Консалтинг по интеграции AI и архитектуре LLM-решений
Письменный дизайн AI-функции для вашего следующего LLM-проекта — retrieval, промпты, границы инструментов, eval-ы, бюджет по стоимости — продуман до того, как команда зафиксирует решение.
Выберите точку старта
Результат этой engagement
Письменный дизайн AI-функции для вашего следующего LLM-проекта — retrieval, промпты, границы инструментов, eval-ы, бюджет по стоимости — продуман до того, как команда зафиксирует решение.
Что вы получаете
- Документ по дизайну AI-функции — стратегия retrieval, сборка контекста, структура промптов, границы инструментов и агентов, и где в цикле остаётся человек
- План оценки качества — какой датасет собрать, какие грейдеры написать и какой регрессионный гейт должен работать в CI перед каждой сменой промпта или модели
- Бюджет стоимости и задержек — оценка токенов на запрос, план кеширования и уровней моделей, пороги срабатывания алертов
- Реестр режимов отказа — каждый способ, которым функция может сломаться, guardrail или fallback для него и то, как вы заметите это в продакшене
- 90-минутная ревью-сессия с вашими инженерами — проходим дизайн, собираем возражения и правим до заморозки
Подходит ли вам эта услуга?
Берите, если вы…
- Вы добавляете LLM-функцию в продукт, у которого уже есть реальные пользователи, и цена ошибки в дизайне — переписывание
- У вас есть прототип, который отлично показывает себя на демо и непредсказуемо ломается, и надо понять, что чинить, пока это не стало продуктовым обязательством
- Ваша команда всё построит сама — просто она ещё не проектировала retrieval, eval-ы и обработку отказов для продакшен-LLM-системы
Не берите, если…
- Вы хотите, чтобы функцию написали мы — это дизайн и ревью. Если нужны руки на клавиатуре, нанимайте инженеров; мы поможем составить им бриф
- Вам нужно обучение моделей или ML-исследование — наша область это продуктовая инженерия поверх существующих моделей, а не создание своих
- Вам всё ещё нужен ответ на вопрос «браться ли за AI вообще» — это решение уровня руководства, а не архитектуры, и разговор о нём отдельный
Почему этот сервис
AI-функции ломаются в одних и тех же местах: retrieval отдаёт не тот контекст, у агента нет условия остановки, и никто не может сказать, стало ли лучше после последней правки промпта. Мы помогаем спроектировать функцию так, чтобы эти отказы стали видны вам раньше, чем пользователям.
Ключевые преимущества
Retrieval, который отдаёт нужный контекст
Чанкинг, индексация, ранжирование и сборка контекста под ваши данные — то, что определяет качество ответа ещё до вызова модели.
Оценка качества до масштабирования
Набор eval-ов и защита от регрессий на ваших собственных примерах — изменения промптов и моделей измеряются, а не обсуждаются на вкус.
Стоимость и задержки как проектные ограничения
Бюджеты по токенам, кеширование, разделение моделей по уровням и стриминг — решаются на этапе дизайна, а не после того, как за вас решит первый счёт.
Режимы отказа продуманы заранее
Поверхности галлюцинаций, ошибки вызова инструментов, таймауты и небезопасные ответы получают явные fallback-и и guardrails вместо цикла ретраев.
Что входит
- Дизайн-сессии по AI-функциям: RAG, агенты и архитектура tool-calling
- Ревью выбора модели и дизайна промптов и контекста
- Проектирование eval-набора: датасеты, грейдеры, регрессионные гейты в CI
- Бюджетирование стоимости и задержек: кеширование, батчинг, уровни моделей
- Ревью режимов отказа и guardrails: fallback-и, лимиты, границы данных
Как мы работаем вместе
Простой процесс — от первого звонка до измеримых результатов.
Ознакомительный звонок
Обсуждаем ваши цели, стек и задачи. Без обязательств — просто чёткий разговор.
Индивидуальный план
Предлагаем чёткий план взаимодействия с учётом размера команды, сроков и реальных потребностей.
Выполнение и поддержка
Реализуем план, предоставляем письменные выводы, следующие шаги и при необходимости дальнейшую поддержку.
С кем вы будете работать
Oleksii Anzhiiak
Софтвер-архитектор, Senior .NET инженер и со-основатель
Сейчас ведёт архитектуру ToyCRM.com — мультитенантной CRM-платформы на .NET, которую строит наша команда. Те же паттерны и архитектурные решения, что используются там, напрямую попадают в курсы: identity и авторизация, распределённые сервисы, культура код-ревью. Вы учитесь у инженеров, которые активно отправляют продакшн-код, а не у учебника.
Часто задаваемые вопросы
Нет. Мы проектируем её вместе с вами и ревьюим то, что делает ваша команда: архитектуру, eval-ы, обработку отказов. Реализация остаётся у ваших инженеров — им же её потом эксплуатировать.
Нет. Выбор модели — задача про ограничения: границы данных, задержки, стоимость и планка качества для вашей конкретной задачи. Мы помогаем сравнить варианты по этим ограничениям и оставить дизайн достаточно переносимым, чтобы сменить модель позже.
Хотите вместо этого прокачать навык внутри команды?
Компании, у которых есть инженерная пропускная способность, иногда предпочитают обучить команду, а не покупать engagement. Если это про вас — вот курсы, которые покрывают то же поле, и ведут их наши senior-инженеры в том же стиле, что и консалтинговые проекты:
Читать параллельно с этой engagement
MCP для инженерных команд: как подключить внутренние API к AI и не пожалеть
Объяснение для разработчиков рассказало, что такое MCP. Это другой разговор — для того, кто отвечает за системы: сколько на самом деле стоит подключение внутренних API к AI, где должна проходить граница безопасности и когда строить интеграцию своими силами, а когда звать ревью.
Token economics: дисциплина, которая решает, отгрузится ли ваш агент или его выключат
Агентные системы обычно умирают не потому, что они неправы. Они умирают, потому что неправы насчёт денег. Token economics — бюджетирование, кэширование, батчинг и роутинг моделей как проектные решения — шестая дисциплина продакшен AI-инжиниринга, и та, которую будут аудировать финансы.
Durable Execution для агентов: пятая дисциплина, к которой ваш .NET-бэкграунд уже вас подготовил
Спека — это правда. Контекст — сборка. Evals — доказательство. OpenSpec — операционная система. А субстрат под всем этим — то, что держит многошагового агента в живых через ретраи, рестарты и человека, который ушёл с работы в 17:00, не подтвердив approval-чекпоинт — это durable execution. Любой .NET-инженер, который хоть раз отгружал MassTransit-сагу, уже понимает этот паттерн; вот как он ложится на серьёзных AI-агентов в 2026, и почему именно это та пятая дисциплина, которая наконец закрывает арку.
Что включено
- Дизайн и ревью retrieval-пайплайна (RAG)
- Границы инструментов агентов и ревью безопасности
- Выбор модели под ограничения латентности и стоимости
- Стратегия evals для недетерминированных систем
- Бюджетирование токенов до запуска
Чего вы достигнете
- Письменный дизайн AI-фичи, который команда может исполнять
- Архитектура retrieval и контекста, возвращающая нужные данные
- Агенты с явными, проверяемыми границами инструментов
- План evals, ловящий регрессии раньше пользователей
- Бюджет затрат, который поймёт финансовый директор
Готовы начать?
Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать больше о том, как эта услуга может вам помочь