Інтелект для вашого бізнесу
Розробка AI-рішень
Проектуємо та впроваджуємо системи штучного інтелекту: від прототипу до production-ready рішення. Наша команда поєднує експертизу в машинному навчанні, дата-інжинірингу та MLOps, щоб AI працював не в лабораторії, а в реальному бізнесі.
Послуги, які ми пропонуємо
Показано 90 з 1569
Деплой LLM на AWS: SageMaker, Bedrock, EC2~3-5 днів
Середній
Розгортання LLM на Google Cloud Vertex AI~3-5 днів
Середній
Розгортання LLM на Azure: OpenAI чи ML Endpoints~3-5 днів
Середній
Розгортання LLM на Yandex Cloud: від моделі до продакшену~3-5 днів
Середній
Розгортання LLM на локальному сервері замовника (On-Premise)~3-5 днів
Середній
Edge-інференс LLM: квантизація та деплой на Raspberry Pi і Jetsonвід 1 тижня до 3 місяців
Складний
Налаштування автоскейлінгу GPU-інфраструктури для AI-навантажень~3-5 днів
Складний
Налаштування балансування навантаження між GPU-інстансамивід 1 дня до 3 днів
Середній
Налаштування моніторингу GPU-утилізації та VRAM з DCGMвід 1 дня до 3 днів
Середній
Прискорення LLM: налаштування KV-cache та Semantic Cacheвід 1 дня до 3 днів
Середній
Налаштування динамічного батчингу для LLM: прискорення GPUвід 1 дня до 3 днів
Середній
Захист AI-API від перевантажень: Rate Limiting та квоти токенів для LLMвід 1 дня до 3 днів
Середній
Розробка RAG-системи (Retrieval-Augmented Generation)від 1 тижня до 3 місяців
Середній
Архітектура RAG-пайплайну: стратегії, компоненти, оптимізація~3-5 днів
Середній
Розробка RAG з Pinecone: пайплайни, гібридний пошук, кейсивід 1 тижня до 3 місяців
Середній
Розробка RAG з векторною базою даних Weaviateвід 1 тижня до 3 місяців
Середній
RAG на ChromaDB: від прототипу до продакшенувід 1 тижня до 3 місяців
Простий
Досвід створення RAG-систем на базі Milvusвід 1 тижня до 3 місяців
Середній
Розробка RAG з векторною базою даних Qdrantвід 1 тижня до 3 місяців
Середній
Розробка RAG з pgvector: векторний пошук у PostgreSQLвід 1 тижня до 3 місяців
Простий
Як впровадити RAG на Elasticsearch kNN: гібридний пошук BM25 та векторивід 1 тижня до 3 місяців
Середній
Розробка RAG з OpenSearch: векторний пошук та гібридвід 1 тижня до 3 місяців
Середній
RAG з FAISS: локальний векторний пошук без хмаривід 1 тижня до 3 місяців
Середній
Реалізація Hybrid Search (векторний + повнотекстовий пошук) для RAGвід 1 тижня до 3 місяців
Середній
Реалізація Multi-Query RAG для підвищення повноти пошукувід 1 дня до 3 днів
Середній
Впровадження HyDE для RAG: генерація гіпотетичних документів під ключвід 1 дня до 3 днів
Середній
Self-Query RAG: автоматичне генерування фільтрів LLM для точного пошукувід 1 дня до 3 днів
Середній
Contextual Compression для RAG: реалізація та оптимізаціявід 1 дня до 3 днів
Середній
Parent Document Retriever для RAG: підвищення context recall на 19%від 1 дня до 3 днів
Середній
Напрямки AI-розробки
Етапи розробки AI-рішення
Останні роботи
Розробка сайту компанії B2B ADVANCE1442
Розробка веб-додатків для компанії FEEDME1302
Розробка веб-сайту для компанії БЕЛФІНГРУП998
Розробка інтернет магазину для компанії FURNORO1267
Розробка логотипу компанії B2B Advance714
Розробка веб-додатків для компанії Enviok1006