Проєктування, розгортання та тонке налаштування великих мовних моделей, адаптованих до вашої галузі, даних і вимог комплаєнсу.
Предметно-орієнтовані LLM для бізнесу
Ми проєктуємо та впроваджуємо великі мовні моделі, адаптовані до вашої галузі, даних і бізнес-процесів. На відміну від універсальних LLM, наші предметно-орієнтовані моделі розуміють вашу термінологію, регуляторні вимоги та робочі процеси, забезпечуючи вищу точність, меншу кількість галюцинацій і більш практичні результати за нижчої сукупної вартості володіння.
Ваші дані залишаються захищеними: моделі навчаються та розміщуються у безпечних, ізольованих середовищах, що відповідають вимогам конфіденційності та управління даними. Ми також вбудовуємо міркування на основі кейсів (case-based reasoning), завдяки чому LLM навчається на ваших минулих проєктах, зверненнях, документах і рішеннях. Це перетворює накопичений досвід на повторно використовуваний актив знань, який стабільно підтримує щоденні операції та стратегічні рішення.
Ваші дані залишаються захищеними: моделі навчаються та розміщуються у безпечних, ізольованих середовищах, що відповідають вимогам конфіденційності та управління даними. Ми також вбудовуємо міркування на основі кейсів (case-based reasoning), завдяки чому LLM навчається на ваших минулих проєктах, зверненнях, документах і рішеннях. Це перетворює накопичений досвід на повторно використовуваний актив знань, який стабільно підтримує щоденні операції та стратегічні рішення.
Чому ми?
Орієнтація на бізнес-результат
Ми починаємо з вимірюваних бізнес-результатів - визначаємо чіткі сценарії використання, метрики успіху та критерії впровадження - і лише після цього обираємо відповідну архітектуру LLM.
Адаптація до предметної області
Ми адаптуємо поведінку LLM до вашої предметної області, поєднуючи оптимальну комбінацію retrieval-augmented generation (RAG), тонкого налаштування, використання інструментів і prompting’у з урахуванням робочих процесів.
Якість даних як ключовий фактор впливу
Ми будуємо надійні пайплайни для відбору та очищення даних, розмітки, структурування знань і формування «золотих наборів», щоб модель навчалася на справді релевантних і якісних джерелах.
Інженерія, керована оцінюванням
Ми впроваджуємо автоматизоване оцінювання та оцінювання за участі користувача, щоб відстежувати точність, галюцинації, обґрунтованість відповідей на джерелах і бізнес‑показники ефективності (KPI) - тож поліпшення є доведеними, а не суб’єктивними.
Безпека на рівні впровадження у виробництво
Ми підтримуємо безпечні сценарії розгортання (VPC / on-prem / гібридні), контроль доступу (RBAC / SSO), шифрування та механізми захисту приватності (зокрема обробку персональних даних - PII), узгоджені з корпоративними вимогами. Ми також впроваджуємо політики та механізми безпеки для зниження ризиків, зокрема захист від prompt-інʼєкцій, обмеження контенту та надійну поведінку відмови.
LLMOps для безперервного вдосконалення
Ми налаштовуємо моніторинг, контури зворотного зв’язку від користувачів і безпечні цикли ітерацій, щоб продуктивність моделей зростала з часом без порушення операційної діяльності.