Protocore
Связаться с нами

Услуги / ИИ

Искусственный интеллект, который доходит до продакшена.

Мы создаём LLM-приложения, системы поиска и ML-пайплайны, которые выдерживают реальную нагрузку: с метриками, оценкой качества и эксплуатацией. Демо сделать легко; мы выпускаем версию, которая держится.

Связаться с намиСмотреть продукты

Наш подход

Сначала evals, потом фичи.

Большинство ИИ-проектов буксуют, потому что никто не может сказать, стало ли лучше. Мы начинаем с измеримого результата, сначала строим стенд оценки и только потом выпускаем функции под него. Retrieval, агенты и дообучение — лишь средства; контракт — это eval.

  1. 01Результат и eval определены до первой строки кода модели
  2. 02Retrieval и grounding вместо «сырой» генерации
  3. 03Человек в контуре там, где высоки ставки
  4. 04Бюджеты на стоимость и задержку — в приоритете

Возможности

Что мы строим.

  • LLM-приложения и агенты

    Ассистенты и агенты с бюджетами, allowlist и человеком в контуре там, где это важно.

  • Retrieval-augmented generation

    Ответы на основе ваших документов, каждое утверждение — со ссылкой на источник.

  • Семантический и гибридный поиск

    Гибридный поиск с reranker: оценённые фрагменты находятся до того, как сгенерировано хоть слово.

  • Интеллектуальная обработка документов

    Уверенность по каждому полю при извлечении: низкие оценки уходят на проверку, остальное проходит автоматически.

  • Компьютерное зрение

    Модели, которые читают изображения и видео: от классификации и детекции до OCR сканов документов.

  • ML-пайплайны и обучение

    Обучение от загрузки данных до canary-деплоя, с eval-гейтом, который нужно пройти перед выпуском.

  • MLOps и стенды оценки

    Golden sets, регрессионные гейты в CI и online evals, которые сэмплируются каждый день.

  • Model serving и инференс

    Продакшен-инференс с первого дня под контролем стоимости, задержки и качества.

В деле

Ещё четыре экрана из наших работ.

Реальный интерфейс продукта на демо-данных.

Retrieval перед генерацией — гибридный поиск по 12 408 фрагментам контрактов, четыре цитируемых отрывка и ответ, где все пять утверждений ведут к источникам.
Ночной запуск обучения №412 — семь этапов, eval-гейт, который нужно пройти 8/8 до canary, и бюджеты стоимости, задержки и вызова, каждый на 70%.
Этап Operate — дрейф ниже порога оповещения 0,40, €0,0042 за вызов при бюджете €0,0060 и 240 online evals в день.
Человек в контуре там, где это важно: всё, что ниже 0,85 по уверенности, останавливается здесь, остальные 92% идут напрямую.

Как мы работаем

От промпта до модели в эксплуатации.

  1. 01

    Постановка

    Мы определяем результат, eval, который его измеряет, и минимальный срез, который стоит выпускать.

  2. 02

    Основа

    Retrieval, пайплайны данных и guardrails — чтобы модель отвечала исходя из вашей реальности.

  3. 03

    Запуск

    Продакшен-инференс с первого дня под контролем стоимости, задержки и качества.

  4. 04

    Эксплуатация

    Мы следим за evals в продакшене и защищаемся от дрейфа, затем передаём систему или ведём её вместе с вами.

Результаты

Что даёт работа.

Цифры по ИИ-системам, которые мы сегодня эксплуатируем в продакшене.

1M+

Обработано документов

92%

Сквозная автоматическая обработка

8

Eval-наборы в CI

24/7

Инференс в эксплуатации

Продукты

ИИ как продукт.

ИИ-платежи

Пусть ИИ тратит деньги — в рамках, которые задаёте вы

Бюджеты, allowlist мерчантов, пороги одобрения и kill-switch — агентные платежи под управлением человека.

Каждое действие в аудите

Смотреть кейсОперации

Бэк-офис для любого фронтенда

Customer 360, операционные очереди и обе платёжные рельсы — в одном интерфейсе. Каждое привилегированное действие требует указания причины и попадает в аудит.

Одна консоль — вся операционная работа

Смотреть кейс

Нужно построить ИИ-систему?

Расскажите, какой результат нужно сдвинуть. Мы вернёмся с eval, архитектурой и планом.

Связаться с намиcontact@protocore.io