написать

AI Engineering от архитектуры до продакшена

Document Intelligence·Agentic RAG·Multi-agent Orchestration·LLM Post-training·Systems Engineering

О НАС / 001

Инди-агентство. 15+ лет в индустрии, 150+ проектов.

Беремся за задачи, которые не решаются коробочными продуктами: нестандартные AI-системы, сложные интеграции, нагруженные сервисы.

eCommerce Automotive Retail Real Estate Telecom Logistics
РЕШЕНИЯ / 002
01 / 05

DOCUMENT &
DATA
INTELLIGENCE

30+ форматов

30+ форматов:

PDF, DOCX, HTML, RTF, MSG, CSV, изображения, таблицы, архивы, электронные подписи.

Extraction pipeline: конвертация, распаковка архивов, OCR с LLM post-correction, content extraction, noise filtering перед подачей в модель, классификация, структурирование и обогащение данных.

Парсинг, скрапинг, API-интеграции и экспорт.

DoclingMarkerDSPy TesseractWhisperQwen-VL
02 / 05

AGENTIC RAG
& CONTEXT
ENGINEERING

65–80% экономия токенов

GraphRAG для multi-hop reasoning с автоматической entity-relationship экстракцией.

LightRAG — 65–80% экономия токенов vs naive RAG при сопоставимой точности на complex queries.

Hybrid retrieval: dense + sparse BM25.

Context engineering как discipline — summarization, deduplication, structured hierarchy вместо naive top-k.

QdrantMilvusLangChain RAGASDeepEval
03 / 05

MULTI-AGENT
ORCHESTRATION

‖↻⏸ parallel · resume · human-in-the-loop
[ coordinator ]
└─worker.parse
└─worker.retrieve
└─worker.reason
    └─checkpoint ✓
└─worker.synthesize
└─human-in-the-loop ⏸

Coordinator, swarm и hierarchical architectures для параллельного выполнения задач с условной маршрутизацией между агентами.

Durable execution — восстановление агента после сбоя с того же checkpoint, без потери state. Retry стратегии и fallback chains.

Human-in-the-loop через interrupt patterns. Персистентная память агентов между сессиями.

LangGraphCrewAIAutoGenMCP
04 / 05

LLM
POST-TRAINING

6 методов alignment без reward model overhead
SFT→domain adaptation
DPO/SimPO→preference alignment, no reward model
GRPO→verifiable rewards · math · code
LoRA/QLoRA→parameter-efficient training
KTO→binary feedback < pairwise

SFT для domain adaptation. DPO/SimPO для preference alignment без reward model overhead.

GRPO для задач с verifiable rewards — структурированный вывод, математика, code generation.

LoRA/QLoRA для parameter-efficient training. KTO там, где binary feedback дешевле парных предпочтений.

TRLms-swiftUnsloth OpenRLHFDeepSpeedFSDP
05 / 05

CUSTOM
SYSTEMS
ENGINEERING

10+ production-grade технологий

AI-автоматизации встраиваются в продукты или формируют новые самодостаточные продукты.

Backend-сервисы под нагрузку, микросервисные архитектуры, IoT-пайплайны, нестандартные интеграции и API. Строим как отдельные сервисы, так и готовые продукты.

GoNode.jsReact Next.jsCockroachDBClickHouse KafkaKubernetesHelm GitLab CI
КОНТАКТ / 003

Есть задача?

написать ↗