Яндекс.Метрика
Услуги Портфолио Контакты БлогНовости +7 (800) 511‑32‑27 Обсудить проект

AI, ML и чат-боты

Разработка AI и ML решений

Направление, в котором YuSMP Group встраивает искусственный интеллект в продукты и процессы — от модели машинного обучения до готового чат-бота.

Разработка AI и ML решений — это создание систем на базе машинного обучения и больших языковых моделей: предсказательная аналитика, обработка текста и изображений, диалоговые ассистенты. Это раздел-навигатор по нашим услугам в области ИИ: выберите нужную — заказную AI/ML-разработку, AI-ассистента на LLM, классического чат-бота, Telegram Mini App или AI-SEO. Ниже — карта услуг, процесс, инструменты, честные цены и сроки.

Не знаете, какая услуга нужна — опишите задачу, и мы бесплатно оценим, решается ли она моделью ML, готовой LLM или простым сценарным ботом, и посчитаем объём и сроки. Модели, промпты и код остаются у вас, гарантия 6 месяцев.

AI · MLLLM · чат-боты

Как мы внедряем ИИ

Любой AI-проект мы ведём по единому процессу из шести этапов — от оценки данных до поддержки на проде. ИИ отличается от обычной разработки тем, что качество решения зависит от данных, поэтому мы начинаем с их аудита и пилота, а не с написания кода.

1

Аудит данных и задачи

Сроки: 1–2 недели

Разбираем бизнес-задачу и проверяем, решается ли она моделью ML, готовой LLM или простым сценарием. Оцениваем, есть ли пригодные данные, их объём и качество.

Результат: вывод о применимости ИИ и выбор подхода.

2

Пилот и проверка гипотезы

Сроки: 2–4 недели

Собираем прототип на небольшой выборке — обучаем базовую модель или настраиваем промпты и RAG. Замеряем метрики точности, чтобы понять реальную отдачу до больших вложений.

Результат: работающий пилот с измеримыми метриками.

3

Подготовка данных

Сроки: 2–5 недель

Собираем, чистим и размечаем данные, строим пайплайн их обновления. Для LLM-ассистентов формируем базу знаний и векторное хранилище.

Результат: подготовленный датасет и пайплайн данных.

4

Разработка и обучение

Сроки: 4–10+ недель

Обучаем и дообучаем модель либо настраиваем LLM с RAG, пишем бэкенд, интеграции и интерфейс бота. Тестируем на граничных сценариях и контролируем галлюцинации.

Результат: обученная модель или готовый бот, встроенный в продукт.

5

Внедрение (деплой)

Сроки: 1–3 недели

Выкатываем решение в продакшн: разворачиваем инференс, подключаем каналы (сайт, Telegram, CRM), настраиваем мониторинг качества ответов и нагрузки.

Результат: ИИ работает в боевых процессах и под контролем.

6

Мониторинг и дообучение

Сроки: постоянно после запуска

Следим за дрейфом модели и качеством ответов, переобучаем на свежих данных, обновляем базу знаний и промпты по мере роста задач.

Результат: модель не деградирует и развивается вместе с бизнесом.

Инструменты и модели

Классические ML-модели мы строим на Python со стеком PyTorch и scikit-learn, диалоговые ассистенты — на больших языковых моделях с RAG. Выбор между обучением своей модели и использованием готовой LLM зависит от задачи, объёма данных и требований к приватности.

ML и данные

LLM и NLP

  • OpenAIOpenAI
  • LLaMA
  • Hugging FaceHugging Face
  • LangChainLangChain · RAG

Боты и каналы

Инфраструктура

  • DockerDocker
  • Векторные БД
  • PostgreSQLPostgreSQL

Сколько стоит и сроки

Внедрение ИИ начинается от 250 000 ₽ и занимает от 1 до 6 месяцев — цена и срок зависят от того, берём ли мы готовую модель или обучаем свою, от качества данных и числа интеграций. Ниже — ориентиры по типам проектов; точную смету даём после аудита данных.

Чат-бот
Сценарный бот для Telegram или сайта: заявки, FAQ, уведомления
от 250 000 ₽
1 месяц
1 канал, готовая логика
  • Дерево сценариев
  • Приём заявок
  • Одна интеграция (CRM)
  • Панель ответов
AI-ассистент
Бот на LLM с ответами по вашей базе знаний (RAG)
от 450 000 ₽
2 месяца
LLM + база знаний
  • База знаний и поиск
  • Контроль галлюцинаций
  • Передача оператору
  • Аналитика диалогов
ML-модель
Обучение своей модели: прогноз, скоринг, классификация
от 700 000 ₽
3 месяца
Своя модель + пайплайн
  • Подготовка датасета
  • Обучение и валидация
  • API инференса
  • Мониторинг качества
AI-платформа
Комплексное решение: модель, боты, интеграции, дообучение
от 1 200 000 ₽
5 месяцев
Модель + каналы + бэкенд
  • Несколько моделей
  • Мультиканальные боты
  • Внешние интеграции
  • Пайплайн дообучения

*Диапазоны ориентировочные, финальный набор функций и бюджет определяются по итогам аудита данных. *Информация на сайте носит информационный характер и не является публичной офертой (ст. 437(2) ГК РФ).

Кому подходит и для каких задач

Искусственный интеллект оправдан там, где нужно обрабатывать много обращений, находить закономерности в данных или автоматизировать рутину с текстом. Мы внедряли ИИ в поддержку, продажи, аналитику и документооборот для e-commerce, финтеха, логистики и производства.

Поддержка клиентов

AI-ассистент отвечает на типовые вопросы 24/7 по вашей базе знаний и передаёт сложные обращения оператору.

E-commerce и ритейл

Рекомендательные модели, прогноз спроса и боты-консультанты, которые ведут покупателя к заказу.

Финтех и банки

Скоринг заёмщиков, антифрод и выявление аномалий в транзакциях с объяснимыми решениями модели.

Документооборот

Извлечение данных из договоров и счетов, классификация обращений и поиск по корпоративным документам.

Логистика и производство

Прогноз загрузки и спроса, оптимизация маршрутов и предиктивное обслуживание оборудования.

Маркетинг и продажи

Генерация контента, сегментация клиентов и AI-SEO — видимость бренда в ответах ИИ-поисковиков.

Сделайте первый шаг к внедрению ИИ в ваш бизнес!

Готовы применить искусственный интеллект в своих процессах? Оставьте заявку, и наш менеджер бесплатно проконсультирует вас, оценит применимость ИИ к задаче, рассчитает стоимость и сроки, чтобы вы могли принять взвешенное решение.

* При условии заключения договора на разработку. Услуга технический SEO аудит сайта предоставляется с отчетом и списком рекомендаций.

Почему разработку ИИ доверяют YuSMP Group

Более 9 лет мы создаём цифровые продукты и встраиваем в них искусственный интеллект — от моделей машинного обучения до LLM-ассистентов. В команде 50+ специалистов, включая ML-инженеров и дата-сайентистов.

Модель и код — ваши

Передаём обученную модель, промпты, датасеты и репозиторий по акту. Разворачиваем решение в вашем контуре — вы не привязаны к подрядчику и конкретному вендору ИИ.

Начинаем с пилота

Сначала проверяем гипотезу на малой выборке и замеряем метрики — вы видите реальную отдачу ИИ до больших вложений, а не покупаете «кота в мешке».

Контроль галлюцинаций

Для LLM-ассистентов настраиваем ответы строго по вашей базе знаний с источниками и передачей оператору — бот не выдумывает факты о вашей компании.

Прозрачная смета

До подписания договора показываем полную экономику проекта и стоимость инференса — без скрытых строк в счёте.

Публикации наших экспертов

Разбираем искусственный интеллект, машинное обучение и чат-боты простым языком — как их применять в бизнесе.

Все статьи →

Смежные направления

FAQ

Сколько стоит разработка AI-решения?
Стоимость зависит от типа проекта: сценарный чат-бот — от 250 000 ₽, AI-ассистент на LLM с базой знаний — от 450 000 ₽, обучение собственной ML-модели — от 700 000 ₽, комплексная AI-платформа — от 1 200 000 ₽. Точную смету даём после аудита данных.
Сколько времени занимает внедрение ИИ?
Чат-бот запускаем от 1 месяца, AI-ассистента — от 2 месяцев, обучение своей модели — от 3 месяцев, крупную платформу — от 5 месяцев. Срок сильно зависит от готовности и качества ваших данных.
Чем AI чат-бот отличается от обычного?
Обычный (сценарный) бот работает по заранее заданному дереву кнопок и ответов — он предсказуем и дешевле. AI-бот на большой языковой модели понимает свободный текст и отвечает по вашей базе знаний, но требует контроля качества и защиты от выдуманных ответов.
Нужны ли для ИИ собственные данные?
Для классической ML-модели (прогноз, скоринг, классификация) нужны исторические данные — без них модель не обучить. Для ассистента на готовой LLM достаточно вашей базы знаний: документов, регламентов и FAQ. На этапе аудита мы оцениваем, что у вас есть и чего не хватает.
Как вы боретесь с галлюцинациями модели?
Мы строим ассистентов на подходе RAG: модель отвечает только на основе найденных фрагментов вашей базы знаний и приводит источники. Настраиваем ограничения, автопередачу оператору при низкой уверенности и мониторинг качества ответов на проде.
Кому принадлежат модель и данные?
Вам. Обученную модель, промпты, датасеты и код передаём по акту, а решение при необходимости разворачиваем в вашем контуре. Работаем под NDA — данные проекта остаются конфиденциальными.