Послуги
Понад 10 років ми створюємо фінансові проєкти на блокчейні: централізовані та децентралізовані криптобіржі, криптоботи, платіжні шлюзи, токенізацію нерухомості, DeFi та NFT-проєкти.
AI & ML
З 2023 року ми створюємо AI-рішення для бізнесу: розробка AI та LLM, AI-агенти, чат-боти й корпоративний AI, інтегрований з вашими даними, продуктами та процесами.
Ми створюємо застосунки на генеративному ШІ, які допомагають людям знаходити інформацію, готувати документи та виконувати роботу в бізнес-системах. Від внутрішніх асистентів до ШІ-функцій для SaaS-продуктів — ми беремо на себе розробку, інтеграції, тестування та розгортання.
Приходьте з готовим проєктом або процесом, який хочете покращити. Ми допоможемо визначити обсяг робіт, оцінити ваші дані та обрати практичну точку старту.
Перш ніж братися за повну розробку, ми вивчаємо робочий процес, наявні дані та очікуваний результат. На етапі дослідження визначаємо, що має робити система, які дії потребують погодження людиною і як оцінюватимемо її роботу. Сфокусований прототип перевіряє припущення, від яких найбільше залежить інвестиція.
Ми розробляємо застосунки під ваших користувачів і бізнес-процеси. Наша робота охоплює інтерфейс, бекенд, інтеграцію моделі, доступ до даних та інструменти адміністрування. Обсяг може бути різним — від внутрішнього асистента для роботи з документами до клієнтського продукту з акаунтами, підписками та кількома ролями користувачів.
Послуги з розробки ШІМи підключаємо ШІ-застосунки до документів і баз даних компанії за допомогою генерації з доповненим пошуком (RAG). Робота включає підготовку контенту, налаштування пошуку, збереження посилань на джерела та застосування правил доступу. Також ми визначаємо, як оновлюється інформація, щоб застосунок відрізняв актуальні інструкції від застарілих матеріалів.
Ми створюємо копілоти, які допомагають працівникам, і агентів, що виконують визначені завдання через погоджені інструменти. Вони можуть отримувати записи, готувати відповіді, заповнювати поля та координувати кроки між застосунками. Дозволи, точки перевірки й обробка винятків є частиною робочого процесу.
Розробка ШІ-агентівМи оцінюємо, що потрібно завданню: кращі інструкції, сильніший пошук, інша модель чи донавчання. Якщо донавчання виправдане, визначаємо потрібний датасет і процес оцінювання. Вибір залежить від поведінки, яка вам потрібна, і доказів, на яких її можна перевірити.
Розробка LLMМи підключаємо генеративний ШІ до наявних продуктів і операційних систем. Це включає автентифікацію, API, фонову обробку, моніторинг і розгортання. Після запуску підтримка може охоплювати помилки, зміни в джерелах даних, оновлення моделей і покращення на основі реального використання.
Відповідають на типові запитання на основі погодженої інформації про продукт, політик і документації підтримки. За потреби підключають автентифіковані запити до клієнтських систем і передають розмову працівникам, коли наявної інформації недостатньо або питання потребує перевірки.
Допомагають працівникам шукати інформацію компанії та готувати відповіді з посиланнями на першоджерела. Доступ може враховувати зони відповідальності команд і дозволи користувачів, тож працівники отримують інформацію, релевантну їхній роботі.
Витягують інформацію з вхідних файлів, виявляють відсутні поля та готують підсумки або чернетки документів. Працівники можуть переглянути джерело поруч із результатом, перш ніж прийняти його чи передати на наступний етап.
Допомагають у таких завданнях, як підготовка відповідей клієнтам, підсумки активності за акаунтом і чернетки звітів. Копілот збирає потрібну інформацію в інструментах, якими працівники вже користуються, з перевіркою перед важливими діями.
Додайте у свій продукт пошук, генерацію, аналіз документів або розмовні функції. Ми розробляємо інтерфейс, дозволи, контроль використання та бекенд-сервіси, щоб функція відповідала вашому застосунку та комерційній моделі.
Ми створили асистента для диспетчеризації та виставлення рахунків перевізника. Він читає підтвердження ставок, збирає документи про доставку, отримує позиції транспорту та готує записи й повідомлення на погодження диспетчеру.
За чотири тижні пілоту час від доставки до рахунку скоротився з трьох–п'яти днів до одного дня. Команда диспетчерів звільнила 22 години на тиждень. Вихідні дії й надалі потребували погодження людиною.
Читати кейс про ШІ для вантажоперевезень
Ми розробили POC для підтримки рішень, що поєднує шість спеціалізованих LLM-агентів, числові моделі та векторну пам'ять. Система збирає ринкову інформацію та показує сигнали з обґрунтуванням через дашборд і сповіщення в Telegram.
Обсяг робіт включав історію рішень, інструменти оцінювання та спостереження за паперовою торгівлею. Автоматичне виконання угод не входило в початковий обсяг.
Читати кейс про ШІ-систему для трейдингу
Застосунок підключається до документів, записів і зовнішніх джерел, потрібних для його завдання. Ми визначаємо, яка інформація має бути в базі знань для пошуку, а для яких запитів потрібні актуальні дані з бізнес-системи.
Ми розподіляємо генерацію тексту, пошук, обчислення та інші операції між відповідними компонентами. Це дозволяє команді оцінювати сам результат окремо від формулювання, яке бачить користувач.
API та фонові сервіси дозволяють застосунку отримувати інформацію та готувати або оновлювати записи. Кожна інтеграція потребує визначених дозволів, перевірених вхідних даних і реакції на збої.
Ми визначаємо, які результати потребують перевірки, а які дії система може виконувати самостійно. Екрани перевірки мають показувати достатньо контексту, щоб працівник міг погодити, виправити або відхилити результат.
Ми створюємо сценарії оцінювання із завдань, з якими стикатиметься застосунок. Тестування охоплює неповну інформацію, суперечливі джерела, неочікувані вхідні дані та збої інтеграцій. Критерії приймання узгоджуються відповідно до сценарію використання.
Ми визначаємо, до чого має доступ кожен користувач і кожен ШІ-компонент. Чутлива інформація, дозволи інструментів, облікові дані та вимоги до зберігання впливають на архітектуру й варіанти розгортання.
Застосунку потрібна визначена реакція, коли бракує доказів або завдання виходить за його межі. Залежно від процесу він може попросити уточнення, показати джерела або передати роботу працівнику.
Ми відстежуємо час відповіді, збої, використання моделей і операційні витрати. Для продукту за підпискою вартість виконання типового завдання користувача також визначає ліміти використання та ціни.
Ми говоримо з людьми, які виконують роботу, переглядаємо типові вхідні дані та визначаємо кроки, які підтримуватиме застосунок. Разом встановлюємо обсяг, обмеження та критерії успіху.
Ми створюємо прототип, щоб перевірити найважливіші технічні та продуктові припущення. Цей етап допомагає зрозуміти, чи можуть наявні дані та обраний підхід дати корисний результат.
Ми створюємо застосунок, підключаємо потрібні системи та впроваджуємо дозволи й процеси перевірки. Демонстрації дають вашій команді змогу оцінювати прогрес і вирішувати питання під час розробки.
Ми тестуємо за погодженими сценаріями, усуваємо проблеми та готуємо документацію з розгортання й експлуатації. Поетапне впровадження дозволяє користувачам перевірити систему в контрольованих умовах перед ширшим запуском.
Після запуску ми аналізуємо помилки, виправлення користувачів, зміни джерел і продуктивність. Ці дані визначають оновлення пошуку, промптів, інтеграцій і поведінки застосунку.
Оцінка залежить від робочого процесу, готовності даних, інтеграцій і вимог до розгортання та перевірки. Ми розбиваємо обсяг на результати, щоб ви бачили, що входить у кожен етап.
| Обсяг проєкту | Типовий склад робіт | Основні фактори, що впливають на оцінку |
|---|---|---|
| Сфокусований прототип | Один ключовий сценарій, тестові дані, базовий інтерфейс, оцінювання | Якість вхідних даних, придатність моделі, складність завдання |
| Бізнес-застосунок | Інтерфейс користувача, дозволи, інтеграції, тестування, розгортання | Кількість процесів, доступ до систем, вимоги до перевірки |
| Ширше впровадження | Кілька команд або процесів, спільні сервіси, операційний контроль | Власність на дані, залежності інтеграцій, потреби в розгортанні та підтримці |
Ми підбираємо стек під ваше наявне середовище, вимоги до даних і очікуване навантаження.
Ми можемо обговорити окремий проєкт або постійну підтримку розробки. Відповідальність команди, результати та умови підтримки фіксуються в пропозиції.
Обговорити проєктНаша робота охоплює все, що потрібно, аби ШІ-функцією можна було користуватися: інтерфейси, бізнес-логіку, доступ до даних, інтеграції та розгортання. Це особливо корисно, коли застосунок має працювати в межах наявного продукту.
Ми розбиваємо проєкти на етапи з визначеними результатами. Ваша команда може оцінити прототип, переглянути інтеграції та порівняти результати з погодженими критеріями, перш ніж розширювати обсяг.
Наші проєкти охоплюють документи, зовнішні системи, кілька ролей користувачів і перевірку людиною. Ми враховуємо ці залежності, коли визначаємо, що застосунок може надійно робити.
Перший етап співпраці може зосередитися на одному конкретному процесі. Ширше впровадження, додаткові інтеграції та нові функції можуть з'явитися після оцінки першої версії.
«Merehead не пошкодували часу, щоб зрозуміти, як наша команда обробляє страхові заявки, перш ніж створювати ШІ-агента. Він допомагає нам переглядати вхідні документи, знаходити деталі полісів і готувати відповіді, які перевіряють наші співробітники. Ми цінуємо, що команда рано ставила практичні запитання і разом із нами опрацювала винятки. Агент вписується в нашу щоденну роботу, а рішення залишаються за нашими людьми.»
Вартість залежить від обсягу, стану даних, інтеграцій і вимог до розгортання. Ми готуємо оцінку під конкретні результати й окремо визначаємо регулярні витрати. Якщо важливі припущення ще не перевірені, етап дослідження або прототипу допоможе визначити повний обсяг.
Вузький пілот і бізнес-застосунок мають різні вимоги. Очищення даних, погодження доступів та інтеграції можуть впливати на графік не менше, ніж сама розробка. Ми пропонуємо терміни після аналізу цих залежностей і критеріїв приймання.
Так. Спершу ми аналізуємо архітектуру застосунку, доступні API, автентифікацію та доступ до даних. Залежно від продукту, ШІ-функціональність можна додати окремим сервісом або інтегрувати в наявні компоненти.
Багато застосунків можуть використовувати наявні моделі з інструкціями та пошуком по інформації компанії. Донавчання — окреме рішення. На старті нам потрібні репрезентативний набір завдань, релевантні вихідні матеріали та приклади прийнятних результатів.
RAG надає релевантну інформацію з джерел у момент запиту. Донавчання змінює поведінку моделі на основі навчальних прикладів. Спершу ми оцінюємо проблему: брак знань, непослідовні відповіді та спеціалізована поведінка можуть потребувати різних рішень.
Ми визначаємо, які дані використовує система, де вони обробляються, хто має до них доступ і які зовнішні сервіси їх отримують. Контроль доступу, зберігання, логування та вимоги до розгортання потім відображаються в реалізації.
Право власності, доступ до репозиторію, документація та умови передачі визначаються в договорі. Пропозиція також перелічує сторонні сервіси та програмні залежності, потрібні для роботи застосунку.
Так. Підтримка може охоплювати моніторинг, розслідування інцидентів, зміни інтеграцій, оновлення моделей і заплановані покращення. Обсяг і відповідальність ми погоджуємо до початку періоду підтримки.
Розкажіть, що ви хочете створити або який процес потребує покращення. Вкажіть задіяні системи, наявні дані та вимоги до термінів чи розгортання.
Ми розглянемо запит і обговоримо обсяг, технічні варіанти та питання, які потрібно вирішити до оцінки.
