Внедрение ИИ и автоматизация бизнеса в Москве info@ii-vnedrenie.ru · +7 (901) 078-09-42
+7 (901) 078-09-42
Реализованные AI-контуры

Кейсы внедрения ИИ в Москве

Показываем реальные технические контуры, которые уже были спроектированы и запущены: обработка документов и 1С, корпоративный AI-сервис, телефонный AI и многоэтапный поиск. Без вымышленных клиентов, отзывов и результатов.

Посмотреть услуги
4ключевых production-направления в текущей витрине кейсов
AI + codeмодель встроена в программный контур
Human-in-the-loopконтроль критичных действий
Productionлоги, monitoring, backup и recovery
Кейсы

Реальные примеры AI-систем

Карточки ниже описывают подтверждённые типы решений и их архитектуру, без приписывания несуществующих бизнес-метрик.

AI + телефония

AI-платформа для телефонных переговоров

Real-time контур, в котором телефония связана с потоковым распознаванием речи, LLM и синтезом голоса. Важная часть проекта — стабильность соединения, задержки, обработка ошибок и эксплуатация.

FreeSWITCHWebSocketSTTLLMTTS
Документы + 1С

Распознавание первичных документов и создание данных в 1С

PDF, сканы и изображения в распространённых форматах проходят через внешний AI-сервис. Результат возвращается в структурированном виде, валидируется и перед подтверждением показывается пользователю.

FastAPIPDFvalidationhuman-in-the-loop
Corporate AI

Корпоративный ИИ-чат и многоэтапный AI Pipeline

Веб-приложение объединяет LLM, работу с документами, поиск, голосовой интерфейс и контролируемые функции. Архитектура разделяет пользовательский интерфейс, контекст, модель и бизнес-действия.

LLMdocumentssearchfunction callingweb UI
Search + AI

ИИ-система поиска и отбора блогеров

Многоэтапный pipeline объединяет поиск, фильтрацию, AI-анализ и проверку кандидатов. Такой подход подходит для задач, где один свободный запрос модели недостаточен и нужен последовательный контроль стадий.

searchAI stagesverificationAPI
Общее в проектах

Как AI превращается в production-систему

Во всех случаях модель является только одним из компонентов. Рабочий результат создаёт весь контур вокруг неё.

1Источникдокумент, звонок, запрос или API
2Подготовкаконтекст и нормализация
3AIраспознавание, поиск или генерация
4Контрольвалидация, роли, подтверждение
5Действие1С, интерфейс, телефония или API
Негативные сценарии

Проверяются ошибки внешних API, недоступность модели и некорректные входные данные.

Защита от дублей

Повторный запрос не должен автоматически создавать повторное бизнес-действие.

Human-in-the-loop

Критичные операции отделяются от свободного AI-вывода.

Эксплуатация

Логи, health-check, backup и recovery входят в production-контур.

Что можно перенести в ваш проект

Повторно используемые архитектурные решения

Кейс не копируется целиком. Переносятся инженерные паттерны, которые подходят под ваш процесс и инфраструктуру.

DOC

Document AI

Извлечение структурированных данных из PDF, сканов и изображений с последующей проверкой.

RAG

Корпоративный поиск

Поиск по документам и базе знаний с выдачей релевантного контекста модели.

FN

Function calling

Ограниченный набор программных функций, которые AI может запросить, но не выполнять бесконтрольно.

VOICE

Voice AI

Потоковая обработка речи с требованиями к задержкам и устойчивости соединения.

PIPE

Multi-step pipeline

Разделение задачи на стадии поиска, анализа, проверки и формирования результата.

OPS

Production-контур

Логи, мониторинг, резервирование и восстановление как часть системы, а не дополнение после запуска.

Похожая задача?

Разберём, какой архитектурный паттерн подходит вашему процессу

Для первичного обсуждения достаточно описать текущую схему работы, данные и системы.