🔒 11 приватных LLM запущено | Сертификации HIPAA и SOC 2

Кастомные LLM решения — от $25,000

Обучите свою собственную языковую модель на проприетарных данных. Держите её приватной. Запускайте на своей инфраструктуре. Идеально для юридических, медицинских, финансовых и корпоративных команд.

Обычный ИИ даёт Обычные Ответы

Без ваших данных модель не отражает продукты, политики и экспертизу.

Низкая Точность

Неверные ответы создают риск и потери.

Нет Источников

Без ссылок нельзя доверять ответам.

Риск Приватности

Чувствительные данные нельзя отдавать в публичные сервисы.

Сложно Поддерживать

Документы меняются — ИИ должен обновляться автоматически.

ИИ на Ваших Знаниях

Комбинируем RAG, оценку качества и (при необходимости) fine-tuning.

  • RAG по документам с качественным retrieval
  • Приватный деплой и строгий контроль доступа
  • Автоматическая оценка точности и дрейфа
  • Опциональный fine-tuning для тона и паттернов

Что Включено

Всё для кастомного LLM-решения.

1

Аудит Данных

Оценка документов, структуры и доступов.

2

RAG Пайплайн

Chunking, embeddings, retrieval и шаблоны промптов.

3

Векторная БД

Настройка и тюнинг скорости и релевантности.

4

Fine-Tuning (Опционально)

Улучшение стиля и доменных паттернов.

5

API и Интеграции

Подключение к приложениям, чатботам и внутренним инструментам.

6

Оценка

Бенчмарки, тесты и постоянные проверки качества.

7

Безопасность

Роли, шифрование и логирование.

8

Мониторинг

Мониторинг использования, стоимости и качества ответов.

Процесс

1

Аудит

Определяем источники данных и метрики успеха.

2

Сборка

RAG, оценка качества и tuning при необходимости.

3

Тест

Проверяем точность, снижаем галлюцинации, валидируем приватность.

4

Запуск

Продакшн с мониторингом.

Технологии

OpenAI Claude Llama Mistral LangChain RAG Pinecone Weaviate ChromaDB Python PyTorch HuggingFace

Измеримые Результаты

Результаты зависят от бизнеса, но это типичные цели, к которым мы стремимся.

90%+

Точность

100%

Ссылки

-80%

Ошибок

2-6н

Срок

Нужен ИИ, Который Ссылается на Документы?

Кастомное LLM-решение с RAG, оценкой качества и безопасным деплоем.

FAQ