Услуги
Более 10 лет мы создаём финансовые проекты на блокчейне: централизованные и децентрализованные криптобиржи, криптоботы, платёжные шлюзы, токенизацию недвижимости, DeFi и NFT-проекты.
AI & ML
С 2023 года мы создаём AI-решения для бизнеса: разработка AI и LLM, AI-агенты, чат-боты и корпоративный AI, интегрированный с вашими данными, продуктами и процессами.
Мы создаём приложения на генеративном ИИ, которые помогают людям находить информацию, готовить документы и выполнять работу в бизнес-системах. От внутренних ассистентов до ИИ-функций для SaaS-продуктов — мы берём на себя разработку, интеграции, тестирование и развёртывание.
Приходите с готовым проектом или процессом, который хотите улучшить. Мы поможем определить объём работ, оценить ваши данные и выбрать практичную точку старта.
Прежде чем браться за полную разработку, мы изучаем рабочий процесс, доступные данные и ожидаемый результат. На этапе исследования определяем, что должна делать система, какие действия требуют одобрения человеком и как будет оцениваться её работа. Сфокусированный прототип проверяет допущения, от которых больше всего зависит инвестиция.
Мы разрабатываем приложения под ваших пользователей и бизнес-процессы. Наша работа охватывает интерфейс, бэкенд, интеграцию модели, доступ к данным и инструменты администрирования. Объём может быть разным — от внутреннего ассистента для работы с документами до клиентского продукта с аккаунтами, подписками и несколькими ролями пользователей.
Услуги по разработке ИИМы подключаем ИИ-приложения к документам и базам данных компании с помощью генерации с дополненным поиском (RAG). Работа включает подготовку контента, настройку поиска, сохранение ссылок на источники и применение правил доступа. Также мы определяем, как обновляется информация, чтобы приложение отличало актуальные инструкции от устаревших материалов.
Мы создаём копилоты, которые помогают сотрудникам, и агентов, выполняющих определённые задачи через согласованные инструменты. Они могут получать записи, готовить ответы, заполнять поля и координировать шаги между приложениями. Разрешения, точки проверки и обработка исключений являются частью рабочего процесса.
Разработка ИИ-агентовМы оцениваем, что нужно задаче: более точные инструкции, более сильный поиск, другая модель или дообучение. Если дообучение оправдано, определяем нужный датасет и процесс оценки. Выбор зависит от поведения, которое вам нужно, и данных, на которых его можно проверить.
Разработка LLMМы подключаем генеративный ИИ к существующим продуктам и операционным системам. Это включает аутентификацию, API, фоновую обработку, мониторинг и развёртывание. После запуска поддержка может охватывать ошибки, изменения в источниках данных, обновления моделей и улучшения на основе реального использования.
Отвечают на типовые вопросы на основе утверждённой информации о продукте, политик и документации поддержки. При необходимости подключают аутентифицированные запросы к клиентским системам и передают разговор сотрудникам, когда доступной информации недостаточно или вопрос требует проверки.
Помогают сотрудникам искать информацию компании и готовить ответы со ссылками на первоисточники. Доступ может учитывать зоны ответственности команд и разрешения пользователей, поэтому сотрудники получают информацию, релевантную их работе.
Извлекают информацию из входящих файлов, находят недостающие поля и готовят сводки или черновики документов. Сотрудники могут просмотреть источник рядом с результатом, прежде чем принять его или передать на следующий этап.
Помогают в таких задачах, как подготовка ответов клиентам, сводки активности по аккаунту и черновики отчётов. Копилот собирает нужную информацию в инструментах, которыми сотрудники уже пользуются, с проверкой перед важными действиями.
Добавьте в свой продукт поиск, генерацию, анализ документов или разговорные функции. Мы разрабатываем интерфейс, разрешения, контроль использования и бэкенд-сервисы, чтобы функция соответствовала вашему приложению и коммерческой модели.
Мы создали ассистента для диспетчеризации и выставления счетов перевозчика. Он читает подтверждения ставок, собирает документы о доставке, получает позиции транспорта и готовит записи и сообщения на одобрение диспетчеру.
За четыре недели пилота время от доставки до счёта сократилось с трёх–пяти дней до одного дня. Команда диспетчеров высвободила 22 часа в неделю. Исходящие действия по-прежнему требовали одобрения человеком.
Читать кейс об ИИ для грузоперевозок
Мы разработали POC для поддержки решений, который объединяет шесть специализированных LLM-агентов, числовые модели и векторную память. Система собирает рыночную информацию и показывает сигналы с обоснованием через дашборд и уведомления в Telegram.
Объём работ включал историю решений, инструменты оценки и наблюдение за бумажной торговлей. Автоматическое исполнение сделок не входило в начальный объём.
Читать кейс об ИИ-системе для трейдинга
Приложение подключается к документам, записям и внешним источникам, нужным для его задачи. Мы определяем, какая информация должна быть в базе знаний для поиска, а для каких запросов нужны актуальные данные из бизнес-системы.
Мы распределяем генерацию текста, поиск, вычисления и другие операции между подходящими компонентами. Это позволяет команде оценивать сам результат отдельно от формулировки, которую видит пользователь.
API и фоновые сервисы позволяют приложению получать информацию и готовить или обновлять записи. Каждая интеграция требует определённых разрешений, проверенных входных данных и реакции на сбои.
Мы определяем, какие результаты требуют проверки, а какие действия система может выполнять самостоятельно. Экраны проверки должны показывать достаточно контекста, чтобы сотрудник мог одобрить, исправить или отклонить результат.
Мы создаём сценарии оценки из задач, с которыми будет сталкиваться приложение. Тестирование охватывает неполную информацию, противоречивые источники, неожиданные входные данные и сбои интеграций. Критерии приёмки согласуются под сценарий использования.
Мы определяем, к чему имеет доступ каждый пользователь и каждый ИИ-компонент. Чувствительная информация, разрешения инструментов, учётные данные и требования к хранению влияют на архитектуру и варианты развёртывания.
Приложению нужна определённая реакция, когда не хватает данных или задача выходит за его рамки. В зависимости от процесса оно может запросить уточнение, показать источники или передать работу сотруднику.
Мы отслеживаем время ответа, сбои, использование моделей и операционные расходы. Для продукта по подписке стоимость выполнения типовой задачи пользователя также определяет лимиты использования и цены.
Мы общаемся с людьми, которые выполняют работу, изучаем типичные входные данные и определяем шаги, которые будет поддерживать приложение. Вместе устанавливаем объём, ограничения и критерии успеха.
Мы создаём прототип, чтобы проверить самые важные технические и продуктовые допущения. Этот этап помогает понять, могут ли доступные данные и выбранный подход дать полезный результат.
Мы создаём приложение, подключаем нужные системы и внедряем разрешения и процессы проверки. Демонстрации дают вашей команде возможность оценивать прогресс и решать вопросы в ходе разработки.
Мы тестируем по согласованным сценариям, устраняем проблемы и готовим документацию по развёртыванию и эксплуатации. Поэтапное внедрение позволяет пользователям проверить систему в контролируемых условиях перед более широким запуском.
После запуска мы анализируем ошибки, исправления пользователей, изменения источников и производительность. Эти данные определяют обновления поиска, промптов, интеграций и поведения приложения.
Оценка зависит от рабочего процесса, готовности данных, интеграций и требований к развёртыванию и проверке. Мы разбиваем объём на результаты, чтобы вы видели, что входит в каждый этап.
| Объём проекта | Типичный состав работ | Основные факторы, влияющие на оценку |
|---|---|---|
| Сфокусированный прототип | Один ключевой сценарий, тестовые данные, базовый интерфейс, оценка | Качество входных данных, пригодность модели, сложность задачи |
| Бизнес-приложение | Интерфейс пользователя, разрешения, интеграции, тестирование, развёртывание | Количество процессов, доступ к системам, требования к проверке |
| Более широкое внедрение | Несколько команд или процессов, общие сервисы, операционный контроль | Владение данными, зависимости интеграций, потребности во внедрении и поддержке |
Мы подбираем стек под вашу существующую среду, требования к данным и ожидаемую нагрузку.
Мы можем обсудить отдельный проект или постоянную поддержку разработки. Ответственность команды, результаты и условия поддержки фиксируются в предложении.
Обсудить проектНаша работа охватывает всё, что нужно, чтобы ИИ-функцией можно было пользоваться: интерфейсы, бизнес-логику, доступ к данным, интеграции и развёртывание. Это особенно полезно, когда приложение должно работать внутри существующего продукта.
Мы разбиваем проекты на этапы с определёнными результатами. Ваша команда может оценить прототип, проверить интеграции и сравнить результаты с согласованными критериями, прежде чем расширять объём.
Наши проекты включают документы, внешние системы, несколько ролей пользователей и проверку человеком. Мы учитываем эти зависимости, когда определяем, что приложение может надёжно делать.
Первый этап сотрудничества может быть сосредоточен на одном конкретном процессе. Более широкое внедрение, дополнительные интеграции и новые функции могут появиться после оценки первой версии.
«Merehead не пожалели времени, чтобы понять, как наша команда обрабатывает страховые заявки, прежде чем создавать ИИ-агента. Он помогает нам просматривать входящие документы, находить детали полисов и готовить ответы, которые проверяют наши сотрудники. Мы ценим, что команда рано задавала практические вопросы и вместе с нами проработала исключения. Агент вписывается в нашу ежедневную работу, а решения остаются за нашими людьми.»
Стоимость зависит от объёма, состояния данных, интеграций и требований к развёртыванию. Мы готовим оценку под конкретные результаты и отдельно определяем регулярные расходы. Если важные допущения ещё не проверены, этап исследования или прототипа поможет определить полный объём.
Узкий пилот и бизнес-приложение имеют разные требования. Очистка данных, согласование доступов и интеграции могут влиять на график не меньше, чем сама разработка. Мы предлагаем сроки после анализа этих зависимостей и критериев приёмки.
Да. Сначала мы изучаем архитектуру приложения, доступные API, аутентификацию и доступ к данным. В зависимости от продукта ИИ-функциональность можно добавить отдельным сервисом или интегрировать в существующие компоненты.
Многие приложения могут использовать существующие модели с инструкциями и поиском по информации компании. Дообучение — отдельное решение. На старте нам нужны репрезентативный набор задач, релевантные исходные материалы и примеры приемлемых результатов.
RAG предоставляет релевантную информацию из источников в момент запроса. Дообучение меняет поведение модели на основе обучающих примеров. Сначала мы оцениваем проблему: нехватка знаний, непоследовательные ответы и специализированное поведение могут требовать разных решений.
Мы определяем, какие данные использует система, где они обрабатываются, кто имеет к ним доступ и какие внешние сервисы их получают. Контроль доступа, хранение, логирование и требования к развёртыванию затем отражаются в реализации.
Право собственности, доступ к репозиторию, документация и условия передачи определяются в договоре. В предложении также перечислены сторонние сервисы и программные зависимости, необходимые для работы приложения.
Да. Поддержка может включать мониторинг, расследование инцидентов, изменения интеграций, обновления моделей и запланированные улучшения. Объём и ответственность мы согласуем до начала периода поддержки.
Расскажите, что вы хотите создать или какой процесс нужно улучшить. Укажите задействованные системы, доступные данные и требования к срокам или развёртыванию.
Мы рассмотрим запрос и обсудим объём, технические варианты и вопросы, которые нужно решить до оценки.
