Кейсы
Диалоговые системы поверх больших языковых моделей: ответы строго по базе знаний заказчика, детерминированные сценарии вместо свободной генерации, передача сложных случаев человеку.
6 проектов в этой категории · ML, LLM, RAG и аналитика
Задача: Снять с юриста рутину первичной консультации без риска юридической галлюцинации.
Решение: Детерминированная машина состояний поверх LLM: анкета из 8 обязательных полей задаёт порядок диалога, юридические ответы генерируются только по индексу базы знаний, 14 стоп-факторов уводят клиента на человека.
Результат: Метрики: приёмочный набор 110 кейсов, PASS 100% при пороге приёмки 95%, критических нарушений нет; ~980 автотестов; юридический ответ без ссылки на источник технически невозможен.
/ai-lawyer-hero.webp)
LLM · RAG
Контекст: Диалоговый агент для юридической компании: ведёт первичную квалификацию клиента по скрипту продаж, отвечает по закону строго со ссылкой на источник, сложные случаи передаёт живому юристу. Полная разработка с нуля на Python.
Задача: Дать людям одно окно для сотен нейросетей и готовых помощников-агентов, доступное из браузера и с телефона без установки на каждый компьютер, и сделать из него сервис с понятной оплатой.
Решение: Логику перенесли на сервер: у каждого аккаунта свои чаты, папки и настройки, вход защищён двухфакторной аутентификацией. Интерфейс адаптировали под телефон и установку на экран «Домой». Пользователь собирает агентов под свои задачи: с инструкциями, файлами знаний и набором инструментов (поиск, документы, расчёты, внешние сервисы). Модели ищут информацию в интернете, а режим «Исследование» сам планирует вопросы, читает найденные страницы и собирает итоговый отчёт со ссылками на источники. Добавлены блокноты с подкастами, память и расписание. Оплата: баланс с онлайн-пополнением и списанием по фактическому расходу либо подписка «Безлимит».
Результат: Десктопное приложение стало облачным сервисом. Сотни моделей для текста, изображений, звука и видео работают в одном окне с телефона и компьютера, агенты берут на себя рутину, а оплата понятна и прозрачна: пользователь видит, за что списаны средства.
/synedria-hero.webp)
Web · SaaS · LLM
Контекст: Облачный сервис, выросший из десктопного приложения: сотни моделей для текста, изображений, звука и видео в одном окне, в браузере и на телефоне, с установкой на экран «Домой» без магазина приложений. Онлайн-пополнение баланса, списание по фактическому расходу, подписка «Безлимит» и отдельная консоль администратора. Есть сравнение моделей, агенты, исследование по источникам, блокноты с подкастами, память и расписание.
Открыть проект ↗Задача: Ускорить доступ к знаниям команды.
Решение: RAG-ассистенты с контролем качества.
Результат: Метрики: медианное время ответа 18с -> 6.4с (x2.8), доля неточных ответов ниже на ~43%.
/%D0%A1%D0%BD%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D0%BA%20%D1%8D%D0%BA%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B0%202026-03-07%20203310.webp)
LLM · RAG
Контекст: LLM-ассистент с RAG: ведёт сценарий диалога, отвечает по базе знаний с бизнес-контекстом.
/%D0%A1%D0%BD%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D0%BA%20%D1%8D%D0%BA%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B0%202026-03-08%20104646.webp)
LLM · RAG
Контекст: Корпоративный поиск и ассистенты на данных заказчика.
Задача: Снять рутину команды продаж и support.
Решение: AI-агенты диалогов и оркестрация запросов.
Результат: Метрики: ~68% типовых запросов закрываются автоматически, нагрузка на операторов ниже на ~37%, первый ответ около 25 сек.
Агенты и боты
Контекст: Сценарии оркестрации и диалогов.
Агенты и боты
Контекст: Автоматизация процессов и коммуникаций.
Кратко опишите задачу, данные и сроки — предложим формат работы и ориентировочный план. Ответ в течение рабочего дня, NDA по запросу.
Обсудить задачу