Контакт

ИИ-функции внутри продукта

Модель внутри интерфейса: поиск по смыслу, генерация, теги и модерация, рекомендации, документы в данные — с измеренным качеством и предсказуемыми расходами.

04 05 service 4 of 5 in Автоматизация и ИИ

Что входит

  • Семантический поиск, понимающий намерение, а не ключевые слова
  • Генерация описаний, выжимок и ответов
  • Классификация, теги и модерация
  • Персональные рекомендации
  • Маршрутизация между моделями, чтобы расходы оставались предсказуемыми
  • Ограничители, оценка качества и логирование — чтобы качество измерялось, а не предполагалось
  • Приватные или локальные модели, когда данные не могут покидать периметр

Кому подходит

  • SaaS-продукты, конкурирующие с теми, кто уже выпустил ИИ-функции
  • Маркетплейсы и каталоги, где поиск — главная воронка
  • Продукты, сидящие на данных, которые ни разу не превратили в функцию

Коротко

ИИ-функции встраивают модель прямо в интерфейс вашего продукта: поиск, который понимает смысл, генерация описаний и выжимок, автоматические теги и модерация, рекомендации, разбор документов в данные. Мы начинаем с задачи и метрики, проверяем качество на наборе ваших примеров и только потом встраиваем функцию в продукт. Расходы остаются предсказуемыми благодаря распределению между моделями и кэшу, а качество защищают ограничители, проверка формата и запасной вариант на случай, если модель недоступна. Когда данные не могут покидать периметр, модель работает на вашем сервере. Цена считается по часам и фиксируется до старта.

Какие ИИ-функции мы встраиваем

Не окно чата «для галочки», а функции, которые экономят время пользователей и превращают ваши данные в пользу.

  1. 01

    Поиск по смыслу

    Понимает, что человек имеет в виду, а не только слова: синонимы, описание своими словами, другие языки.

    pgvectorсинонимыразные языки

  2. 02

    Генерация текстов

    Описания товаров, выжимки длинных документов, черновики ответов — с утверждением человеком там, где это важно.

    описаниявыжимкичерновики

  3. 03

    Классификация и модерация

    Теги, категории, тональность, спам и нарушения правил — разбираются автоматически.

    тегиотзывыспам

  4. 04

    Рекомендации

    Похожие товары, связанные статьи, «с этим берут» — по смыслу и поведению.

    похожееперсонализация

  5. 05

    Документы в данные

    Поля достаются из PDF, сканов и писем и попадают в продукт как структурированные данные.

    PDFсканыписьма

  6. 06

    Помощь внутри продукта

    Ответы о том, как работает продукт, по вашей документации — прямо там, где пользователь застрял.

    RAGдокументация

Как мы встраиваем ИИ-функцию в продукт

Модель — самая простая часть. Важно то, что вокруг неё: метрика, проверки и поведение, когда что-то пошло не так.

  1. Задача и метрика

    Что именно должно стать лучше и как мы это поймём: меньше пустых поисков, быстрее обработка, меньше ручных правок.

  2. Набор проверочных примеров

    Настоящие запросы и документы с правильными ответами — по ним проверяется каждая версия функции.

  3. Сравнение моделей

    Несколько моделей прогоняются на одном наборе: выбираем по качеству, скорости и цене за обращение.

  4. Встраивание в интерфейс

    Ответ появляется по мере написания, есть понятные состояния загрузки, а результат пользователь всегда может поправить.

  5. Ограничители и запасной вариант

    Вход и выход проверяются; если модель недоступна, поиск переключается на обычный, а генерация встаёт в очередь.

  6. Замеры в работе

    Журнал запросов, ответов и расходов; метрика сравнивается с цифрами «до».

Облачная модель или своя

Модель выбирается под задачу, бюджет и требования к данным — иногда оба вида работают рядом.

КритерийОблачный API (Claude, GPT)Локальная модель на вашем сервере
Качество самые сильные модели для сложных задач хорошее на узких задачах: теги, извлечение, поиск
Данные уходят провайдеру по API, условия запрещают обучение на них остаются на вашем сервере
Расходы оплата по факту использования сервер с видеокартой — постоянная сумма
Старт быстрый нужны железо и настройка
Когда выбирать большинство задач, особенно на старте данные не могут покидать периметр или объём большой и ровный

Предсказуемые расходы

ИИ-функция не должна превращаться в счёт, который растёт быстрее продукта.

  1. 01

    Распределение между моделями

    Простые запросы — дешёвой и быстрой модели, сложные — сильной.

  2. 02

    Кэш для повторов

    Одинаковый запрос не оплачивается дважды.

  3. 03

    Векторы считаются один раз

    Для поиска товар обрабатывается, когда его добавили или изменили, а не на каждый запрос.

  4. 04

    Лимиты

    На пользователя и на месяц — чтобы один активный аккаунт или бот не съел бюджет.

  5. 05

    Стоимость каждого обращения

    Видна в журнале: вы знаете, сколько функция стоит на пользователя и в месяц.

  6. 06

    Ключи на вас

    Аккаунты моделей принадлежат вам — вы платите провайдеру напрямую.

Частые ошибки с ИИ-функциями

  1. ИИ ради пресс-релиза

    Функцией без задачи и метрики пользуются неделю и забывают.

  2. Нет проверочных примеров

    Без них каждое изменение — лотерея: что-то стало лучше, что-то тихо сломалось.

  3. Генерация сразу на витрину

    Непроверенные описания приносят ошибки в характеристиках и обещания, за которые придётся отвечать.

  4. Одна дорогая модель на всё

    Большинство запросов простые — платить за каждый по максимальной цене расточительно.

  5. Нет запасного варианта

    У провайдеров моделей тоже бывают сбои. Без запасного варианта вместе с ними ложится весь продукт.

  6. Лишние личные данные в запросах

    Модели передаётся только то, что нужно для задачи, — имена и контакты убираются, где это возможно.

Вопросы об ИИ-функциях

Сколько стоит внедрить ИИ в продукт?

Разработка считается по часам и фиксируется до старта. Расход на модели оплачивается провайдеру отдельно, по факту использования; оценка — бесплатно.

Сколько времени занимает?

Ориентир — от одной до четырёх недель на одну ИИ-функцию вместе с набором проверок. Точные даты фиксируются до старта.

Можете добавить ИИ в наш существующий продукт?

Чужой код мы не правим, поэтому функция делается отдельным сервисом с API и документацией — ваша команда подключает её сама. В продукты, которые делаем мы, встраиваем напрямую.

Какие модели вы используете?

Claude, GPT и локальные модели — выбираем на наборе ваших примеров по качеству, скорости и цене.

Как вы измеряете качество?

На наборе настоящих примеров с правильными ответами — до запуска и после каждого изменения, а в работе — по метрике, согласованной на старте.

Можно сгенерировать описания для тысяч товаров?

Да. Генерация идёт в фоне по вашим характеристикам, а человек проверяет выборку и всё, в чём модель не уверена, прежде чем текст попадёт на витрину.

Безопасны ли наши данные?

Работа идёт по API, где условия провайдера запрещают обучать модели на ваших данных, а модели передаётся только нужное для задачи. Если данные не могут покидать периметр, ставится локальная модель.

Что если модель недоступна?

Функция не ломает продукт: поиск переключается на обычный, генерация встаёт в очередь, а пользователь видит понятное сообщение.

Работает ли поиск по смыслу на других языках?

Да: многоязычные модели понимают запрос на одном языке и находят материал на другом.

Кому принадлежат функция и ключи?

Вам. Код, аккаунты моделей и ключи оформляются на вас и передаются при запуске.

Форма

Обсудить
ИИ-функцию

Расскажите о продукте, о данных, которые в нём есть, и о том, что должны уметь пользователи, — предложим ИИ-функции, которые окупятся, и оценим работу. Консультация бесплатная.

Или пишите на [email protected]