ИИ уже не эксперимент — это инструмент, который снимает рутину с команды и ускоряет работу с клиентами. Мы внедряем решения на базе OpenAI, Claude и локальных моделей (Llama): от чат-ботов до автономных AI Agents, которые работают с вашими данными, а не с общим интернетом.
Какие задачи мы решаем
Клиентский сервис. ИИ-ассистенты отвечают на типовые вопросы круглосуточно, передают сложные кейсы оператору с полным контекстом диалога и не «забывают» политику компании. Это снижает нагрузку на поддержку без потери качества обслуживания.
Аналитика документов. Тысячи договоров, отзывов, заявок и писем обрабатываются за минуты: классификация, извлечение сущностей, сводки для руководства. Модель работает по вашим правилам, а не «на глаз».
Продажи и маркетинг. Умные лид-магниты, персонализированные предложения и квалификация входящих обращений — ИИ помогает продавать точнее, не подменяя менеджера, а усиливая его.
Внутренние процессы. Автоматизация отчётов, черновиков документов, генерации кода и контента по шаблонам. Сотрудники тратят время на решения, а не на перепечатку однотипных материалов.
Почему Piplos Media
Мы не ограничиваемся вызовом API. Строим системы с RAG — модель отвечает на основе базы знаний компании: регламентов, FAQ, продуктовой документации, CRM-данных. Для сложных сценариев проектируем AI Agents: цепочки действий с проверками, вызовом внутренних сервисов и контролем результата.
Безопасность данных — отдельный приоритет. Настраиваем изоляцию запросов, фильтрацию чувствительной информации, работу через корпоративные API-ключи и политики хранения. Данные клиента не попадают в обучение публичных моделей. При необходимости разворачиваем локальные модели в вашем периметре.
С 2012 года мы проектируем backend-системы для продуктов с высокой нагрузкой — LLM-интеграция встраивается в существующую архитектуру, а не живёт отдельным «демо».
Технологический стек
- OpenAI — универсальные задачи: диалоги, анализ текста, генерация контента;
- Anthropic — длинный контекст, аккуратная работа с документами и инструкциями;
- Google Gemini — мультимодальные сценарии и интеграции в экосистеме Google;
- LangChain — оркестрация цепочек, агентов и инструментов;
- Pinecone, Milvus — векторные базы для RAG и семантического поиска;
- Go — высоконагруженные API-слои и интеграция с вашими сервисами.
Выбор модели и архитектуры — по задаче и бюджету на токены, а не по модному названию.
Как мы работаем
- Аудит процессов — находим точки, где ИИ даст максимальный экономический эффект, а не «красивую игрушку».
- Прототип (MVP) — рабочий сценарий на реальных данных, чтобы проверить качество ответов до полномасштабного внедрения.
- Интеграция — подключение к CRM, helpdesk, внутренним API и базам знаний.
- Тестирование и настройка — итерации системного промпта, метрики качества, контроль галлюцинаций.
Срок запуска первого MVP — от двух недель, в зависимости от объёма данных и интеграций.
Частые вопросы
Сколько стоит интеграция LLM?
Стоимость складывается из разработки и расхода токенов в эксплуатации. На аудите оцениваем окупаемость: сколько часов команды снимет автоматизация и как быстро окупится проект. MVP позволяет проверить цифры до крупных вложений.
Как быстро можно запустить?
Первый рабочий сценарий — от двух недель: простой ассистент с RAG по документам или интеграция в существующий чат. Сложные агенты с несколькими системами требуют больше времени на проектирование и тесты.
Нужно ли хранить данные в облаке?
Не обязательно. Для чувствительных данных используем локальные модели (Llama и аналоги), развёртывание в вашем VPC или гибридную схему: публичный API для некритичных задач, локальный inference — для конфиденциальных.
Примеры реализованных проектов — в портфолио. Готовы разобрать ваш кейс на консультации: получить бесплатную консультацию по ИИ-трансформации.
