02 / НайтиИзвлекаем факты и связигибридный поиск · reranking · контекст
12 фрагментов
AIОбсудить задачуAI engineering by SUDO
ИИ для данных, кода и сложных вычислений
Разрабатываем поиск и ассистентов по документам компании, инструменты для оптимизации кода и решения для сложных вычислений. Подключаем ИИ к вашим данным и программам, запускаем в вашей инфраструктуре и сопровождаем после запуска.
01 В вашем контуре
02 С измеримым качеством
03 Без привязки к одной модели
SUDO AI / EXECUTION TRACE
Система активна
01 / КонтекстДокументы · БД · API
Доступ разрешён03 / РешитьПодключаем модель и инструментыLLM · код · вычисления · внешние системы
маршрут готов04 / ПроверитьКонтролируем качествоисточники · правила · тесты · метрики
checks passedРезультатПроверяемый ответ или действие
READY 1.28 s
Контур заказчикаДоступАудитМетрики
Состав рабочего решения
Как встраиваем ИИ в работу компании
Определяем, какую часть работы поручить ИИ, какие данные ему нужны и как проверять результат. Затем выбираем модели, подключения к вашим системам и способ развёртывания.
Задача и границы
Фиксируем участников процесса, точки принятия решений, ограничения и критерии результата.
Данные и интеграции
Определяем источники, права доступа, API и место решения в существующем ИТ-ландшафте.
Контроль и эксплуатация
Задаём evals, метрики качества и стоимости, мониторинг и порядок обновления системы.
01 / Решения
Направления работы с ИИ
Работаем с корпоративными знаниями, процессами и инженерными задачами; конкретное решение собираем под данные, ограничения и среду заказчика.
Данные и знания
Работа с информацией компании
Проектируем системы, которые находят нужные сведения во внутренних источниках, учитывают права доступа и позволяют проверить ответ.
Примеры решений
- RAG-ассистенты и корпоративный поиск
- Базы знаний для сотрудников и пользователей
- Разбор документов, таблиц, изображений и связей
- Гибридный поиск, reranking и ссылки на источники
Процессы и взаимодействие
Автоматизация рабочих сценариев
Подключаем ИИ к корпоративным системам и задаём, какие действия он может выполнять. Критичные операции требуют подтверждения человека.
Примеры решений
- AI-агенты с доступом к информационным системам
- Обработка обращений и извлечение данных
- Текстовые, голосовые и мультимодальные интерфейсы
- Действия под контролем человека
Разработка и оптимизация
ИИ для инженерных команд
Встраиваем модели в разработку и проверяем результат компиляцией, тестами и замерами производительности.
Примеры решений
- Нейроревью кода и автоматическая генерация тестов
- Оптимизация шейдеров и вычислительных ядер
- Декомпиляция и восстановление низкоуровневого кода
- Агенты с компилятором, тестами и benchmark
02 / Проектный опыт
Примеры наших проектов
Публичная часть опыта без названий заказчиков и идентифицирующих деталей.
01 / В фокусе
Корпоративные знания
Поиск со ссылками на источники и разграничением доступа
RAG-ассистенты для сотрудников и пользователей
Ассистенты находят информацию в документах и изображениях и отвечают со ссылками на источники. Используем гибридный поиск и повторное ранжирование результатов. Систему можно развернуть локально.
- Подключение разнородных источников
- Ответы со ссылками на документы
- Локальные модели и разграничение доступа
- Набор evals для контроля качества
02Разработка ПО
Нейроревью кода в приватном контуре
Система проверяет изменения в коде на Python, C++, JavaScript и TypeScript и встраивается в процесс разработки команды. Для анализа используются локальные или распределённые LLM.
Проверка кода с помощью ИИ без передачи контекста во внешние сервисы.03GPU engineering
Оптимизация и восстановление GPU-кода
Исследовательские инструменты для работы с CUDA, SASS, PTX и шейдерами генерируют варианты кода. Каждый вариант проходит компиляцию, тесты и замер производительности в едином цикле.
04Generative services
Распределённая генерация на GPU
Сервисная архитектура для генерации изображений и речи с очередями задач, GPU-воркерами и подключением пользовательских интерфейсов.
Очереди и GPU-воркеры позволяют управлять нагрузкой и временем выполнения.Метрики отдельных проектовРезультат зависит от исходных данных, процесса и методики измерения
03 / Архитектура
Архитектура от источников данных до рабочих сценариев
Подключаем информационные системы, управляем моделями и знаниями, затем встраиваем возможности ИИ в продукты и бизнес-процессы. Доступ, аудит и метрики работают на всех уровнях архитектуры.
REFERENCE ARCHITECTURE / 01
Управляемая AI-система
DATA PLANE01
Данные и системы
SUDO AI PLATFORM
02Интеллектуальное ядро
Integration gatewayAPI · ETL · events
Среда выполненияon-premise · private cloud · GPU · hybrid
EXPERIENCE PLANE03
Рабочие сценарии
CONTROL PLANEУправление всей системой
- Безопасность
- Контроль доступа
- Наблюдаемость
- Evals и метрики
04 / Безопасность
Безопасность закладываем в архитектуру с первого этапа
Требования к данным и доступу определяют архитектуру, доступные действия агентов и правила контроля результата ещё до разработки.
SECURITY BY DESIGNОт источника до действия
Данные
Локальная обработка, изоляция контуров и согласованные правила передачи и хранения информации.
Доступ
SSO, роли и ограничения на уровне источников, сценариев, инструментов и отдельных действий.
AI-агенты
Разрешённый набор инструментов, подтверждение критичных операций и контролируемый контекст выполнения.
Контроль
Журналирование, трассировка, мониторинг, тесты качества и воспроизводимая проверка изменений.
05 / Как работаем
От бизнес-задачи до работающего сервиса
- 01Baseline · ROI · TCO
Определяем цель
Разбираем, как устроена работа сейчас и что должно измениться после внедрения. Фиксируем текущие показатели и целевой результат. Оцениваем объём работ, ограничения, затраты и ожидаемую выгоду.
Результат этапаКарта процесса, исходные показатели и критерии успеха - 02Data Quality · RBAC · Evals
Проверяем на данных
Собираем прототип на репрезентативной выборке и измеряем качество, скорость, стоимость запроса и устойчивость результата.
Результат этапаПрототип, набор проверочных сценариев и отчёт по метрикам - 03On-premise · DataSecOps · MLSecOps
Проектируем рабочую систему
Фиксируем интеграции, модель развёртывания, требования DataSecOps и MLSecOps, роли доступа и схему наблюдаемости.
Результат этапаЦелевая архитектура и план внедрения - 04Latency · Cost · SLA / SLO
Запускаем и передаём
Проводим нагрузочную и функциональную приёмку, настраиваем мониторинг и готовим команду к эксплуатации и развитию.
Результат этапаРабочий сервис, SLO и эксплуатационный регламент
После запуска / эксплуатация
Сопровождаем систему после запуска
Следим за работой сервиса и качеством ответов, выпускаем обновления и планируем дальнейшие изменения.
- 01
Наблюдаем
Quality · latency · cost · uptimeСледим за качеством ответов, задержкой, стоимостью и доступностью сервиса.
Дашборды, алерты и трассировки - 02
Сверяем
Evals · выборка · экспертная оценкаЗапускаем эталонные сценарии и экспертную оценку на новых данных.
Отчёт о качестве и регрессиях - 03
Обновляем
Knowledge · models · indexes · routingАктуализируем знания, модели, индексы и правила маршрутизации.
Версионируемый релиз с возможностью отката - 04
Развиваем
Backlog · impact review · rolloutДобавляем новые процессы и возможности после проверки эффекта.
План следующего цикла
06 / Команда
Команда AI-направления
СГФото будет добавлено
Сергей Герц
Исполнительный директор, продажи
МЛФото будет добавлено
Михаил Лукин
Технический директор
РВФото будет добавлено
Рест Владислав
Ведущий разработчик
ДГФото будет добавлено
Дмитрий Громов
Ведущий разработчик
Начать проект
Обсудим вашу задачу
Расскажите, что хотите улучшить и какие данные и системы уже используете. Обсудим, как оценить результат, с чего начать и что нужно уточнить для технической оценки.
Можно написать напрямуюinfo@sudo.team