STABOS / Направление 12

Внедрение ИИ под задачи компании

Помогаем выбрать и настроить ИИ для полезной рабочей задачи — например, поиска ответов в документах компании. Сравниваем качество ответов, скорость и расходы. Можем запустить модель на вашем оборудовании или подключить доступный внешний сервис на согласованных условиях.

Рабочая станция с видеокартой и монитор с помощником по документам
01—14 / 12Инженерия для бизнеса

01 / Ваша ситуация

Когда ИИ нужен
для конкретной работы

Поиск по документам, локальный запуск или подбор моделей — проверяем пользу на ваших примерах.

Ответы внутри документов
01 / Знания компании

Ответы спрятаны в документах

Сотрудники тратят время на поиск инструкций, описаний и условий в большом наборе материалов.

Что делаем

Подключаем поиск по документам, затем проверяем ответы и ссылки на примерах вопросов.

На выходе

Помощник по согласованной базе документов.

Запуск ИИ на своём оборудовании
02 / Локальная среда

Нужен локальный запуск

Есть задача обрабатывать согласованные данные на собственном оборудовании и управлять средой самостоятельно.

Что делаем

Подбираем модель и оборудование: с запуском на процессоре или видеокарте, для офиса либо дата-центра.

На выходе

Конфигурация под выбранную нагрузку.

Сравнение стоимости моделей
03 / Стоимость

Стоимость запросов растёт

Для короткого извлечения полей и сложного анализа используются одинаковые модели, хотя требования к ним различаются.

Что делаем

Сравниваем качество, время ответа и цену. Настраиваем выбор модели под вопрос и ограничение расходов.

На выходе

Обоснованный баланс качества и расходов.

Договоримся до начала

Модель выбираем по результату

Сравниваем ответы, задержку и стоимость на характерных задачах компании, а не только по размеру модели.

  1. Какая задача

    Примеры запросов, критерии качества и допустимая задержка.

  2. Какие данные

    Источники, права пользователей и место обработки.

  3. Какие ресурсы

    Оборудование, доступность API и бюджет эксплуатации.

Обсудить задачу

02 / Состав работ

Что можем
взять на себя

Выбираем нужные работы под задачу.
Итоговый состав фиксируем до начала проекта.

Подбор ресурсов для локальной модели

Модели и оборудование

Подбираем модель и компьютер или сервер для её запуска.

  • Подбираем модели. Запуск через Ollama и другие подходящие инструменты: Qwen, Llama, DeepSeek и совместимые модели с проверкой условий использования.
  • Проверяем ресурсы. Запуск на процессоре (CPU) или видеокарте (GPU): оценка памяти, скорости ответа и числа пользователей.
  • Выбираем оборудование. Сервер в стойке дата-центра или компьютер в обычном корпусе в офисе; учёт питания, охлаждения и шума.
Поиск по документам перед ответом

Помощник по документам

Помощник сначала ищет нужные фрагменты в документах, а затем использует их для ответа. Такой подход называется RAG.

  • Готовим базу. Подготовка документов для поиска, извлечение текста и обновление базы при изменении материалов.
  • Подключаем поиск. Поиск перед ответом, ссылки на документы и учёт того, какие материалы доступны конкретному сотруднику.
  • Проверяем ответы. Проверка на примерах вопросов: верен ли ответ, актуален ли источник и что происходит, если информации нет.
Выбор модели под запрос

API и маршрутизация

Выбираем модель под сложность вопроса, время ожидания и бюджет.

  • Подключаем API. Подключение коммерческих ИИ-сервисов через API — программный интерфейс, если сервис доступен в согласованной стране и его условия допускают такую работу с данными.
  • Выбираем модель под запрос. Автоматический выбор модели по задаче, ограничения расходов и учёт запросов.
  • Оцениваем передачу данных. Сокращение и, где применимо, обезличивание данных перед отправкой; проверка того, какая информация остаётся доступна внешнему сервису.

03 / Результат проекта

Что получает
ваша команда

Проверенный помощник и оценка ресурсов
  • Настроенное ИИ-решение

    Пробная или рабочая версия ИИ-решения со списком моделей и нужных ресурсов. Проверяем ответы на согласованном наборе задач.

  • Сравнение качества и затрат

    Результаты сравнения качества, времени ответа и стоимости. Измеряем задержки и расход ресурсов при выбранной нагрузке.

  • Инструкция по работе

    Список источников, правила выбора модели под запрос и инструкция по работе. Проверяем доступ к источникам, отсутствие ответа и ошибки внешнего API.

До начала работ договоримся, что передаём и как проверяем результат.

04 / Объём и стоимость

Как оценим
вашу задачу

Обсудим, что нужно сделать и какие системы уже есть. Затем предложим состав работ, сроки и стоимость.

Получить оценку

Что влияет на стоимость

Модели и документы
Выбранные модели, объём документов и количество текста в каждом запросе.
Нагрузка
Требуемая скорость и одновременные пользователи.
Размещение и API
Оборудование, размещение и стоимость API.
Подготовка и интеграции
Подготовка данных, интерфейс и количество интеграций.

С чего начать

Для оценки пригодятся: примеры вопросов и желаемых ответов, типы документов, число пользователей и требования к месту обработки данных. Для первого обсуждения достаточно обезличенных примеров. Если части сведений нет, начнём с описания задачи.

05 / Вопросы и ответы

Перед началом
работ

Можно работать без видеокарты?

Да, подходящую модель можно запускать на процессоре. Скорость зависит от модели, объёма контекста, памяти и числа запросов. Сравним вариант CPU с GPU на ваших задачах, прежде чем выбирать оборудование.

RAG — это обучение модели на наших документах?

Обычно нет. RAG сначала находит нужные фрагменты в отдельной базе, затем передаёт их модели для ответа. Документы можно обновлять без переобучения; качество поиска и ответов всё равно нужно проверять.

Можно объединить локальные модели и коммерческий API?

Да, если это допустимо для данных и условий поставщика. Маршрут выбираем по задаче и правилам передачи информации. Запросы, которые нельзя отправлять вовне, не должны автоматически уходить в облако при сбое локальной модели.

Границы предложения

Работаем с частными коммерческими компаниями. Регулируемые работы, требующие специальных лицензий, в предложение не входят.

Какие работы не входят в услугу

До подключения внешнего API проверяем доступность услуги, условия поставщика и допустимость передачи конкретных данных. Маскировка отдельных полей не гарантирует обезличивание. Локальное размещение само по себе не подтверждает соответствие всем требованиям к информационной системе.

Работаем с частными коммерческими компаниями. Проекты для госсектора, задачи импортозамещения, работы на объектах КИИ и работы, требующие лицензий ФСБ, ФСТЭК или иных специальных разрешений, в это предложение не входят. Фактический состав работ и применимость специальных требований проверяем до договора.

06 / Обсудим ваш проект

Расскажите
о задаче

Опишите, что хотите изменить. Уточним детали и предложим следующий шаг.

Или напишите на почту

support@stabos.ru

Объём, сроки и стоимость согласуем после знакомства с задачей.

Подробнее об обработке данных — в политике. Пароли и конфиденциальные документы в заявке не нужны.