← Все решения Решение

Частные LLM и RAG

Развёртываем DeepSeek V3.2, Qwen 3.5, Kimi K2.5, GLM-5 и другие открытые модели на вашем оборудовании. RAG-системы для интеллектуального поиска по корпоративным документам с цитированием источников.

Что входит

Полный цикл: подбор модели под задачу, развёртывание на on-premise серверах или в выделенном дата-центре, тонкая настройка через LoRA / QLoRA, построение RAG-конвейера с семантическим чанкованием, ре-ранкингом и гард-рейлами против инъекций промпта. Контроль стоимости и квот по пользователям, аудит запросов, журналирование.

Возможности

  • LLM-ассистенты и чат-боты
  • Поиск по PDF, DOCX, почте
  • Векторные БД и контроль ответов

Как мы внедряем

  1. 01

    Аудит и постановка задачи

    Описываем целевые метрики, определяем границы пилота.

  2. 02

    Прототип

    Демонстрируем работу на ваших данных за 1–3 недели.

  3. 03

    Промышленный запуск

    Развёртываем, интегрируем, обучаем сотрудников, передаём документацию.