Проектирование · НИР · Искусственный интеллект
Проектируем сложные системы и проводим исследования на базе ИИ
Беремся за большие задачи, в которых нужно сначала разобраться, а потом строить: от постановки и архитектуры до экспериментов, прототипа и внедрения. Объединяем инженерный подход и научную строгость, чтобы решения были проверяемыми и воспроизводимыми.
ИИ может изменить мир к лучшему
Мы верим, что искусственный интеллект — это инструмент, который помогает людям решать задачи, до которых раньше не доходили руки: быстрее находить знания, точнее ставить диагнозы процессам, брать на себя рутину и оставлять человеку главное — решения и творчество. Наша работа — сделать так, чтобы такие системы были надёжными, понятными и безопасными, а их польза для организации и людей была измеримой.
Проектирование больших задач
Когда задача велика и неясна, сначала нужен план, который можно проверить. Превращаем общую цель в архитектуру, этапы и критерии.
Системный анализ задачи
Разбираем цель, участников, источники данных, существующие системы и ограничения. Формулируем задачу так, чтобы её результат можно было измерить, а не только описать.
Декомпозиция на этапы
Делим крупную задачу на проверяемые части: каждая имеет вход, выход, критерий качества и владельца. Начинаем с участков, где риск и ценность выше всего, и подтверждаем их до масштабирования.
Архитектура решения
Проектируем состав модулей, потоки данных, контуры размещения, интерфейсы и правила доступа. Закладываем наблюдаемость, резервирование и возможность заменить модель или компонент без переделки системы.
Риски и ограничения
Заранее описываем, где решение может ошибаться, как это обнаружить и кто принимает решение при сомнении. Определяем границы автоматизации и точки обязательной проверки человеком.
НИР на базе искусственного интеллекта
Выполняем научно-исследовательские работы: формулируем гипотезы, ставим эксперименты, сравниваем методы и документируем результат так, чтобы его мог повторить и проверить другой специалист.
- 01
Постановка исследовательской задачи
Определяем научную или техническую проблему, гипотезы, допущения и критерии успеха. Фиксируем, что считается подтверждением и что — опровержением гипотезы.
- 02
Анализ состояния области
Изучаем научные публикации, открытые модели, наборы данных и существующие подходы. Оцениваем, что уже решено, что применимо к вашей задаче и где остаются пробелы.
- 03
Данные и разметка
Собираем, очищаем и размечаем данные, проверяем их полноту и смещения. Выделяем обучающую, валидационную и контрольную выборки, не допуская утечки данных между ними.
- 04
Эксперименты и сравнение методов
Проводим серии экспериментов, сравниваем подходы на одном наборе данных и по одним метрикам. Фиксируем параметры, версии данных и кода, чтобы любой результат можно было повторить.
- 05
Прототип и проверка в условиях заказчика
Собираем рабочий прототип на лучшем подходе и проверяем его на реальных задачах. Измеряем качество, время обработки и стоимость, сравниваем с текущим процессом.
- 06
Отчётность и передача результатов
Готовим научно-технический отчёт, описание методики, исходный код и данные экспериментов. Оформляем документы по требованиям заказчика, включая ГОСТ 7.32 для отчётов о НИР.
Технологии и методы
Подбираем подход под задачу, а не задачу под модный инструмент. Состав методов определяем по данным, требованиям к точности и контуру размещения.
Большие языковые модели
- Подбор и сравнение моделей под задачу и язык
- Дообучение: SFT, LoRA и другие методы эффективной настройки
- Квантизация и оптимизация вывода для локального запуска
- Работа с длинным контекстом и структурированным выводом
Поиск по знаниям (RAG)
- Векторный и гибридный поиск, переранжирование результатов
- Разбиение документов, метаданные, права доступа к источникам
- Ответы со ссылками на источник и проверка опоры на документ
- Обновление базы знаний без переобучения модели
Агенты и оркестрация
- Многошаговые сценарии с планированием и вызовом инструментов
- Интеграции через API и MCP, права и подтверждение операций
- Журналирование шагов и воспроизведение выполнения
- Ограничение действий агента и контроль расходов
Мультимодальный анализ
- Распознавание текста и разбор сканов, таблиц, чертежей
- Транскрибация и анализ речи
- Анализ изображений и видео для прикладных задач
- Объединение текста, изображений и структурированных данных
Классическое машинное обучение и аналитика
- Прогнозирование временных рядов и спроса
- Обнаружение аномалий и контроль качества
- Классификация, кластеризация, рекомендательные модели
- Статистическая проверка гипотез и анализ эффекта
Оценка качества и безопасность
- Собственные наборы тестовых заданий и автоматическая оценка
- Проверка устойчивости к ошибочным и вредоносным запросам
- Выявление галлюцинаций, смещений и утечек данных
- Регулярная проверка после обновления моделей и данных
MLOps и эксплуатация
- Версионирование данных, моделей, конфигураций и экспериментов
- Воспроизводимые окружения и автоматизированная сборка
- Мониторинг качества, задержек и стоимости в работе
- Контейнеризация и развёртывание на вашей инфраструктуре
Размещение и защита данных
- Закрытый контур без обращения к внешним сервисам
- Гибридные схемы с разграничением данных по уровням
- Разграничение доступа, шифрование, журнал действий
- Соответствие требованиям организации к хранению данных
Что вы получаете
Результат работы — не только модель, но и знание о том, как и когда она работает.
- Научно-технический отчёт с описанием методики, результатов и ограничений
- Воспроизводимый код экспериментов и описание окружения
- Размеченные наборы данных и контрольные наборы для проверки качества
- Обученные или настроенные модели с описанием условий применения
- Работающий прототип, проверенный на задачах заказчика
- Рекомендации по масштабированию, эксплуатации и дальнейшим исследованиям
Вопросы о НИР и проектировании
Что такое НИР на базе ИИ и чем он отличается от разработки?
В НИР заранее неизвестно, достижим ли результат нужного качества. Мы проверяем гипотезы экспериментами и фиксируем итог: что работает, при каких условиях и с какой точностью. В разработке способ решения известен, и работа направлена на создание рабочей системы. Часто сначала проводится исследование, затем на его основе строится продукт.
Можно ли выполнить работу по требованиям государственного заказчика?
Да. Оформляем этапы, отчётные документы и результаты по требованиям технического задания и договора, включая ГОСТ 7.32. Состав работ и документов согласуем до начала.
Как вы оцениваете, что ИИ-решение работает?
До начала экспериментов согласуем метрики и контрольный набор данных. Затем сравниваем подходы на одних и тех же задачах. Результат включает не только среднюю точность, но и типовые ошибки, границы применимости и стоимость обработки.
Можно ли проводить работы с закрытыми и чувствительными данными?
Да. Проектируем размещение моделей и данных на вашей инфраструктуре без внешних обращений. Права доступа, журнал действий и правила передачи данных определяем на этапе проектирования.
Что мы получаем после завершения работ?
Отчёт, воспроизводимый код и данные экспериментов, настроенные модели, прототип и рекомендации по дальнейшим шагам. Права на результаты и условия передачи фиксируются в договоре.
Есть крупная задача или исследовательский вопрос?
Опишите задачу, данные и желаемый результат. Предложим постановку, состав первого этапа и способ проверки результата.