Корпоративный AI-контур
Когда сотрудники вставляют данные компании в публичные чат-боты, никто не контролирует, куда они уходят. Мы строим собственную AI-среду: модели, права доступа, журналы и правила, чтобы команды пользовались AI на данных компании и вы контролировали, что с ними происходит.
Что входит
- Выбор, где всё работает: on-premise, частное облако, публичное облако или гибрид
- Развёртывание и подключение языковых моделей (LLM)
- Управление доступом, журналы и лимиты использования
- Harness для агентов: инструменты, правила и проверки, в рамках которых они работают
- Оценка качества и мониторинг ответов AI
Что вы получите
- Единое контролируемое место для работы с AI в компании
- Данные компании остаются в заданных вами границах
- Видно, кто и с какими данными использовал AI
- Основа для агентов, RAG и интеграций
Кому подходит
Компании, которые хотят применять AI на внутренних данных, но не могут отправлять их в публичные сервисы, а также команды, чьи разрозненные AI-эксперименты пора свести в одну управляемую среду.
Работаем с компаниями по всему миру.
Частые вопросы
Может ли всё работать на наших серверах?
Да, развёртывание on-premise возможно. Если требования позволяют, можно развернуть и в частном облаке, и на AWS, Azure или Google Cloud, или совместить варианты. Сравниваем их в начале.
Что такое harness для агентов?
Среда вокруг AI-агента: какими инструментами он может пользоваться, к каким данным имеет доступ, какие правила действуют и как проверяется его работа. Именно хороший harness делает агента достаточно надёжным для реальной работы.
Какие модели вы используете?
Выбираем под задачу, бюджет и требования к месту хранения данных. Среда устроена так, чтобы модель можно было заменить, не перестраивая всё.
Вы сами так работаете?
Да. Наша собственная команда состоит из AI-агентов, работающих парами: один делает работу, другой её проверяет.
On-premise или в облаке
Всё, что мы строим, может работать там, где разрешено находиться вашим данным. Вариант выбираем вместе, исходя из требований безопасности, применимого закона и бюджета.
On-premise
На ваших серверах: данные и модели остаются внутри вашего периметра.
Частное облако
Выделенная среда в облаке, изолированная от других клиентов.
Публичное облако
AWS, Microsoft Azure или Google Cloud: управляемые сервисы для быстрого старта и гибкого масштабирования.
Гибрид
Чувствительные данные остаются у вас, а остальная нагрузка работает в облаке.
Бесплатный экспресс-разбор за 30 минут
Расскажите о задаче: за 30 минут онлайн разберём, где ломаются ваши данные и что исправить в первую очередь. Бесплатно и без обязательств.