Що ми робимо
Віддайте нам рутину — отримайте готовий продукт. Шість рішень, які ми створюємо на одному спільному ядрі й підлаштовуємо під ваші дані, ваші системи та ваші правила.
Запуск стандартного асистента плануємо до 2 тижнів. Асистент, який відповідає на основі вашої бази знань, кваліфікує ліди або пояснює вашу пропозицію. Він працює на комерційних моделях через API, великих чи невеликих, підібраних під ваш бюджет і ваші правила щодо даних, і з першого ж повідомлення каже користувачам, що він — AI.
Як це працює : AI-асистенти для підтримки й продажівТак. Працівники ставлять запитання звичайною мовою — на дисках, у вікі та системах — і отримують відповіді з джерелами та з дотриманням прав доступу. Для запитань, що охоплюють десятки документів, ми будуємо граф знань, щоб асистент пояснював, як усе пов’язано, а не просто цитував абзац.
Як це працює : Пошук у базі знань компаніїТак. Скановані PDF і зображення перетворюються на структуровані дані. OCR працює на AWS Textract, Azure Document Intelligence або Google Document AI — у тій хмарі, якою ви вже користуєтеся, — або повністю на ваших серверах, коли документи не можуть їх залишати.
Як це працює : Вилучення даних із документівТак. Ми підключаємося до вашого хелпдеску, CRM чи внутрішніх інструментів через їхній API, і щотижневе зведення, статистика й тренди надходять самі. Ніхто не просиджує п’ятниці над таблицями.
Як це працює : Звіти з ваших власних системТак. Вилучення даних, класифікація, оцінка за категоріями, переранжування та маскування персональних даних, перш ніж вони потраплять до хмарної моделі. Ідеться про невеликі вузькоспеціалізовані моделі, а не про LLM. Спершу шукаємо готову відкриту модель, яка вже підходить; якщо точного збігу немає — донавчаємо найближчу на ваших прикладах, а коли й цього замало — навчаємо власну з нуля. Модель лишається вашою і працює там, де зберігаються ваші дані. Плановий термін — до 3 місяців.
Як це працює : Невеликі приватні моделіMCP (Model Context Protocol) — відкритий стандарт, який дозволяє AI-інструментам напряму читати й оновлювати дані у ваших системах. Ми створюємо готове MCP-ядро: підключіть базу даних, таблиці чи CRM, і команда зможе робити запити, фільтрувати й аналізувати дані просто в тому AI-інструменті, яким уже користується. Поки що — ранній доступ.
Як це працює : Працюйте зі своїми даними в Claude, ChatGPT або Cursor30-хвилинний дзвінок. Візьміть на дзвінок один реальний процес або зразок документа. Ми скажемо, чи потрібна тут LLM, невелика модель чи просто скрипт, і що для цього знадобиться. Без презентацій.