GenAI
Генеративный ИИ для продуктовых и операционных команд

shyash.ai, наш собственный продукт: ИИ-агенты пишут черновик, а человек одобряет его перед публикацией.

shyash.ai, наш собственный продукт: ИИ-агенты пишут черновик, а человек одобряет его перед публикацией.
- Ваша команда
- Ответы на основе ваших собственных документов
- Ваш продукт
- Черновики, краткие изложения и поиск внутри продукта
- Где это работает
- Приватные модели внутри вашей инфраструктуры
- Наш продукт
- shyash.ai: ИИ-агенты, человек одобряет
Когда команды обращаются к нам по поводу ИИ
Каждая строка ведёт к описанию того, как мы с этим работаем.
- Сотрудники тратят по несколько часов в день на перепечатывание бэк-офисных документов.Как мы подходим к задаче
- ИИ-пилот не дошёл от демо до продакшена.Как мы подходим к задаче
- Данные компании должны оставаться внутри вашей инфраструктуры.Как мы подходим к задаче
- Вы выбираете: места Copilot или конвейер документов.Как мы подходим к задаче
- Нет ML-команды, которая сопровождала бы систему после запуска.Как мы подходим к задаче
- Вы подбираете GPU-серверы для приватной языковой модели.Как мы подходим к задаче
Что генеративный ИИ даёт вашей команде
Внутри вашей инфраструктуры
- 01Ваши документыПолитики, договоры, руководства и обращения остаются там, где лежат сейчас.
- 02Поисковый индексНаходит фрагменты, которые отвечают на вопрос: генерация с дополнением выборкой (RAG).
- 03Приватная языковая модельПишет ответ по этим фрагментам на серверах, которые вы контролируете.
- 04Ваша командаПолучает ответ в инструментах и системах, которыми уже пользуется.
- 01
Ответы по документам
Ваша команда задаёт вопрос простым языком и получает ответ на основе ваших политик, договоров, руководств и обращений. Система — генерация с дополнением выборкой (RAG) по вашим собственным документам.
Дообучение или RAG на данных компании
- 02
Документы в записи
Мы вывели интеграцию LLM в прод внутри FinTech-периметра клиента: извлечение и нормализация неструктурированных уведомлений брокеров и торговых площадок — о корпоративных действиях, изменениях по инструментам и марже — в структурированные записи, которые потребляет торговая система.
Обработка документов с помощью ИИ
- 03
Функции в вашем продукте
Черновики, краткие изложения и поиск внутри продукта, который у вас уже работает: продукт составляет ответы и отчёты из собственных данных, сокращает длинные файлы и находит записи по запросу простым языком.
OpenAI API или Anthropic API
- 04
Приватные языковые модели
Мы разворачиваем приватные языковые модели внутри вашей инфраструктуры и подключаем их к системам, которые у вас уже работают. Ваши документы и данные клиентов остаются внутри вашего периметра.
OpenAI API или собственная модель на своих серверах
- 05
Застрявшие пилоты
Пилот, который сработал в демо и не дошёл до продакшена. Мы берём проекты, застрявшие у другой команды, и доводим их до продакшена, внутри вашей инфраструктуры, если данные должны оставаться в ней.
ИИ-пилот, который не дошёл до продакшена
Наш продукт · shyash.ai
shyash.ai: ИИ-агенты исследуют и пишут, человек одобряет
- Агенты
- Они исследуют, пишут, проверяют и измеряют
- Память
- Единая база фактов и решений компании
- Контроль
- Человек одобряет всё, что уходит наружу
Собственные серверы или облачный API
Приватная модель работает внутри вашей инфраструктуры, и документы остаются в ней. Облачному API от OpenAI или Anthropic не нужны собственные серверы, а текст уходит к провайдеру. На этих страницах разобраны компромиссы и объём памяти GPU, который нужен приватной модели.
Следующий шаг
Строите ИИ-функцию или конвейер документов?
Отправьте несколько строк о документах, о системах, к которым должна подключаться модель, и о том, могут ли данные покидать вашу инфраструктуру.
Мы ответим в течение 24 часов с чётким планом действий.
Три способа работать с нами
- 1
Разработка под ключ
Мы берём весь проект: от архитектуры через разработку до запуска.
- 2
Выделенная команда
Инженеры, которые работают только над вашим продуктом, пока они вам нужны.
- 3
Инженеры в вашей команде
Наши инженеры входят в вашу команду и работают в вашем процессе, под руководством ваших лидов.
Вы сохраняете полное право собственности на продукт и код, за исключением наших переиспользуемых компонентов.
Вы платите за готовую систему или за команду на согласованный срок. Доступ к продукту мы не продаём.
С чего мы начинаем
- 1
Опишите ваш проект
Несколько строк о том, что вы строите и где застряли.
- 2
Бесплатное знакомство с проектом
30-минутная встреча, чтобы обсудить ваш проект и его архитектуру.
- 3
Стоимость проекта
После встречи мы оцениваем стоимость работы над вашим проектом.
- 4
Строить с нами
Разработка под ключ, выделенная команда или инженеры в вашей команде.
Вопросы, которые нам задают
Что подразумевают под генеративным ИИ?
Модели, которые создают новый текст, изображения или код по инструкции. Большие языковые модели, на которых работают ChatGPT, Claude и Gemini, работают с текстом: отвечают на вопросы, пишут черновики, кратко излагают документы и извлекают из них факты.
Что генеративный ИИ может дать операционным командам?
Основная польза приходится на работу с текстом: ответы сотрудникам на вопросы по внутренним документам, черновики ответов и отчётов, краткое изложение длинных файлов и превращение уведомлений, форм и писем в структурированные записи для ваших систем.
Может ли модель работать внутри нашей инфраструктуры?
Да. Мы разворачиваем приватные языковые модели внутри вашей инфраструктуры и подключаем их к системам, которые у вас уже работают. Мы также строим генерацию с дополнением выборкой (RAG) по вашим собственным документам.
Что такое shyash.ai и кто его создал?
shyash.ai — наш собственный продукт: он показывает компаниям, что ИИ-ассистенты говорят их покупателям. Он работает на ИИ-агентах, которые исследуют, пишут, проверяют и измеряют, а человек одобряет всё, что уходит наружу.
Какие работы по GenAI вы берёте?
Ответы по собственным документам компании, ИИ-функции внутри вашего продукта и структурированные записи из документов, на приватных моделях внутри вашей инфраструктуры. Наш собственный продукт shyash.ai работает на ИИ-агентах, и человек одобряет всё, что уходит наружу.
Прочитайте до начала разработки
Недавние статьи
9 мин чтения
Генеративный ИИ на своих серверах: сколько памяти GPU нужно частной языковой модели
Как оценить, сколько памяти GPU нужно частной языковой модели: веса, память, которую добавляет каждый запрос, сколько GPU это означает и сколько стоит их аренда в час.
10 мин чтения
Дообучение или RAG: обучить AI-модель на данных вашей компании или дать ей искать по вашим документам
Чтобы отвечать на вопросы по вашим документам, AI-модели обычно нужен RAG, который находит факты под каждый вопрос. Дообучение лучше подходит для формата и тона.
10 мин чтения
Без ML-команды: кто эксплуатирует LLM-систему для тикетов поддержки и документов на ваших серверах после запуска
Компания без ML-команды может оставить эксплуатацию LLM-системы подрядчику, который её построил. Часть работы или всю работу может взять на себя и собственный ИТ-отдел компании.
10 мин чтения
Отдать работу с документами бэк-офиса BPO-провайдеру или автоматизировать её с помощью AI на своих серверах: как решает операционный директор
Ваши страховые заявления и KYC-документы могут обрабатывать сотрудники BPO-провайдера или AI на ваших собственных серверах. Оцените оба варианта на одной и той же выборке своих документов.
Планируете генеративный ИИ для своей команды?
Мы ответим в течение 24 часов с чётким планом действий.
Бесплатное знакомство с проектом · 30 минут


