Генеративный ИИ
Черновики, переписывание и структурированная генерация внутри вашего продукта.
Искусственный интеллект
Решения разработки ИИ и автоматизации
ИИ полезен, когда привязан к реальному процессу: ответы по утверждённым документам, извлечение полей из файлов, черновик первого ответа, маршрутизация тикета или резюме внутренней базы знаний. Он бесполезен как слоган на главной.
ZEH Technologies проектирует ИИ-функции как ПО: источники данных, права, оценку, журналирование, человеческий запасной путь и интерфейс, которым люди действительно будут пользоваться. Мы не обещаем интеллект человеческого уровня, гарантированный ROI или показатели точности, которые не можем измерить в вашей среде.
Работа охватывает генеративный ИИ, ИИ-агентов, ИИ-чат-ботов, RAG, ассистентов знаний, бизнес-автоматизацию, интеграции LLM, интеллект документов, ИИ-поиск, автоматизацию рабочих процессов, ИИ API, извлечение данных, ИИ поддержки клиентов, помощь продажам и внутренние системы знаний.
ИИ-агенты
Ассистенты, использующие инструменты и следующие заданному процессу, а не открытой персоне.
ИИ-чат-боты
Ассистенты поддержки и сайта, опирающиеся на ваш контент.
RAG / системы знаний
Извлечение по вашим документам с цитатами обратно к источникам.
Интеллект документов
Классификация, извлечение и резюмирование бизнес-файлов.
Интеграции LLM
Соединения API, управление промптами и ограничения безопасности.
Автоматизация рабочих процессов
Триггеры, очереди и передачи в существующее ПО.
ИИ-поиск
Находимость по политикам, тикетам, SKU или руководствам.
Бизнес-задача, которую должен атаковать ИИ
Компании тратят время на поиск последней версии политики, повторные ответы на один и тот же вопрос клиента, копирование полей из PDF или ручную сборку еженедельных отчётов. Это ограниченные задачи. Их можно измерить: затраченное время, доля ошибок, размер бэклога.
Безграничные задачи — «заменить команду», «автономная компания» — не наш способ определять объём. Мы выбираем процесс, набор данных, пользователя и определение готовности.
Как мы реализуем ИИ
Большинство проектов начинается с данных: где они живут, кто может их видеть, насколько они свежи и как будут обновляться. Затем мы выбираем извлечение, инструменты и интерфейс модели. Затем строим поверхность продукта — чат, боковую панель почты, фоновую задачу или API.
Оценка — часть поставки: выборка вопросов или документов, ожидаемые ответы и цикл проверки. Если система не может показать источники в работе со знаниями, мы считаем это дефектом продукта, а не чертой характера.
Где ИИ стоит в вашей архитектуре
ИИ-функциям почти всегда нужен бэкенд: аутентификация, хранение файлов, очереди задач, журналы аудита. См. разработку API и бэкенда. Публичный сайт или приложение — лишь один клиент этой системы.
Для представлений, ориентированных на результат, используйте хаб ИИ-решений. Для того, как мы строим, оставайтесь на этих страницах услуг.
Услуги разработки ИИ
ИИ-агенты
Заказные агенты для исследований, поддержки, отчётности и внутренних процессов.
ИИ-чат-боты
Ассистенты поддержки, знаний и многоязычные.
Генеративный ИИ
Продуктовые функции, которые пишут черновики и преобразуют контент.
Разработка RAG
Заземлённые ответы из ваших собственных знаний.
ИИ-автоматизация
Подключите модели к остальному бизнес-процессу.
Интеграция LLM
Модели, API и контроль внутри существующего ПО.
Document AI
Извлечение и понимание бизнес-документов.
Связанные услуги
Связанные решения
Связанные работы
Вопросы и ответы
Вопросы, которые компании задают чаще всего.
Что такое заказная разработка ИИ?
Создание ИИ-функций вокруг ваших данных, прав и процессов, а не вставка универсального виджета чат-бота.
Может ли ИИ интегрироваться с нашим существующим ПО?
Да, через API, webhooks и фоновые задачи. Качество интеграции зависит от API другой системы.
Что такое ИИ-агент?
ПО, которое может вызывать инструменты и следовать шагам к цели, с ограничениями. Это не человек и не должно описываться как человек.
Что такое RAG?
Генерация с дополнением извлечением: модель отвечает, используя извлечённые фрагменты из ваших источников знаний. См. страницу RAG.
Можете ли вы построить внутреннего корпоративного ИИ-ассистента?
Да. Обычно это система RAG или агент с SSO, ролями и журналами аудита.
Сколько длится ИИ-проект?
Сфокусированный пилот может занять недели. Производственный ассистент с оценкой, правами и интеграциями занимает дольше. Мы оцениваем после просмотра данных и систем.
Начать проект
Обсудите это с ZEH Technologies.
Поделитесь текущей системой, аудиторией и ограничениями. Мы порекомендуем практичный следующий шаг.