Dzeta — Разработка ИИ решений для Бизнеса

Наши решения

Умная поддержка клиентов

Первая линия без перегрузки операторов

Корпоративный поиск

RAG-система поверх ваших документов

Ассистент продаж

Квалификация, черновики КП и писем

Обработка документов

Извлечение данных из договоров, счетов, актов

Аналитика и прогнозирование

Выявление трендов и аномалий в данных

Голосовые ассистенты

Обработка входящих звонков

Как мы работаем

01

Не «один бот на всё»

Проектируем как набор компонентов: поиск, классификация, маршрутизация, шаблоны. Генерация текста — только там, где она оправдана.

02

RAG, а не просто чат

Ответ опирается на ваши документы, а не на то, что модель «придумает». Каждый ответ можно проверить по источнику.

03

Качество по метрикам

До запуска — тест-набор из ваших реальных примеров. При изменениях — проверка регресса. Вы видите цифры, а не обещания.

04

Безопасность в деталях

Разграничение доступа по ролям. Логирование для аудита. Размещение в вашей инфраструктуре или в облаке — по вашим требованиям.

Как мы разрабатываем ИИ-решения

  1. 01

    Диагностика

    Разбираем задачу: что должна делать система, на каких данных, как измерить результат. Метрика успеха устанавливается до написания кода.

  2. 02

    Подготовка данных

    Подключаемся к вашим источникам, чистим и размечаем данные. Без этого шага решение не будет работать точно: мы не пропускаем его ради скорости.

  3. 03

    Пилот за 2–4 недели

    Разрабатываем и тестируем 1–2 сценария на ваших данных. Вы видите живую систему с реальными метриками до полноценного внедрения.

  4. 04

    Интеграции

    Встраиваем систему в ваш стек: CRM, 1С, телефония, мессенджеры. Данные остаются в вашей инфраструктуре.

  5. 05

    Запуск и поддержка

    После запуска — мониторинг качества модели. При скачках точности или изменении данных: алерт, переобучение, новый релиз.

Кейсы

Команда с опытом в крупных компаниях

Наши инженеры работали в крупнейших технологических компаниях России до того, как пришли в Dzeta. Мы знаем, как устроены промышленные системы изнутри, и строим по тем же стандартам.

Пишем код и строим системы сами. Между вами и инженерами нет подрядчиков.

Опыт в компаниях
Т-Банк ML-инженеры, рекомендательные системы, обработка текста
Норникель Промышленное машинное обучение, аналитика датчиков, поиск отклонений
Сбер Компьютерное зрение, обработка текста, продуктовая разработка на ИИ
Академическая база
МГУ
МФТИ
ВШЭ
МГТУ им. Баумана
МАРХИ
УрГАХУ

Технологии

  • Языковые модели OpenAI Claude Gemini LLaMA Mistral Qwen Ollama
  • Поиск и векторные базы Qdrant Elasticsearch Redis Pinecone Weaviate
  • Данные и конвейеры PostgreSQL ClickHouse TimescaleDB Apache Kafka Apache Airflow MLflow DVC
  • Разработка и интерфейсы Python FastAPI C++ React Native Telegram Qt Figma
  • Работа с моделями LangChain Hugging Face vLLM TGI ONNX Runtime TensorRT
  • Машинное обучение и зрение PyTorch scikit-learn YOLOv8 RT-DETR LightGBM CatBoost
  • Инфраструктура Docker Kubernetes Grafana

Форматы работы

Выберите формат, который подходит вам.

Аудит и план
48–72 часа
Разберём задачу и подготовим конкретный план под ваш процесс.
  • Архитектура решения под задачу
  • Источники и интеграции
  • Риски и ограничения — без приукрашивания
  • План пилота с критериями качества
  • Оценка сроков и состава работ
Индивидуально
Запросить аудит
Пилот
2–6 недель
1–2 сценария на ваших данных. Результат до решения о масштабировании.
  • 1–2 готовых сценария
  • Подготовка данных
  • 1–2 канала или системы
  • Эскалация и логирование
  • Отчёт и план расширения
от 290 000 ₽
Начать пилот
Внедрение в прод
4–12 недель
Все сценарии, интеграции, мониторинг и сопровождение.
  • Все сценарии и интеграции
  • Доступы и аудит
  • Мониторинг и алерты
  • Регламент обновления базы знаний
  • Сопровождение по договорённости
Индивидуально
Обсудить

Полный порядок расчёта стоимости → Сведения о компании

Частые вопросы

Оставить заявку

Задача