AI-интеграции
AI полезен там, где понятны задача, допустимая ошибка и способ проверить результат. Начинаю с примеров ваших данных и контрольного набора, затем встраиваю выбранную модель в процесс с понятной обработкой неопределённости.
Обсудить задачуПолезная функция. Проверяемое качество.
- Нужно извлекать поля из неструктурированных документов.
- Команда долго классифицирует или суммирует обращения.
- В продукте нужна AI-функция, которую можно проверять и поддерживать.
Что вы получите
- 01Описание задачи и критерии качества
- 02Контрольные примеры и проверка подхода
- 03Интерфейс провайдера модели
- 04Проверка формата результата и обработка ошибок
- 05Ограничения данных, расходов и человеческий контроль
Финальный состав, стоимость и сроки фиксирую в предложении по вашей задаче.
Сначала проверяю главное
Сравниваю AI с обычными правилами на конкретной задаче. Не обещаю абсолютную точность. Фиксирую, какие данные можно передавать провайдеру, и проверяю это до интеграции. Изменения модели сопровождаю повторной проверкой контрольного набора.
Для подходящих задач — бесплатный рабочий фрагмент до основной сделки. Дальше три варианта объёма, оплата 70% / 30% и передача согласованных исходников после полной оплаты.
Как устроена работаПеред началом
Работаю удалённо. Студию ведёт Александр Матюхин; объём и условия обсуждаю напрямую. Как определяется стоимость.
01Можно использовать другую модель позже?
Разделяю бизнес-логику и адаптер провайдера. Смена модели всё равно требует повторной оценки качества и стоимости.
02Вы обучаете собственную модель?
Если это необходимо и обосновано, обсуждаю отдельно. Часто задачу решает интеграция готовой модели и корректная работа с контекстом.
Начну с вашей задачи.
Расскажите, что хотите создать. Я помогу определить первый полезный шаг.