Как устроена production AI-система
Разделение данных, модели, бизнес-логики, проверок и рабочих действий.
Архитектура AIПрактика внедрения ИИ
Блог об искусственном интеллекте в Москве
Материалы о прикладном внедрении ИИ в бизнес: архитектура AI-систем, интеграции, документы, 1С, ассистенты, агенты, автоматизация процессов, тестирование и production.
AI Architectureкак строить рабочие контуры
Integration1С, CRM, API и документы
Automationworkflow, агенты и ассистенты
Productionлоги, тесты и эксплуатация
Темы блога
О чём будем писать
Раздел подготовлен как хаб для статей. Отдельные материалы будут публиковаться по мере готовности и выводиться на этой странице.
ИИ и 1С: где проходит граница ответственности
Почему AI лучше выносить во внешний сервис и как безопасно передавать результат в 1С.
ИнтеграцииDocument AI: от PDF до структурированных данных
Извлечение полей, валидация, human-in-the-loop и защита от дублей.
Document AIRAG и корпоративные AI-ассистенты
Как подключать базу знаний, документы, роли и function calling.
RAG и ассистентыГде заканчивается ассистент и начинается AI-агент
Контролируемые инструменты, многошаговые действия и программные ограничения.
AI-агентыЧто проверять перед запуском AI в работу
Логи, monitoring, fallback, негативные сценарии, backup и recovery.
ProductionПрактические направления
Материалы будут привязаны к реальным задачам бизнеса
Вместо общих обзоров технологий — разборы конкретных архитектурных решений и ограничений.
ИИ в 1С
Внешние AI-сервисы, расширения 1С, структурированные ответы и проверяемые действия.
Базы знаний
Поиск по внутренним материалам и выдача релевантного контекста модели.
ИИ-агенты
Инструменты, ограничения, функции и human-in-the-loop.
Документооборот
Распознавание файлов и дальнейшая автоматизация рабочего процесса.
Voice AI
Телефония, STT, LLM, TTS и требования real-time архитектуры.
Эксплуатация
Как сделать AI-сервис диагностируемым и восстанавливаемым.
Подход к материалам
От задачи к инженерному решению
Каждая статья должна отвечать на прикладной вопрос: что автоматизируем, какие данные нужны, где роль AI и как контролируется результат.
1Проблемабизнес-контекст
→
2Данныеисточники и ограничения
→
3AIроль модели
→
4Контрольвалидация и роли
→
5Productionрабочая эксплуатация
Есть практическая задача?
Можно сразу обсудить внедрение
Если вам нужен не материал, а рабочая система — переходите к услугам или AI-аудиту.