и исключив потери документов
- Сервис распознавания документовЗадача бизнесаАвтоматизировать распознавание паспортов и COVID-сертификатов, исключив ручной ввод и ускорив обработку документовРешениеРешение построено на базе обученной нейросети, микросервисной архитектуры, технологий компьютерного зрения, фронтенда и API-интеграции с корпоративными системамиПодробнееРезультатОбработка документов ускорилась с 15–20 минут до 5–10 секунд, исключен ручной ввод, точность > 95%, автоматическая валидация паспортов и COVID-сертификатов, быстрый онбординг, масштабируемость и интеграция с HRM и системами безопасности
- Сервисы верификации данных сотрудникаЗадача бизнесаАвтоматизировать верификацию персональных данных сотрудников, ускорить онбординг и снизить нагрузку на службу безопасностиРешениеСоздали микросервисную систему с автопроверкой, интеграцией с госреестрами, оповещениями и полным аудитомПодробнееРезультатУскорили проверку данных с дней до минут, сократили ручной труд СБ на 70–80%, исключили ошибки, ускорили онбординг и снизили комплаенс-риски за счет масштабируемой архитектуры
- Цифровой HR-документооборотЗадача бизнесаПеревести кадровый документооборот в полностью электронный вид, объединив все архивы и внедрив единый сервис ЭЦПРешениеЕдиный портал с интеграцией Oracle, S3, SAP HR, SAP ERP, сервисом ЭЦП и удобным интерфейсомПодробнееРезультатСократили время получения подписанного документа в 3 раза за счет цифровизации 100% кадрового документооборота, объединив 4+ системы в 1 портал с ЭЦП в один клик с любого устройства и исключив потери документов
- Сервис распознавания документовЗадача бизнесаАвтоматизировать распознавание паспортов и COVID-сертификатов, исключив ручной ввод и ускорив обработку документовРешениеРешение построено на базе обученной нейросети, микросервисной архитектуры, технологий компьютерного зрения, фронтенда и API-интеграции с корпоративными системамиПодробнееРезультатОбработка документов ускорилась с 15–20 минут до 5–10 секунд, исключен ручной ввод, точность > 95%, автоматическая валидация паспортов и COVID-сертификатов, быстрый онбординг, масштабируемость и интеграция с HRM и системами безопасности
Чем индивидуальная разработка лучше типового решения
Коробочные решения подходят для стандартных задач, но не всегда учитывают реальные процессы компании, требования к безопасности, интеграции и масштабирование. Индивидуальная разработка позволяет создать портал под конкретную бизнес-логику, роли пользователей и внутренние системы
Доработка готовой платформы
- Быстрый старт
- Можно использовать как промежуточное решение
- Подходит, если бизнес-процессы близки к возможностям платформы
- Но сложные доработки могут стать дорогими и трудными в поддержке
Индивидуальная разработка
- Функциональность проектируется под процессы компании
- Можно реализовать сложные интеграции
- Архитектура учитывает рост нагрузки
- Гибкая настройка ролей и доступов
- Безопасность закладывается на этапе проектирования
- Продукт можно развивать по мере роста бизнеса
Типовое коробочное решение
- Подходит для базовых сценариев
- Ограничения по кастомизации
Поможем выбрать подходящий формат разработки
Какие данные нужны для оценки проекта
Чтобы предварительно оценить сроки, стоимость и состав работ, нам важно понять бизнес-задачу, доступные данные и системы, с которыми предстоит интеграция
Бизнес-задача и метрика успеха
Источники и структура данных
Объем и качество данных
Доступ к данным и безопасность
Необходимость разметки данных
Инфраструктура и системы для интеграции
Требования к производительности
Требования к безопасности и хранению данных
Наличие гипотезы или готового прототипа
Желаемые сроки и этапность
Требования к эксплуатации и поддержке
Если подробного технического задания пока нет — это нормально. Мы поможем структурировать требования и определить оптимальный состав первой версии проекта
От чего зависит стоимость
Оцениваем проекты индивидуально с учетом всех факторов
Сложность бизнес-задачи и метрики
Чем сложнее прогноз и жестче требования к точности, тем больше времени на исследование и настройку модели
Количество моделей и подходов
Одна задача может требовать несколько моделей — это увеличивает сложность разработки
Интеграции
Количество и сложность интеграций с CRM, ERP, 1С влияют на сроки разработки API
Сложность интерфейса
Дашборды и интерфейсы проверки решений добавляют время к разработке
Требования к безопасности и конфиденциальности
Шифрование, локализация данных и регуляторы требуют дополнительной проработки
Данные и разметка
Объем, качество и доступность данных определяют время на подготовку
Скорость, нагрузка и инфраструктура
Высокие требования к скорости и количеству прогнозов усложняют архитектуру
Эксплуатация и MLOps
Мониторинг дрейфа, автоматическое переобучение и SLA требуют времени на настройку инфраструктуры
Стоимость проекта зависит от множества факторов. Для точной оценки нам нужно обсудить ваши задачи, текущую инфраструктуру и требования к системе
Почему выбирают UniDev
Мы не просто разрабатываем проекты — мы помогаем бизнесу решать задачи
Делаем IT понятным и удобным для бизнеса
Говорим на языке бизнеса, просто и понятно
Масштабируем команду под задачу
Гибко подбираем состав команды под потребности проекта
Реализуем сложные проекты
Опыт работы с enterprise-системами и высокими нагрузками
Помогаем подготовить технические требования
Структурируем задачи, если нет готового ТЗ
Работаем проактивно и без лишней бюрократии
Предлагаем решения, замечаем проблемы до их появления
Поддерживаем и развиваем продукт после запуска
Остаемся с проектом на долгосрочной основе
Часто задаваемые вопросы
Мы не просто разрабатываем проекты — мы помогаем бизнесу решать задачи
Корпоративные LLM-решения и AI-ассистенты
UniDev разрабатывает корпоративных AI-ассистентов и LLM-решения, которые помогают сотрудникам работать с внутренними знаниями, документами и бизнес-системами через естественный язык. В зависимости от задачи это может быть чат-бот на базе LLM, RAG-система по корпоративным документам, AI-агент или специализированный copilot для конкретного процесса. Решение проектируется с учетом источников данных, ролей пользователей и требований к качеству ответов.
Разработка AI-ассистента включает подготовку базы знаний, настройку поиска и контекста, выбор модели, проектирование промптов и сценариев, создание интерфейса и интеграций. RAG-подход позволяет формировать ответы на основе корпоративных источников без необходимости обучать базовую LLM на каждом обновлении документов. При необходимости ассистент может обращаться к CRM, ERP, сервис-деску, внутренним API и другим системам, чтобы не только находить информацию, но и поддерживать рабочие действия.
Корпоративный AI-ассистент должен быть управляемым: важно контролировать доступ к данным, источники ответа, журналирование и качество результатов. Поэтому LLM-разработка для бизнеса включает не только подключение модели, но и системную работу с архитектурой, безопасностью, интеграциями и эксплуатацией. Решение можно запускать на ограниченной группе пользователей, собирать обратную связь и постепенно расширять сценарии применения.