Your experience matters to us

We use cookies and similar tools to optimize how our site works and tailor content just for you. By continuing, you accept our cookie policy.

Генеративный AI и LLM для бизнеса

Получите решение на больших языковых моделях под ваши данные: ассистента по базе знаний, поиск на естественном языке, генерацию контента и документов с контролем доступа и точностью ответов.
Обсудить проект

Когда нужен генеративный AI

Модель не знает ваши данные

Публичные нейросети не знают внутренних документов компании и отвечают общими формулировками.

Данные нельзя отдать наружу

Чувствительную информацию опасно загружать в публичные сервисы без контроля доступа.

AI используют вразнобой

Команда применяет нейросети без правил, и результат получается непредсказуемым.

Знания тонут в документах

Информация разбросана по файлам и базам, и найти нужное занимает много времени.

Контент нужен в объеме

Описаний, текстов и ответов нужно много, а ручная подготовка не успевает за спросом.

AI нужен в продукте

Хочется встроить генеративные функции в сервис, но неясно, как сделать это надежно.

Зачем бизнесу генеративный AI и LLM

Генеративный AI — это технологии на основе больших языковых моделей (LLM), которые создают текст, отвечают на вопросы и работают со знаниями компании. На их базе строят ассистентов по внутренним документам, генерацию контента, поиск по базе знаний и обработку обращений. Модели подключают к данным компании через RAG.

Без собственного решения компания упирается в публичные модели. ChatGPT и подобные сервисы не знают внутренних документов и отвечают общими формулировками, а загружать в них чувствительные данные рискованно. Сотрудники используют нейросети вразнобой, без правил и контроля, и результат получается непредсказуемым.

С генеративным AI на данных компании ответы становятся точными и опираются на внутренние документы. Поиск по базе знаний работает на естественном языке, контент готовится в объеме, а обработка обращений ускоряется. Данные остаются под контролем, а доступ к ним ограничивается по ролям.

BIG LAB разрабатывает решения на генеративном AI и LLM под задачи бизнеса. Подключаем модели к данным компании через RAG, настраиваем поиск, генерацию и обработку документов и закрываем доступ по ролям. Вы получаете рабочий инструмент на ваших данных и под вашим контролем.

Помогаем бизнесу расти в цифровой среде

с 2022 года
Работаем с компаниями в Дубае на этапе роста и масштабирования
100+ проектов
AI, SEO, разработка и цифровые продукты
10+ отраслей
Экспертиза в недвижимости, e-commerce, юридической и финансовой сферах
12+ стран
Проекты в ОАЭ, GCC, Европе, Азии и Северной Америке

LETOILE

SEO для одного из крупнейших премиальных бьюти-ритейлеров в регионе MENA.
Подробнее

Mira Developments

Международная SEO-программа для девелопера элитной недвижимости с проектами по всему миру.
Подробнее

Emirates Government Services Hub

Долгосрочная SEO-программа для авторизованного центра госуслуг в ОАЭ.
Подробнее

Qemtex Chemical Holding

Международная SEO-программа для производителя порошковых покрытий в узкой глобальной нише.
Подробнее

Mira International

SEO полного цикла для агентства элитной недвижимости в ОАЭ.
Подробнее
LETOILE
Mira Developments
EGSH
Qemtex Chemical Holding
Mira International

Как мы работаем

1

Разбираем задачи и данные

Определяем, где генеративный AI даст эффект, и какие данные для этого есть.
2

Выбираем модель и подход

Подбираем LLM и способ работы с данными: RAG, дообучение или их сочетание.
3

Готовим базу знаний

Собираем и структурируем документы, по которым модель будет давать ответы.
4

Разрабатываем решение

Связываем модель с данными, настраиваем генерацию и поиск, закрываем доступ по ролям.
5

Тестируем качество ответов

Проверяем точность на реальных запросах и убираем ошибки и выдумки.
6

Запускаем и развиваем

Следим за качеством, обновляем базу знаний и расширяем сценарии.

Что компания получает с генеративным AI

По итогам работы компания получает решение на генеративном AI, настроенное под свои задачи и данные: подключение модели к базе знаний, настроенную генерацию и поиск, разграничение доступа и инструкцию по работе. Инструмент дает ответы на основе внутренних документов компании.

Решение строится на данных компании. Через RAG модель обращается к внутренним документам и отвечает точно, со ссылкой на источник. Поиск по базе знаний работает на естественном языке, поэтому сотрудник находит нужное за секунды вместо просмотра десятков файлов.

Контент и документы готовятся в объеме. Модель генерирует описания, тексты, ответы на типовые обращения и черновики документов по заданным правилам и стилю. Человек проверяет и утверждает результат, а время на рутинную подготовку сокращается.

Данные остаются под контролем. Решение разворачивается с разграничением доступа по ролям и обработкой с учетом PDPL, поэтому чувствительная информация не уходит в публичные сервисы. Видно, кто и к каким данным обращается, а спорные ответы проверяются человеком.

Генеративные функции встраиваются в продукты и процессы компании. Ассистент, поиск или генерация подключаются к сайту, CRM или внутренним системам через API. Решение развивается поэтапно: база знаний пополняется, а сценарии расширяются по мере роста задач.

Усиливайте позиции на рынке с BIG LAB

Обсудить проект
Использование ИИ в работе
Применяем искусственный интеллект в собственных процессах и в продуктах клиентов.
Опыт работы с крупным бизнесом
Понимаем требования, процессы и уровень ответственности в проектах крупных компаний.
Разработка под нагрузку
Создаем решения, которые выдерживают рост числа запросов и пользователей.
Конкурентные ниши
Работаем с финансами, недвижимостью, e-commerce и другими требовательными сегментами.
Долгосрочная работа с проектами
Развиваем решение с ростом бизнеса, пополняем базу знаний и расширяем сценарии.

Часто задаваемые вопросы о генеративном AI и LLM

Что такое генеративный AI и LLM?
Генеративный AI — это технологии на основе больших языковых моделей (LLM), которые создают текст, отвечают на вопросы и работают со знаниями компании. На их базе строят ассистентов по документам, генерацию контента, поиск по базе знаний и обработку обращений. Модели подключают к данным компании, чтобы ответы опирались на внутреннюю информацию.
Что значит решение на своих данных и RAG?
RAG — это подход, при котором модель перед ответом обращается к базе знаний компании и формирует ответ на основе найденных документов. Так модель отвечает по внутренней информации со ссылкой на источник. Это дает точность и снижает выдумки по сравнению с публичными нейросетями, которые этих данных не знают.
Безопасны ли данные при работе с LLM?
Да, при правильной настройке. Решение разворачивается с разграничением доступа по ролям, данные обрабатываются с учетом PDPL и отраслевых требований ОАЭ, а чувствительная информация не уходит в публичные сервисы. Видно, кто и к каким данным обращается, а спорные ответы выводятся на проверку человеку.
Чем решение отличается от обычного ChatGPT?
Публичный ChatGPT не знает внутренних документов компании и отвечает общими формулировками, а загрузка в него чувствительных данных рискованна. Собственное решение подключает модель к данным компании, дает ответы по внутренней базе и работает с контролем доступа. Это рабочий инструмент под задачи бизнеса на ваших данных.
Какие задачи решает генеративный AI?
Генеративный AI закрывает поиск по базе знаний на естественном языке, ассистента по внутренним документам, генерацию описаний, текстов и ответов, подготовку черновиков документов и обработку обращений. Конкретный набор задач зависит от данных компании и выбирается на этапе разбора процессов.
Нужно ли дообучать модель под компанию?
Не всегда. Для многих задач достаточно подключить модель к базе знаний через RAG, без дообучения. Дообучение применяют, когда нужна узкая специфика или особый стиль ответов. Подход выбирается на старте по задачам, данным и требованиям к точности и приватности.
Как контролируется точность ответов?
Точность обеспечивается за счет работы по данным компании и ссылок на источники, а ответы проверяются на реальных запросах перед запуском. Спорные случаи выводятся на человека. Для критичных сценариев настраивается контроль, чтобы снизить риск ошибок и выдумок в ответах модели.
Сколько времени занимает разработка решения?
Сроки зависят от объема данных, выбранного подхода и интеграций. Решение с поиском по базе знаний через RAG можно запустить за несколько недель, проекты с дообучением и встраиванием в продукт требуют больше времени. Точный срок определяется после разбора задач и данных компании.

Готовы обсудить проект?

Расскажите о задаче — предложим подход и варианты решений
Обсудить проект