Stuzhuk Lab
Химия кода
Внедрение искусственного интеллекта
Ассистенты, RAG, OCR и ИИ, связанный с ERP, которые держат реальную нагрузку — не демо. Вертикальный срез за недели, затем расширение с оценкой качества и контролем стоимости.
Технологии. Данные. Результат. Внедряю ИИ, подключённый к вашим системам — не демо-чат в вакууме. Помощь сотрудникам и клиентам 24/7, конвейеры документов, прогнозы и связка с ERP (CRM, склад, финансы, производство) — при необходимости через интеграцию с 1С.
Формат работы: фиксируем бизнес-результат, выбираем узкий первый сценарий (один тип документа, один домен FAQ, один прогноз), опираем модель на ваши API и метаданные, затем расширяем. Стек: TypeScript/Node.js или Python для оркестрации, LLM API или on-prem по требованиям, журналы и роли с первого дня.
Примеры из практики
Недавние кейсы: thinklens-bot и cursor-telegram-integration — проекты, где применялись навыки внедрение искусственного интеллекта (LLM, RAG, чат-боты, OCR, документы, прогнозы, TypeScript, Node.js, Python, API ERP, 1С, безопасность данных, автоматизация).
В этих проектах сочетались продуктовый UI, API и эксплуатационные задачи: роли, выгрузки, интеграции и наблюдаемость. Цель — система, которую ваша команда может развивать, а не одноразовый демо-прототип.
Типичное сотрудничество начинается с письменного брифа: ограничения, интеграции, комплаенс и критерии «готово» для первого релиза. Делим работу на вертикальные этапы — прогресс виден каждые 1–2 недели, приоритеты можно менять без потери нити.
После запуска — короткое сопровождение: краевые случаи, производительность, передача знаний. Дальнейшая поддержка остаётся у in-house команды или по ретейнеру — как удобнее вам.
Решения фиксируем понятным языком, держим staging близко к продакшену и оставляем runbook, чтобы команда не зависела от подрядчика после передачи. Если у вас уже есть дизайнеры или backend-разработчики — встраиваемся в ваши ритуалы, а не создаём параллельный процесс.
Частые вопросы
Нажмите на вопрос, чтобы раскрыть ответ.
Вы делаете «просто чат-бота» или привязку к нашим данным?
Ассистенты на ваших данных — API, документы, метаданные ERP, RAG или вызов инструментов — не обёртка над публичным ChatGPT. Границы данных фиксируем до первого промпта.
С какими ERP можно связать ИИ?
1С, своя ERP и модули CRM, склад, финансы, производство через HTTP API и очереди. Ядро учёта — в интеграции с 1С.
Как обрабатываются ошибки распознавания документов?
Пороги уверенности, сверка с правилами ERP и очередь ручной проверки для низких оценок — без тихой проводки в учёт.
Можно ли запускать модели on-prem или в нашем VPC?
Да, если политика требует: on-prem или private cloud для LLM/OCR, без обучения на ваших данных без договора, шифрование и логи доступа по умолчанию.
Какой реалистичный первый этап?
Один вертикальный срез за 3–8 недель: внутренний FAQ-бот, один тип документа или одна метрика прогноза — затем расширение модулей и каналов.
