Наши данные уйдут в чужое облако или на обучение моделей?

Нет, если вы этого не хотите. Выбираем размещение под ваши требования: API российского облака, выделенная модель в облаке РФ или ваш контур без доступа в интернет. Перед передачей документов подписываем NDA.

Как это согласуется со 152-ФЗ?

Если в запросах есть персональные данные, на них распространяются требования закона, в том числе запрет использовать зарубежные базы данных при их сборе. Поэтому работаем с российскими облаками или вашими серверами и можем маскировать ПДн до отправки во внешнюю модель. Юридическую оценку делает ваш ответственный за ПДн, мы обеспечиваем техническую часть: размещение, доступы, журналирование.

Нейросеть ошибается и выдумывает. Как с этим быть?

Проектируем решение с учётом этого. Ассистент отвечает по вашим документам и показывает источник, а если ответа нет — говорит об этом. Необратимые действия подтверждает человек. Контрольный набор вопросов прогоняем при каждом изменении модели.

У нас нет базы знаний, документы в беспорядке. Можно начинать?

Да. На диагностике смотрим, что есть: файлы, wiki, переписка, тикеты, выгрузки. Часто для первого сценария хватает существующих документов после очистки от дублей. Если данных для задачи нет, скажем до начала пилота.

Какую модель вы используете — YandexGPT, GigaChat или open-source?

Ту, что подходит под задачу, требования ИБ и бюджет. Сравниваем несколько моделей на ваших примерах. Решение не привязано к одной модели: её можно заменить, когда появится более точная или дешёвая, — это прогон тестов, а не новый проект.

Нужно ли покупать серверы с видеокартами?

Не всегда. Для старта обычно хватает API российского облака или арендованных GPU. Своё оборудование оправдано, когда данные нельзя выносить из контура или когда на большой нагрузке это дешевле оплаты за запросы. Считаем оба варианта на диагностике.

Сколько ждать первого результата?

Диагностика — 1–2 недели, пилот на одном сценарии — обычно 3–6 недель, внедрение с интеграциями — от 1 до 3 месяцев. Точные сроки называем после диагностики.

Что если пилот не даст результата?

Вы получите прототип и отчёт с замерами. Если согласованные критерии не достигнуты, не уговариваем внедрять, а показываем, что мешает.

Кто поддерживает решение после запуска? Не окажемся ли мы привязаны к вам?

Можем остаться на сопровождении: дежурства, мониторинг качества и затрат, обновление моделей. Или передадим всё вашей команде: код, инфраструктура и контрольные наборы лежат в вашем репозитории.

Внедрение AI в бизнес-процессы и продукты

Встраиваем языковые модели в ваши системы — 1С, CRM, сервис-деск, портал, мессенджер Max — и разворачиваем их там, где разрешает служба безопасности: в российском облаке или на ваших серверах. Начинаем с пилота на ваших данных и заранее договариваемся, какой результат считать успехом.

Обсудить задачу Бесплатный разбор процесса

Ответит инженер, а не менеджер, — в течение рабочего дня.

Данные остаются в вашем контуре
YandexGPT, GigaChat, Qwen, DeepSeek — под задачу
Пилот с метрикой до решения о внедрении
Направление ведёт сооснователь

Официальные партнёры облаков

Yandex Cloud
Selectel
Timeweb Cloud

среди клиентов

ПАО «Новотек»
RZD
SberCorus
Otus
Besttrip
JedAI
IMSystems
Builddocs
Headframe
RTDS

Кейсы →

symptoms.log

Когда к нам приходят

Сотрудники тонут в рутине

Одни и те же вопросы, ручной перенос данных из документов, разбор почты — часы, которые можно вернуть людям.

Хотите AI в продукте

Клиенты ждут поиска на естественном языке и помощника в личном кабинете, но непонятно, сколько это будет стоить в эксплуатации.

Служба ИБ против внешних сервисов

Документы и персональные данные нельзя отправлять в зарубежные облака, а значит, готовые решения не подходят.

Пилот был, но не дошёл до production

Прототип показали на демо, а дальше упёрлись в интеграции, права доступа, качество ответов и стоимость.

scope.md

Что входит в работу

Диагностика процесса

Находим 1–2 сценария, где AI окупается, проверяем данные и требования ИБ, фиксируем критерии успеха пилота.

Выбор модели и размещения

Сравниваем несколько моделей на ваших примерах и считаем стоимость: запросы к облаку против своего GPU.

Интеграции

Подключаем к 1С, CRM, сервис-деску, порталу и мессенджеру Max через API или выгрузки — без переписывания ваших систем.

Поиск по вашим данным (RAG)

Ассистент отвечает по вашим документам, показывает источник и учитывает, кому что можно видеть.

Инфраструктура для модели

Инференс в Kubernetes, GPU-узлы, обновления без простоя, инфраструктура описана кодом — это наша основная экспертиза.

Эксплуатация

Мониторинг качества ответов и затрат, проверка при смене модели, дежурства и развитие сценариев.

Что остаётся у вас

Работающее решение в вашем облаке или контуре
Код и инфраструктура (Terraform, Helm) в вашем репозитории
Контрольный набор вопросов и отчёт о качестве на нём
Дашборды: качество ответов, нагрузка, стоимость запросов
Документация и обучение сотрудников

Стек

YandexGPT
GigaChat
Qwen
DeepSeek
vLLM
Kubernetes
GPU
Go
Python
1С
Max

pipeline.yml

Как идёт работа

После каждого этапа вы решаете, идти ли дальше.

01 · discovery1 встреча
Разбор
Созвон о процессе, системах и ограничениях ИБ. Техническое задание не нужно. Бесплатно.
Результат: Понимание, есть ли смысл в AI для этой задачи. Если нет — скажем
02 · audit1–2 недели
Диагностика
Сценарий, данные, требования ИБ и ПДн, текущие затраты на процесс, выбор модели и размещения, критерии успеха.
Результат: Архитектура, смета пилота и прогноз стоимости эксплуатации
03 · pilot3–6 недель
Пилот
Один сценарий на реальных данных и ограниченной группе пользователей в выбранном контуре. Замеры против текущего уровня.
Результат: Работающий прототип и отчёт. Решение: внедряем, дорабатываем или останавливаемся
04 · build1–3 месяца
Внедрение
Интеграции, права, журналирование, нагрузочное тестирование, мониторинг качества и затрат, обучение сотрудников.
Результат: Решение в production, код и инфраструктура в вашем репозитории
05 · operateпостоянно
Эксплуатация
Дежурства, мониторинг качества ответов, проверка при смене модели, контроль затрат, развитие сценариев.
Результат: Предсказуемая работа и отчётность — или передача вашей команде

use-cases.md

Где AI уже приносит пользу

Польза описана словами: цифры эффекта появляются из вашего пилота, а не из рекламы.

Ассистент по документам компании

Регламенты, инструкции, договоры, wiki. Отвечает со ссылкой на документ и с учётом прав доступа, а если ответа нет — так и говорит.

Первая линия поддержки в Max, на сайте или в Telegram

Отвечает по базе знаний и данным из ваших систем, сложное передаёт оператору с контекстом и записывает обращение в CRM.

Подсказки оператору

Черновик ответа, краткое содержание переписки, нужный пункт регламента — оператор проверяет и отправляет.

Разбор входящих обращений и почты

Классификация, приоритет, маршрутизация в нужную очередь и карточка в CRM или сервис-деске — заявки не ждут, пока их разложат.

Извлечение данных из документов

Счета, акты, договоры и сканы превращаются в поля в 1С, ERP или CRM; человек подтверждает перед проведением.

Проверка документов по правилам

Договор против шаблона и чек-листа юристов, комплектность пакета — человек смотрит только на отмеченные места.

AI-функции в вашем продукте

Поиск на естественном языке, саммари, помощник в личном кабинете — с лимитами, кешированием и контролем расходов.

AI-агенты для внутренних операций

Отчёты из нескольких систем, сверки, КП по шаблону — с минимальными правами; необратимые действия подтверждает человек.

Ассистент для ИТ и дежурных

Поиск по runbook, базе инцидентов и постмортемам: дежурный быстрее находит, как такое уже чинили.

deployment.yml

Где работает модель

Размещение выбираем под требования вашей службы безопасности, а не под удобство подрядчика. Модель можно заменить без переписывания решения.

API российского облака

Yandex AI Studio, GigaChat API, каталоги моделей Cloud.ru и Selectel. Быстрый старт и оплата за запросы; данные обрабатываются в России.

Выделенная модель в облаке РФ

Открытая модель на арендованных GPU в Yandex Cloud, Selectel или Timeweb Cloud — мы их официальные партнёры. Никто, кроме вас, не видит запросы.

Ваш контур без интернета

Открытые модели (Qwen, DeepSeek, открытые веса GigaChat и YandexGPT) на ваших серверах. Опыт закрытых контуров — в кейсе IMSystems.

quality.md

Качество и безопасность

Ответ со ссылкой на источник

Ассистент показывает, откуда взял ответ, и честно говорит «не знаю», если в документах ответа нет.

Контрольный набор вопросов

До пилота собираем примеры с правильными ответами и прогоняем их при каждом изменении модели или настроек.

Права доступа

Сотрудник получает ответы только по тем документам, которые ему и так доступны.

Человек подтверждает важное

Действия, которые нельзя отменить, — проводка, отправка клиенту, изменения в системах — подтверждает сотрудник.

Журналирование

Каждый запрос и ответ записывается: можно разобрать ошибку и показать службе ИБ, что происходит.

Персональные данные

Российские облака или ваши серверы, маскирование ПДн перед отправкой во внешнюю модель, разграничение доступа.

cost.md

Из чего складывается стоимость

Цену и объём фиксируем на этап. После диагностики вы видите смету пилота и прогноз ежемесячных затрат.

Разработка и интеграции

По этапам: диагностика, пилот, внедрение. Каждый этап — отдельное решение, идти ли дальше.

Работа модели

Оплата за запросы в облаке или аренда и покупка GPU. Считаем оба варианта на вашей нагрузке.

Сопровождение

Мониторинг качества и затрат, обновление моделей, дежурства — или передача вашей команде.

git log --cases

Направление ведёт

Александр Калошин

Основатель

Более 20 лет в IT. В 2014 основал Last.Backend — свой оркестратор контейнеров появился практически одновременно с Kubernetes.

Last.Backend: управление контейнерами и DevOps как сервис
Отказоустойчивая инфраструктура: Kubernetes, CI/CD, bare-metal
Разработка на Go
Спикер ProIT Fest и GolangConf

FAQ.md

Частые вопросы

Наши данные уйдут в чужое облако или на обучение моделей?: Нет, если вы этого не хотите. Выбираем размещение под ваши требования: API российского облака, выделенная модель в облаке РФ или ваш контур без доступа в интернет. Перед передачей документов подписываем NDA.
Как это согласуется со 152-ФЗ?: Если в запросах есть персональные данные, на них распространяются требования закона, в том числе запрет использовать зарубежные базы данных при их сборе. Поэтому работаем с российскими облаками или вашими серверами и можем маскировать ПДн до отправки во внешнюю модель. Юридическую оценку делает ваш ответственный за ПДн, мы обеспечиваем техническую часть: размещение, доступы, журналирование.
Нейросеть ошибается и выдумывает. Как с этим быть?: Проектируем решение с учётом этого. Ассистент отвечает по вашим документам и показывает источник, а если ответа нет — говорит об этом. Необратимые действия подтверждает человек. Контрольный набор вопросов прогоняем при каждом изменении модели.
У нас нет базы знаний, документы в беспорядке. Можно начинать?: Да. На диагностике смотрим, что есть: файлы, wiki, переписка, тикеты, выгрузки. Часто для первого сценария хватает существующих документов после очистки от дублей. Если данных для задачи нет, скажем до начала пилота.
Какую модель вы используете — YandexGPT, GigaChat или open-source?: Ту, что подходит под задачу, требования ИБ и бюджет. Сравниваем несколько моделей на ваших примерах. Решение не привязано к одной модели: её можно заменить, когда появится более точная или дешёвая, — это прогон тестов, а не новый проект.
Нужно ли покупать серверы с видеокартами?: Не всегда. Для старта обычно хватает API российского облака или арендованных GPU. Своё оборудование оправдано, когда данные нельзя выносить из контура или когда на большой нагрузке это дешевле оплаты за запросы. Считаем оба варианта на диагностике.
Сколько ждать первого результата?: Диагностика — 1–2 недели, пилот на одном сценарии — обычно 3–6 недель, внедрение с интеграциями — от 1 до 3 месяцев. Точные сроки называем после диагностики.
Что если пилот не даст результата?: Вы получите прототип и отчёт с замерами. Если согласованные критерии не достигнуты, не уговариваем внедрять, а показываем, что мешает.
Кто поддерживает решение после запуска? Не окажемся ли мы привязаны к вам?: Можем остаться на сопровождении: дежурства, мониторинг качества и затрат, обновление моделей. Или передадим всё вашей команде: код, инфраструктура и контрольные наборы лежат в вашем репозитории.

Обсудим вашу задачу

Опишите, что происходит с инфраструктурой сейчас, — ответим в течение дня и предложим бесплатный разбор.

Обсудить задачу Разработка