Услуги
AI в проде, не в демо.
Продакшен-RAG, агенты, evals и файнтюны живут в продукте и на ваших данных. Гардрейлы написаны так, что их прочитает юридический.
Прод
Что отдаём
- RAG по частным данным с контролем доступа
- Агентские сценарии с human-in-the-loop
- Eval-сьюты и регрессия промптов
- Оптимизация латентности и стоимости на масштабе
- Политики, логи и гардрейлы, готовые к red-team
Типичный стек
Claude
OpenAI
LangChain
Pinecone
Python
Начать ai проект
Коротко опишите, что собираете. За четыре рабочих часа ответим запиской или слотом в календаре на discovery-звонок.
Рекомендованные статьи
Блог
Сначала evals, потом промпты
Зачем гоняем регрессию LLM-выходов перед каждым релизом — и как это сменило ритм AI-поставки в ZNN.
Блог
Зачем нужен скучный веб-стек
TypeScript, Postgres и edge-деплой не впечатляют — зато на третий год вы всё ещё быстро итерируете, не переписывая платформу.
Блог
Мобильные релиз-трейны, которые не ломаются
Fastlane, поэтапные раскатки и фичефлаги — практический плейбук после восемнадцати сабмитов в App Store без пятничного отката.
Рекомендованные кейсы
iGaming · Платформа
Оператор казино · NDA
Под NDA стабилизировали три живых gambling-бренда: почистили легаси PHP/JS-стеки, вынесли общие модули и выкатили новый маркетинговый сайт, не останавливая трафик.
Fashion · Данные
Глобальный fashion-производитель
У крупного производителя одежды не было единого источника правды: Amazon, Zalando, свой D2C и опт говорили на разных схемах. Собрали управляемый слой данных — финансы и ops наконец видят, что откуда пришло.
Люкс · ETL
Luxclusif
LUX забирает остатки напрямую у Luxclusif, мапит их в таксономию каждого партнёра и по расписанию отдаёт CSV, готовые для Matrixify — без ручных таблиц между поставщиком и магазинами Shopify.