Построение кастомных
решений GenAI

Мы проектируем и внедряем GenAI-сервисы, которые работают на ваших данных и в вашем AWS-окружении, а не в публичных облачных моделях за пределами вашего контроля. Решения завязаны на реальные бизнес-процессы (документы, звонки, заявки, отчётность), а не на абстрактные PoC, которые нельзя довести до продакшена.

В одной команде работают облачные архитекторы, DevOps и ML-инженеры, которые умеют одновременно: строить безопасную и масштабируемую архитектуру в AWS, выбирать и настраивать LLM/vision/speech-модели, выстраивать CI/CD и MLOps вокруг AI-сервисов. Это снижает риски «разрыва» между ML-командой и инфраструктурой: всё проектируется и запускается как единая система.

Мы умеем строить решения для двуязычной среды (RU/KZ) и отраслей с жёсткими требованиями (банки, госорганы, квази-госсектор). Архитектура сразу учитывает требования к локальному хранению данных, аудитам, доступам и логированию — это критично для реальных внедрений GenAI, а не лабораторных прототипов.

Использование GenAI без риска утечки данных: Все компоненты проекта (LLM, векторные БД, пайплайны данных) размещаются внутри изолированного контура AWS с IAM, VPC, PrivateLink, KMS. Конфиденциальные данные не отправляются в публичные модели, не используются для обучения сторонних foundation-моделей и не покидают контролируемые аккаунты. Это позволяет запустить GenAI в компаниях, где служба безопасности на порядок строже, чем в среднем по рынку.

Для типовых сценариев (Document Intelligence, Knowledge Assistant, Voice Analytics) у нас есть референсные архитектуры, IaC-модули и шаблоны пайплайнов. Это сокращает time-to-value: от идеи до рабочего MVP обычно считанные недели, а не месяцы построения «платформы мечты».

Мы строим архитектуру гибкой и расширяемой. Если сегодня запускается один AI-агент на ограниченную функцию, то завтра вы сможете развернуть ещё десять – для других подразделений или задач – во многом повторно используя существующую основу.

С самого начала мы проектируем решение так, чтобы расходы масштабировались предсказуемо. Используются cloud-сервисы с оплатой по факту использования (serverless и managed-сервисы в AWS) – вы платите только за реально обработанные задачи.

Мы проектируем решения так, чтобы из одного успешного кейса (например, бота по внутренним регламентам) вы могли последовательно запускать следующие: новые типы документов в IDP, новых ботов для разных функций, аналитику звонков на других направлениях.
В результате клиент получает не только один продукт, а фундамент для множества последующих GenAI-инициатив.

Архитектура строится на pay-as-you-go сервисах AWS (Bedrock, Lambda, ECS/EKS, S3, OpenSearch), что позволяет привязывать расходы к фактическому использованию. Мы сразу закладываем мониторинг токенов, вызовов моделей и стоимости запросов, чтобы бизнес видел реальный ROI и мог управлять лимитами.