AI-интеграции
AI в продукте — это не «подключить ChatGPT», а сделать так, чтобы он работал стабильно, быстро и недорого. Сделал украиноязычного голосового ассистента с задержкой меньше полсекунды и систему, которая сама выбирает модель под запрос.
Что входит
- LLM в ваш продукт: чат, поиск по документам, генерация и разбор текста
- Голосовые ассистенты: распознавание речи (Whisper), шумоподавление, синтез ответа
- Обработка документов: извлечение данных из счетов, договоров, анкет в структурированную форму
- Маршрутизация моделей: дешёвая модель для простого, сильная — для сложного, автоматически
- Контекст и память диалога, ограничение расходов, мониторинг качества ответов
Как я работаю
- 1
Разбор задачи
Вы описываете, что нужно, — я задаю вопросы и возвращаюсь с планом: этапы, сроки, что нужно от вас.
- 2
Прототип
Сначала рабочий каркас, а не презентация. Вы видите, как это работает, до того, как сделано всё.
- 3
Разработка
Короткие этапы с показом результата. Код в репозитории, деплой на ваш сервер или мой.
- 4
Запуск и поддержка
Выкладка, мониторинг, документация. Дальше — поддержка по договорённости или передача вашей команде.
Похожие кейсы
Реальные проекты из портфолио, ближе к этой теме.
Частые вопросы
Украинский язык — проблема для AI?
Для части моделей — да, особенно с фоновым шумом. Именно поэтому в ассистенте стоит VAD-шумоподавление и выбор модели под качество аудио.
Сколько стоит использование моделей?
Зависит от объёма. Маршрутизация обычно режет расходы в несколько раз: сильная модель вызывается только там, где нужна.
Данные не уйдут наружу?
Можно работать через API с политикой неиспользования данных или поднять локальную модель, если требования строгие.
Есть задача?
Опишите её в нескольких предложениях — отвечу, как это сделать и сколько времени займёт.