GenAI-стек
LLM selection (YandexGPT / GigaChat / DeepSeek / open-source), RAG pipeline, vector DB, prompt management, guardrails
Шаг 4: Реализация и запуск
GenAI Architecture Consulting
Проектирование архитектуры AI & GenAI-решений: от ML-платформ и рекомендательных систем до RAG и knowledge base. Не чат-бот на API, а масштабируемая архитектура — потому что мы это делали в Сбербанке и Звуке.
Для кого
Для компаний, которые хотят GenAI, но не знают, как архитектурно. 90% пробуют GenAI без архитектуры: чат-бот на API — и упираются в масштабирование через 3 месяца.
GenAI дешевле классического ML — порог входа для mid-market ниже. Но архитектурные ошибки на старте стоят дорого. Мы — архитекторы, не строители. Проектируем так, чтобы масштабировалось.
Что входит
Инфраструктурный дизайн
On-premise vs cloud, GPU requirements, cost modeling. Учитываем российские реалии: санкции, локализация, ФЗ-152
Data readiness
Какие данные нужны для GenAI, как подготовить, quality gates. Без данных нет knowledge — без knowledge нет качественных ответов
Governance framework
Policies, security, compliance. Как контролировать, что AI генерирует, и не нарушать регуляторные требования
Roadmap
3-6 месяцев с milestones, бюджетом, требованиями к команде. Конкретный план, а не 100 слайдов
ТЗ для implementation
Готовое техническое задание для команды реализации — своей или партнёрской
Как устроено
01
Discovery (неделя 1-2)
Понимаем бизнес-задачи, текущий ИТ-ландшафт, ограничения. Определяем целевые use cases для GenAI.
02
Архитектурный дизайн (неделя 2-4)
Проектируем GenAI-стек: LLM, RAG, vector DB, guardrails. Выбираем on-prem vs cloud. Моделируем costs.
03
Data readiness (неделя 3-4)
Оцениваем и проектируем data pipeline для GenAI. Quality gates, подготовка данных, knowledge base architecture.
04
Governance + Roadmap (неделя 4-6)
Финализируем governance framework, собираем roadmap с milestones и бюджетом, готовим ТЗ для implementation.
Что получите
Архитектурный документ GenAI-стека: LLM, RAG, vector DB, guardrails, prompt management
Инфраструктурный дизайн: on-prem vs cloud, GPU, cost model
Data readiness план: какие данные нужны, как подготовить, quality gates
Governance framework: policies, security, compliance
Implementation roadmap: 3-6 месяцев с milestones и бюджетом
Готовое ТЗ для команды реализации
Следующий шаг
AI Projects
Архитектура спроектирована — пора строить. Реализация AI/GenAI-решений с accountability за результат. Мы отвечаем за production, а не за слайды.
AI Projects →Спроектировать GenAI-архитектуру
4–6 недель — и у Вас есть архитектура, которая масштабируется.