🔒
590 тестов (100% pass) • 440 rpm (2 vCPU) • 95% < 4s

Enterprise Resolution Engine

Ваше железо. Ваш контроль. Пуленепробиваемо.
Замените L1 операторов за 3 месяца с ROI < 4 мес. Логика → Структура → Контроль Стоимость: от < 0.1₽ за запрос

Начать внедрение В чем отличие?

Не "поговорить", а решить задачу.

Проблема: Рынок переполнен "конструкторами" и пустыми обещаниями. $12.8 млрд теряется ежегодно на провальных AI-проектах. Вы либо отдаете данные в облако, либо тратите месяцы на "лепку из пластилина".

Решение: Enterprise Resolution Engine. Это готовая инженерная система. Мы не продаем вам инструменты — мы продаем результат (300% ROI по сравнению с OOTB). Система построена бизнес-лидерами: жесткие ограничения, абсолютная детерминированность, работа только на ваших серверах. 

   ПЕТЛЯ ОТЧАЯНИЯ (DIY)                  МОСТ К ЦЕННОСТИ (НАШЕ)
   ----------------------                ----------------------
   [ Найм ML-команды ]                   [ Docker Compose Up ]
          |                                      |
   [ Выбор Vector DB ]                   [ Подключение БД ]
          |                                      |
   [ Тесты Промптов ]                    [ Загрузка PDF ]
          |                                      |
   [ Борьба с галлюцинациями ]           [ БИЗНЕС-РЕЗУЛЬТАТ ]
          |
   [ 6 Месяцев Спустя... ]

1. Детерминизм: Поиск идет по базе, а не "из головы" модели.
2. Изоляция: Данные никогда не покидают ваш контур (Docker).
3. Контракт: Мы гарантируем ответ за 4 секунды или возвращаем ошибку.

Architecture Preview
┌────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Пользователь: "Нужен {материал} для {продукт} {условие}" │ └──────────────────────┬─────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────┐ │ Policy Controller │ <── Deterministic Control │ (Маршрутизация) │ Ваши правила + ACL └────────────┬────────────┘ │ ┌──────────────┼───────────────────────┐ │ │ │ ▼ ▼ ▼ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌──────────────┐ │ SQL DB │ │ Neo4j │ │ Web / LLM │ │ (OCR/Text) │ │ (Graph) │ │ (Agent) │ └─────┬──────┘ └──────┬─────┘ └──────┬───────┘ │ │ │ └────────────────┼─────────────────────┘ │ ▼ Ответ: "Марка ABC-123, сертификат XYZ" + Audit Trail (JSONL) + Metric Proof

Доказанная надежность (Metric Proof)

В отличие от "коробочных" решений, которые приходят пустыми и требуют лет настройки, вы получаете наполненную систему. Это не "конструктор", это готовый инженерный продукт с базой автотестов, которую невозможно создать с нуля за разумное время.

590
Автотестов (360° Coverage)

Полностью автоматизированный контроль качества. 304 бизнес-кейса, проверенных на реальных данных.

✔ Out-of-the-box Ready
440
Запросов/мин

Высокопроизводительная очередь. Работает эффективно даже на стандартном офисном железе (2 vCPU).

✔ Plug & Play Performance
360°
Full Control

Advanced Web Grounding + System Instructions. Мы не просто ищем, мы понимаем контекст оператора.

✔ Tailored Solution

Total Control Regime

Сравнение с "Empty Box" решениями (LangChain / DIY) и Enterprise-стандартом.
Мы продаём не конструктор, а гарантированный результат.

Параметр "Empty Box" (Конкуренты/DIY) Resolution Engine (Наше решение)
Основная стратегия RAG (Vector Search) + LLM генерация.
Риск галлюцинаций: Высокий		 Deterministic Baseline + LLM (Optional).
Риск галлюцинаций: Управляемый (Zero-risk mode)
LLM Зависимость Обязательная (GigaChat/GPT/Yandex).
Платят за каждый токен.		 Опциональная. Система работает даже без LLM (на правилах).
No Vendor Lock-in.
Тестирование (QA) Ручное или отсутствует.
"Тестируем на клиентах"		 590 Автотестов (100% Pass).
304 Business Cases + 285 Unit Tests.
Извлечение данных "Загружаем PDF в векторную базу".
Мусор на входе = Мусор на выходе.		 Multi-engine OCR + LangExtract.
Tesseract/Paddle + Validation Schema.
Hardware Требует GPU (обычно) или мощный CPU. 2 vCPU = 440 rpm.
Работает на Legacy железе.
Audit & Security Black Box. JSONL Audit Trail.
Каждый шаг Reasoning записан.

Полный контроль режимов (Micro-Funnel)

Выберите уровень автономности. Вы управляете глубиной поиска и используемыми ресурсами.

Baseline: Детерминированный поиск

Базовый режим. Ищет точные совпадения в нормализованной базе данных. Идеально для артикулов и спецификаций.

Input: "CPU spec"
↓
Internal Search (Vector + Keyword)
↓
Speed: 4.0s (p95)

Baseline + Query Expansion

Система понимает синонимы и профессиональный жаргон. "Труба" = "Патрубок" = "Магистраль".

Input: "Труба для холода"
↓
Expand: ["Труба", "Патрубок", "−40°C"] → SQL
↓
Result: Больше релевантных ответов

Graph RAG (Связи)

Использует граф знаний для нахождения неочевидных связей между продуктами, клиентами и сделками.

Context: Клиент X покупал Y
↓
Graph Traversal
↓
Insight: Предложить сопутствующий товар Z

Advanced Web Grounding

Безопасный выход в интернет для проверки актуальных фактов. Поддержка Google CSE (Free Tier), SERP API и любых Custom Providers.

Check: "Цена у конкурента N"
↓
Google CSE / SERP API / Custom
↓
Output: Свежие данные с ссылками

Full Agentic (Auto-Pilot)

Полностью автономный режим. Подключает любые LLM API (Proprietary или Open Source). Выбирает лучшую модель для задачи.

Complex Query
↓
Planner → SQL → Graph → Web
↓
Result: Синтезированный, проверенный ответ

Open Ecosystem & Cost Efficiency

Вы платите только за своё железо. Интеллект - это товар, и часто он бесплатен для старта. Мы создали архитектуру, которая позволяет использовать Free Tiers мировых лидеров для оценки возможностей платформы.

Google CSE (Free) DeepSeek V3.2 Qwen 3 Gemini 2.5 Pro/Flash Moonshot Kimi K2 Yandex GPT
// ZERO-COST EVALUATION

Для SMB и PoC-проектов:

  • > Web Search: Google Custom Engine (Generous Free Tier)
  • > LLM Inference: DeepSeek / Qwen (SOTA Open Weights)
  • > Hosting: Local Docker (Legacy Hardware OK)
Подключаем любой SERP API и любого LLM-провайдера по вашему выбору.

Для кого мы это строили?

Бизнес-заказчик (CEO)

"Мне нужен измеримый ROI и отсутствие репутационных рисков."

  • ✅ Решение: Полная автоматизация L1 поддержки.
  • ✅ Экономика: Custom-решения дают 300% ROI по сравнению с коробочным софтом (StarterStack).
  • ✅ Риск: Нулевой. 590 тестов гарантируют, что бот не "посоветует конкурента".
ROI Metric: Окупаемость внедрения < 4 месяцев.

Технический директор (CTO)

"Никакого Vendor Lock-in. Никаких обязательных облаков."

  • ✅ Стек: Python, PostgreSQL (pgvector), Docker. Стандарт индустрии.
  • ✅ Требования: Работает на чистом CPU. Не требует закупки GPU.
  • ✅ Deployment: `docker-compose up`. Развертывание в вашем контуре за секунды.
Hardware Proof: 2 vCPU Support = 440 rpm.

Операционный директор (COO)

"Система должна быть предсказуемой в пиковые часы."

  • ✅ Capacity Planning: Прозрачная зависимость throughput от CPU ядер.
  • ✅ Stability: Stress-тесты на 200 одновременных сессий.
  • ✅ Monitoring: Готовые дашборды latency и errors.
Stress Test: 200 users => 440 rpm stable (no crash).

Маркетинг и Продукт (CMO/CPO)

"Я хочу знать, что реально спрашивают клиенты."

  • ✅ Analytics: Логирование "чистых" интентов пользователей.
  • ✅ Content Plan: Видно, какие вопросы остаются без ответа (Gap Analysis).
  • ✅ Accuracy: Вы уверены, что клиент получил правильную спецификацию.
Insight: JSONL Logs -> контент-план из точных запросов.

Безопасность (SecOps)

"Данные не должны утекать. Админка должна быть закрыта."

  • ✅ Perimeter: Полностью локальная установка. Нет внешних вызовов (в режиме Baseline).
  • ✅ Access: Служебные эндпоинты закрыты (403 Forbidden).
  • ✅ Supply Chain: Регулярные сканирования образов (Trivy).
Security: CI/CD Vulnerability Scanning включен.

Жесткая правда: Почему проекты умирают

Мы проанализировали причины провала 73% AI-проектов. Вот почему мы работаем иначе.

Статистика провалов

73% внедрений AI чат-ботов проваливаются и не оправдывают ожиданий бизнеса.

  • 📉 $12.8 млрд теряется ежегодно на неудачных AI-инициативах.
  • ⏳ 6 месяцев — среднее время, которое компании теряют перед тем, как признать проект мертвым.
Data: Oxaide 2024 Report, Makebot Industry Data

Ловушка "Конструкторов"

Бизнес-лидеры не должны играть в лего. 60% пилотов, собранных на конструкторах, никогда не выходят в продакшен.

  • 🛠 31% провалов — из-за стратегического несоответствия (игра с инструментом вместо решения задачи).
  • 🧱 Inadequate Data: Конструкторы не решают проблему "грязных данных", они её маскируют.
"Мы не даём вам конструктор не потому, что не можем. А потому что он вам не нужен."

SaaS Fatigue (Усталость от софта)

Средняя компания уже использует 112 SaaS-сервисов. Вам точно нужен сто тринадцатый?

  • 😫 7 часов в неделю теряет сотрудник из-за неэффективного переключения между системами.
  • 🗑 85-90% функций в коробочных решениях никогда не используются, но вы за них платите.
Data: TechRadar, Salesforce Productivity Study 2024

Ошибка Выжившего ("Missing Planes")

Строить стратегию только на NPS — это слушать тех, кто выжил. Главные инсайты у тех, кого вы потеряли.

  • ✈️ "Missing Planes": Ушедшие клиенты молчат. Мы анализируем их тишину (отвалы).
  • 😠 30% клиентов уходят к конкуренту после одного плохого диалога.
  • 📊 Vanity Metrics: NPS и CSI скрывают правду. Нужно смотреть на Retention и MAU падения.
"NPS — это метрика комфорта, а не истины."

Настоящий ROI

Индивидуальное решение (Custom) дает 300% ROI по сравнению с коробочным (OOTB) на масштабе Enterprise.

  • 💰 TCO за 5 лет: Custom ($750k) против OOTB ($1.05M) из-за скрытых подписок и доработок.
  • 📉 53% компаний признают, что не получили ROI от внедрения "коробок".
Data: StarterStack Analysis, Freshworks Survey

Ловушка Тотальной Экономии

Попытка "быть умнее всех" и купить "пустую коробку" ведет к гарантированным убыткам на безопасности и тестировании.

  • 💸 Скрытые расходы: Вам придется нанять QA, DevOps и ML-инженера, чтобы заставить коробку работать.
  • 🔓 Security Gap: Дешевые решения часто пропускают уязвимости данных, которые стоят миллионы.
  • 📉 Итог: Вы платите дважды — сначала за лицензию, потом за "ремонт" процесса.
"Скупой платит трижды: за софт, за внедрение и за убытки."

QA & Pipeline (Проверено на 360°)

Мы не надеемся на удачу. Мы измеряем каждое изменение. Инфраструктура тестирования покрывает все компоненты системы.

  • QA Evaluation: Проверка качества ответов на реальных вопросах бизнеса.
  • RAG (Retrieval): Точность поиска документов. Находим ли мы нужный PDF?
  • LLM (Generation): Проверка на галлюцинации и следование стилю.
  • System/CPU: Нагрузочное тестирование железа.
Test Report
┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ ~590 тестов = НЕ просто "ответили на вопросы" │ ├───────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 1. QA Evaluation Suite: 304 случая (100% pass) │ │ │ │ │ ├── Top-1 точность: 195 тестов (100% pass) │ │ │ "Самый релевантный продукт появился ПЕРВЫМ" │ │ │ │ │ ├── Top-k recall: 109 тестов (100% pass) │ │ │ "Все подходящие продукты в топ-N" │ │ │ │ │ └── Regression: 20 cases + 21 category checks │ │ │ │ 2. Unit & Integration: ~285 тестов │ │ └── Embeddings, граф, экстракторы, API, ingestion │ │ │ │ ИТОГО: Ранжирование + Фильтрация + Де-дупликация измерены. │ └───────────────────────────────────────────────────────────────┘