Развёртывание локальных LLM на вашей инфраструктуре с Ollama
On-premise стек LLM: Ollama, подбор модели и конфигурации под ваше железо, разграничение доступов и мониторинг. Размещение и маршрутизация данных фиксируются по требованиям ИБ.
Подробнее →Направление
Внедрение LLM и AI-автоматизация
Локальные и облачные LLM: Ollama, подбор актуальных моделей по benchmark, защищённый RAG, fine-tuning и AI-агенты. Маршрутизация данных задаётся по требованиям сценария, а TCO и риски vendor lock-in считаются до пилота.
Внедрение LLM и AI-автоматизация — это не «поставить ChatGPT и ждать чуда», а интеграция языковых моделей в реальные процессы: обработка обращений, QA звонков со сверкой CRM, извлечение данных из документов, корпоративный поиск по базе знаний. Работаю с локальными моделями (Ollama), облачными API и RAG — с контролем безопасности данных и измеримым эффектом для бизнеса.
Контекст
Когда это нужно бизнесу
- Команда тратит часы на разбор однотипных документов, писем и Excel — LLM мог бы, но «не знаем, с чего начать»
- Облачные AI-сервисы не проходят compliance: данные нельзя отправлять наружу
- Пробовали ChatGPT «вручную» — эффект есть, но не масштабируется и не встроен в процесс
- Подрядчик предлагает «AI-трансформацию» без пилота и понимания ROI
Подход
Как выстраиваю работу
Начинаю с одного конкретного кейса — обработка обращений, извлечение из Excel, поиск по документам — и считаю baseline: сколько времени уходит сейчас, какой объём, какие ошибки. Подбираю стек (локальная модель, облако, RAG) под ваши ограничения по данным и бюджету. Делаю пилот на реальных данных, измеряю качество и latency, только потом масштабирую. Без «big bang AI-проекта» на полгода — сначала работающий результат за 2–4 недели.
Результат
Что меняется после внедрения
- AI встроен в конкретный процесс — не эксперимент в вакууме
- Контроль данных: локальные модели или RAG с изоляцией корпоративной информации
- Измеримая экономия времени или снижение ошибок на пилотном кейсе
- Roadmap масштабирования на другие процессы — с понятной экономикой
Михаил Клименко внедрял LLM в операционные процессы: AI-извлечение из Excel для CRM, RAG по регламентам колл-центра, AI-агенты первой линии и AI QA звонков со сверкой CRM. Знаю разницу между demo на конференции и production-системой, которая не ломается при росте нагрузки.
Услуги направления
Что входит в направление
Выберите задачу — разберём формат работы и следующий шаг.
Гибридная схема: тяжёлые модели и Ollama Cloud с контролем маршрутизации и данных
Когда ресурсоёмкая модель не помещается в доступную GPU-память: гибрид локального inference и Ollama Cloud с маршрутизацией по требованиям к данным. Считаю TCO вариантов до старта.
Подробнее →Защищённые RAG-системы на внутренних документах
RAG поверх регламентов, договоров и базы знаний: ответы с цитированием источника, разграничение прав на уровне документов, аудит запросов. Ответы формируются по найденным источникам с порогом релевантности; при недостатке данных система возвращает «не найдено».
Подробнее →AI-извлечение данных из неструктурированных файлов и прайсов
LLM-разбор файлов, где детерминированный парсинг бессилен: свободный формат, разные шаблоны поставщиков, вложенные заголовки. Извлечение сущностей, приведение к единой схеме, выгрузка в CRM/ERP с валидацией.
Подробнее →Fine-tuning под домен: терминология, регламенты, тон компании
Дообучение открытых моделей на ваших данных: подготовка датасета, LoRA/полный fine-tuning, регрессионные тесты качества. Модель отвечает в терминах вашего бизнеса, а не «в среднем по интернету».
Подробнее →Бенчмаркинг LLM на ваших задачах: качество, латентность, стоимость
Сравнение моделей на вашем реальном пайплайне, а не на публичных лидербордах: точность, скорость ответа, стоимость 1000 запросов. На выходе — отчёт с цифрами и обоснованный выбор стека до того, как потрачен бюджет.
Подробнее →AI-агенты первой линии: квалификация обращений до оператора
Агент разбирает входящие обращения: квалификация, ответ по базе знаний, сбор данных, эскалация человеку по правилам. Снижение стоимости обработки обращения и время первого ответа в секундах — с контролем качества, а не «чат-бот ради галочки».
Подробнее →AI QA звонков: сверка разговора со статусом CRM
Модель читает расшифровку звонка и сверяет её со статусом в CRM: что сказал клиент и совпадает ли карточка. Результат — очередь руководителю с цитатой, а не автосмена статуса. MCP — способ, которым агент ходит в CRM.
Подробнее →