Консалтинг з інтеграції AI та архітектури LLM-рішень
Письмовий дизайн AI-функції для вашого наступного LLM-проєкту — retrieval, промпти, межі інструментів, eval-и, бюджет вартості — обговорено до того, як команда зафіксує рішення.
Оберіть точку старту
Результат цієї engagement
Письмовий дизайн AI-функції для вашого наступного LLM-проєкту — retrieval, промпти, межі інструментів, eval-и, бюджет вартості — обговорено до того, як команда зафіксує рішення.
Що ви отримуєте
- Документ із дизайну AI-функції — стратегія retrieval, збирання контексту, структура промптів, межі інструментів і агентів, і де в циклі залишається людина
- План оцінювання якості — який датасет зібрати, які грейдери написати і який регресійний гейт має працювати в CI перед кожною зміною промпта чи моделі
- Бюджет вартості та затримок — оцінка токенів на запит, план кешування та рівнів моделей, пороги спрацювання алертів
- Реєстр режимів відмови — кожен спосіб, яким функція може зламатися, guardrail або fallback для нього і те, як ви помітите це в продакшені
- 90-хвилинна ревʼю-сесія з вашими інженерами — проходимо дизайн, збираємо заперечення і правимо до заморозки
Чи підходить вам ця послуга?
Беріть, якщо ви…
- Ви додаєте LLM-функцію до продукту, в якого вже є реальні користувачі, і ціна помилки в дизайні — переписування
- У вас є прототип, який чудово показує себе на демо і непередбачувано ламається, і треба зрозуміти, що лагодити, поки це не стало продуктовим зобовʼязанням
- Ваша команда все побудує сама — просто вона ще не проєктувала retrieval, eval-и та обробку відмов для продакшн-LLM-системи
Не беріть, якщо…
- Ви хочете, щоб функцію написали ми — це дизайн і ревʼю. Якщо потрібні руки на клавіатурі, наймайте інженерів; ми допоможемо скласти їм бриф
- Вам потрібне навчання моделей або ML-дослідження — наша область це продуктова інженерія поверх наявних моделей, а не створення власних
- Вам усе ще потрібна відповідь на питання «чи братися за AI взагалі» — це рішення рівня керівництва, а не архітектури, і розмова про нього окрема
Чому ця послуга
AI-функції ламаються в тих самих місцях: retrieval повертає не той контекст, в агента немає умови зупинки, і ніхто не може сказати, чи стало краще після останньої правки промпта. Ми допомагаємо спроєктувати функцію так, щоб ці відмови стали видні вам раніше, ніж користувачам.
Ключові переваги
Retrieval, який повертає потрібний контекст
Чанкінг, індексація, ранжування та збирання контексту під ваші дані — саме це визначає якість відповіді ще до виклику моделі.
Оцінювання до масштабування
Набір eval-ів і захист від регресій на ваших власних прикладах — зміни промптів і моделей вимірюються, а не обговорюються на смак.
Вартість і затримки як проєктні обмеження
Бюджети токенів, кешування, розподіл моделей за рівнями та стримінг — вирішуються на етапі дизайну, а не після того, як за вас вирішить перший рахунок.
Режими відмови продумані заздалегідь
Поверхні галюцинацій, помилки виклику інструментів, таймаути та небезпечні відповіді отримують явні fallback-и та guardrails замість циклу ретраїв.
Що входить
- Дизайн-сесії з AI-функцій: RAG, агенти та архітектура tool-calling
- Ревʼю вибору моделі та дизайну промптів і контексту
- Проєктування eval-набору: датасети, грейдери, регресійні гейти в CI
- Бюджетування вартості та затримок: кешування, батчинг, рівні моделей
- Ревʼю режимів відмови та guardrails: fallback-и, ліміти, межі даних
Як ми працюємо разом
Простий процес — від першого дзвінка до вимірюваних результатів.
Ознайомчий дзвінок
Обговорюємо ваші цілі, стек і завдання. Без зобов'язань — просто чітка розмова.
Індивідуальний план
Пропонуємо чіткий план взаємодії з урахуванням розміру команди, термінів і реальних потреб.
Виконання та підтримка
Реалізуємо план, надаємо письмові висновки, наступні кроки та за потреби подальшу підтримку.
З ким ви працюватимете
Oleksii Anzhiiak
Софтвер-архітектор, Senior .NET інженер та співзасновник
Зараз очолює архітектуру ToyCRM.com — мультитенантної CRM-платформи на .NET, яку будує наша команда. Ті самі патерни й архітектурні рішення, що використовуються там, напряму потрапляють у курси: identity та авторизація, розподілені сервіси, культура код-рев'ю. Ви вчитеся в інженерів, які активно випускають продакшн-код, а не з підручника.
Часто задавані питання
Ні. Ми проєктуємо її разом з вами та ревʼюємо те, що робить ваша команда: архітектуру, eval-и, обробку відмов. Реалізація залишається у ваших інженерів — їм же її потім експлуатувати.
Ні. Вибір моделі — задача про обмеження: межі даних, затримки, вартість і планка якості для вашого конкретного завдання. Ми допомагаємо порівняти варіанти за цими обмеженнями і залишити дизайн достатньо переносним, щоб змінити модель пізніше.
Хочете замість цього прокачати навичку всередині команди?
Компанії, у яких є інженерна пропускна здатність, іноді надають перевагу навчанню команди над покупкою engagement. Якщо це про вас — ось курси, що покривають те саме поле; їх ведуть наші senior-інженери в тому самому стилі, що й наш консалтинг:
Читати паралельно з цією engagement
MCP для інженерних команд: як підключити внутрішні API до AI і не пошкодувати
Пояснення для розробників розповіло, що таке MCP. Це інша розмова — для того, хто відповідає за системи: скільки насправді коштує підключення внутрішніх API до AI, де має проходити межа безпеки і коли будувати інтеграцію власними силами, а коли кликати рев'ю.
Token economics: дисципліна, яка вирішує, відвантажиться ваш агент чи його вимкнуть
Агентні системи зазвичай помирають не тому, що вони неправі. Вони помирають, бо неправі щодо грошей. Token economics — бюджетування, кешування, батчинг і роутинг моделей як проєктні рішення — шоста дисципліна продакшен AI-інжинірингу, і саме та, яку аудитуватимуть фінанси.
Durable Execution для агентів: п'ята дисципліна, до якої ваш .NET-бекграунд вас уже підготував
Спека — це правда. Контекст — складання. Evals — доказ. OpenSpec — операційна система. А субстрат під усім цим — те, що тримає багатокроковий агент живим через ретраї, рестарти й людину, яка пішла з роботи о 17:00, не підтвердивши approval-чекпоінт — це durable execution. Будь-який .NET-інженер, який хоч раз відвантажував MassTransit-сагу, уже розуміє цей патерн; ось як він лягає на серйозних AI-агентів у 2026, і чому саме це та п'ята дисципліна, що нарешті закриває арку.
Що включено
- Дизайн і ревʼю retrieval-пайплайна (RAG)
- Межі інструментів агентів і ревʼю безпеки
- Вибір моделі під обмеження латентності та вартості
- Стратегія evals для недетермінованих систем
- Бюджетування токенів до запуску
Чого ви досягнете
- Письмовий дизайн AI-фічі, який команда може виконувати
- Архітектура retrieval і контексту, що повертає потрібні дані
- Агенти з явними, перевірюваними межами інструментів
- План evals, що ловить регресії раніше за користувачів
- Бюджет витрат, зрозумілий фінансовому директору
Готові розпочати?
Зв'яжіться з нами сьогодні, щоб дізнатися більше про те, як ця послуга може вам допомогти