Внедрение локальных ИИ и LLM-систем в бизнес и госсектор

Внедряем локальные LLM в бизнес и госорганы Узбекистана: ассистент, база знаний и документы в вашем контуре. Не ключ ChatGPT, не кастомная ML-модель и не фабрика текстов — ИИ-инфраструктура под задачи организации.

Закрытый контур · Ташкент и Узбекистан · цены по запросу

Когда нужен свой ИИ, а не публичный чат

Данные нельзя отдавать наружу

Договоры, финансы, персональные данные, регламенты, госсистемы. Публичный чат удобен для бытовых вопросов — не для закрытого контура.

Корпоративный ИИ, не ещё один ChatGPT

Модель работает с вашими документами, ролями и системами. Сотрудник спрашивает на обычном языке — получает ответ по утверждённым знаниям компании.

Ассистент, документы, госсектор

Поиск по базе знаний, разбор документов, единый тон ответов, нормативная база. Классификация и зрение — соседняя страница моделей.

Не тексты на сайт и не ключ API

Ежемесячный контент, SEO под нейросети и «просто ключ» считаются иначе. Здесь разовое внедрение контура. Цена — не безлимит токенов.

Как работаем

  1. 01

    Задача и эффект

    Где ИИ сэкономит время: поиск по документам, обращения, регламенты. Не начинаем с выбора модели.

  2. 02

    Архитектура и контур

    Модель, RAG, доступы, инфраструктура. Русский и узбекский — разные контуры, не один промпт «как в Москве».

  3. 03

    Знания и роли

    Какие документы можно класть в систему, кто что видит, чего модель не решает.

  4. 04

    Разворот и интеграции

    Ставим LLM в ваш контур и подключаем CRM, ERP, хранилища и внутренние сервисы.

  5. 05

    Приёмка и смета

    Проверяем ответы и сценарии. Внедрение и расход модели раздельно. Стоимость — по запросу.

Что входит

Ниже вся линейка нейросетей, но эта страница — про локальный LLM-контур. Узкая модель, тексты на месяц или только ключ API — соседний формат. Цена — внедрение системы, не шаблонный чат.

ИИ-модели — скоринг и зрение, не диалогAI API — ключ к сервису, не свой контурВсе форматыПрайсКонтакты

Напишите нам — разберём сайт и скажем, какой формат вам подходит. Без обязательств.

Почему это не ChatGPT в браузере

Закрытый контур и доступы

Система живёт в вашей инфраструктуре или изолированной среде. Кто спрашивает и какие данные видны — задаём до запуска.

Знания компании, не общая модель

RAG подключает документы и системы. ИИ отвечает по вашим источникам и при необходимости показывает, откуда взял ответ.

Не ключ, не скоринг, не SEO под ИИ

API без ролей, узкая ML-модель и сайт для нейропоиска — другие страницы. Здесь модель работает внутри организации.

В итоге — свой AI-слой, не чат

Ваши данные → ваш контур → ваша модель → ваши сотрудники. Не обещаем, что ассистент заменит отдел. Собираем инфраструктуру, которой можно пользоваться и развивать.

База знаний и RAG

Сотрудник спрашивает обычным языком. Система находит утверждённый документ и собирает ответ — не галлюцинирует «по интернету».

Доступы и безопасность

Подразделения, уровни, разрешённые источники, история запросов. Один ИИ — разные права.

Модель под задачу

Qwen, Llama, Gemma, DeepSeek или другая open-weight. Главное не размер, а язык, контекст, GPU и безопасность.

Приёмка по сценариям

Набор вопросов, на которых смотрим качество. Не «всем понравилось» и не замена юридического или финансового решения.

Вопросы до старта

Это не то же самое, что «просто подключить ChatGPT»?

Нет. Здесь локальный LLM-контур: ассистент, база знаний и документы внутри вашей инфраструктуры. Ключ API без ролей и данных — соседняя страница интеграций, не эта услуга.

Чем LLM отличается от внедрения ИИ-модели?

LLM — большая языковая модель в диалоге и тексте по вашим знаниям. ИИ-модель — узкая задача: классификация, зрение, скоринг. Обёртку над чатом моделью не называем.

Русский и узбекский — один промпт на всех?

Нет. В Узбекистане это разные контуры данных и формулировок, не «как в Москве» и не один шаблон. Язык и доступы фиксируем до запуска.

Это фабрика текстов или SEO под ИИ?

Нет. Ежемесячные тексты — страница контента. Сайт как источник для ИИ-поиска — SEO под нейросети в продвижении. Здесь модель работает внутри организации.

Что входит во внедрение, а что нет?

В смету — разовое внедрение контура. Лицензии, GPU, токены и доработки после приёмки считаем отдельно. Не обещаем «безлимитный ChatGPT» в этой работе.

Сколько стоит внедрение LLM систем?

Цены по запросу. Итог зависит от источников знаний, ролей, интеграций и контура. Фиксируем после брифа.

Возможно, нужен не ChatGPT, а свой ИИ

Расскажите, какие документы, контур и процессы нельзя отдавать наружу. Оценим, нужен ли локальный LLM, предложим архитектуру и формат внедрения.