Nythrex

Послуга · AI-розробка

AI, що доходить до продакшну. А не лише до демо.

Більшість AI-проєктів чудово виглядають на демо й зупиняються ще до реальних користувачів. Nythrex проєктує, розробляє і супроводжує AI-системи під ключ — з оцінюванням якості, обмеженнями, інтеграціями й контролем витрат з першого тижня, у вашій хмарі та у вашій власності.

Ваші користувачі

  • Веб і мобільні застосунки
  • Slack / Teams
  • Віджет підтримки
  • Внутрішні інструменти
  • API

AI-шар

  • Промпти й маршрутизація моделей
  • Пошук (RAG)
  • Агенти й виклик інструментів
  • Обмеження (guardrails)
  • Оцінювання

Інтеграції

  • CRM
  • ERP
  • Helpdesk
  • Email
  • Сховище документів

Ваша хмара й дані

  • Azure / AWS / GCP
  • Бази даних
  • Векторний індекс
  • Логи й аудит
Де насправді живе AI-система: більша частина роботи — у шарах навколо моделі.

Що ми будуємо

AI-асистенти на ваших даних

Відповіді з ваших документів, вікі, тікетів і баз даних — з посиланнями на джерела, контролем доступу й актуальністю.

AI-агенти, що виконують дії

Агенти, які читають, вирішують і діють у ваших системах — з лімітами, погодженнями, логами й «рубильником».

AI у ваших системах

Автоматизації в CRM, ERP і helpdesk: класифікація, чернетки, маршрутизація, підсумки.

Обробка документів

Структуровані дані з рахунків, договорів, ТТН і сканів — з перевіркою людиною там, де це важливо.

Чому AI-пілоти зупиняються — і що ми робимо інакше

Демо доводить, що модель може відповісти. Продакшн має довести, що вона відповідає правильно, безпечно, доступно за ціною і щоразу — на брудних реальних даних, для користувачів, які спробують те, чого ніхто не планував. Саме в цьому розриві зникає більшість AI-бюджетів. Детально розібрали причини в статті Чому AI-пілоти помирають до продакшну.

Типовий AI-пілот

  • Успіх оцінюють, дивлячись на кілька демо-питань
  • Тестують на чистих прикладах документів
  • Немає плану на хибні відповіді чи зловживання
  • Вартість токенів з'ясовується після запуску
  • Працює в акаунті підрядника з його ключами
  • Ніхто з бізнесу не відповідає за впровадження

Як Nythrex веде AI-проєкти

  • Письмова мета й тестовий набір реальних кейсів ще до розробки
  • Оцінка на ваших реальних «брудних» даних уже на етапі PoC
  • Обмеження, запасні сценарії й перевірка людиною закладені в дизайн
  • Вартість запиту змодельована й під моніторингом
  • Працює у вашій хмарі; код, промпти й дані — ваші
  • Призначений бізнес-власник і план впровадження

Як проходить AI-проєкт

Discovery

Мета · дані · ризики

2

Proof of concept

Тест-набір · go / no-go

4

Розробка

Інтеграції · UX · обмеження

8

Стабілізація й запуск

Навантаження · безпека

2

Супровід і розвиток

Моніторинг · оцінювання

4
01020 тижнів
Типова форма першого продакшн-релізу. Терміни залежать від обсягу — а фази ні.
  1. 1

    Discovery: визначаємо, що таке «добре»

    Погоджуємо бізнес-мету, користувачів, джерела даних і ризики — і збираємо 30–100 реальних прикладів з очікуваними відповідями. Цей тестовий набір стає табло результатів на весь проєкт.

  2. 2

    Proof of concept: відповідаємо на ризиковане питання

    PoC існує, щоб дешево підтвердити або закрити ідею. Будуємо найтонший наскрізний зріз, проганяємо на тестовому наборі й даємо go / no-go з цифрами: точність, затримка й вартість запиту.

  3. 3

    Розробка: усе навколо моделі

    Інтеграції, права доступу, UX, обмеження, сценарії перевірки людиною, моніторинг і розгортання у вашій хмарі. Зазвичай це більша частина роботи — і саме її пропускають у демо.

  4. 4

    Запуск і супровід

    Поетапне розгортання, зворотний зв'язок від реальних користувачів, дашборди якості й витрат, регулярні прогони оцінювання після кожної зміни промптів, моделей чи даних.

Що для нас означає «готово до продакшну»

Наші критерії готовності AI-функції

0/8

Незалежні від моделей

Ми не прив'язані до одного постачальника моделей. Залежно від вимог працюємо з OpenAI і Azure OpenAI, Anthropic Claude (напряму або через AWS Bedrock і Google Vertex AI), Google Gemini та open-weight моделями, які можна розгорнути у себе. Архітектура тримає модель за інтерфейсом, тож зміна провайдера — це конфігурація плюс прогін оцінювання, а не переписування. Як ми обираємо — у статті OpenAI vs Azure OpenAI vs Anthropic.

Як вимоги зазвичай визначають вибір
ВимогаЩо ми зазвичай рекомендуємо
Дані мають лишатися в ЄСПровайдер з опцією зберігання даних в ЄС або self-hosted open-weight модель
Закупівлі вже через MicrosoftAzure OpenAI у вашому Azure-тенанті
Інфраструктура на AWS чи GCPClaude через Bedrock або Vertex AI; Gemini на GCP
Великий обсяг простих задачМала швидка модель з маршрутизацією на більшу лише за потреби
Суворо офлайн / on-premiseOpen-weight моделі на вашій інфраструктурі

Ще не готові до розмови? Почніть тут

Оцінка готовності до AI

Десять питань, п'ять вимірів і чесна відповідь, з чого почати.

Оцінювач трудомісткості AI-проєкту

Орієнтовні терміни, команда й обсяг робіт за дві хвилини.

RAG, fine-tuning чи промптинг?

Дерево рішень, яке вбереже від оплати не того підходу.

Калькулятор вартості LLM API

Скільки коштуватиме ваш чат-бот на місяць — ще до рахунку.

Часті питання

Читайте також

ГайдСкільки насправді коштує AI-розробкаЩо визначає вартість AI-проєкту: модель — найдешевша частина. Роботи за фазами, приховані витрати, експлуатація й безпечний бюджет.ГайдЧому AI-пілоти помирають до продакшнуAI-пілоти зупиняються через дані, цінність, вартість і довіру — рідко через модель. Сім патернів провалу й рішення, що доводять AI до роботи.ПослугаРозробка RAGРозробка RAG: AI-асистенти, що відповідають з ваших документів і даних — з посиланнями, правами доступу й виміряною точністю, у вашій хмарі.ПослугаAI-агентиAI-агенти, що читають, вирішують і діють у ваших CRM, ERP та інструментах — з правами доступу, погодженнями, журналом аудиту й лімітами витрат.Гайд9 трюків, через які AI-демо обманюютьВибрані питання, чисті дані, приховані люди, необмежений бюджет: як AI-демо вводять покупців в оману — і питання, що викривають їх за п'ять хвилин.Приклад проєктуКопілот підтримки для B2B SaaSІлюстративний RAG-проєкт: копілот у Zendesk готує чернетки відповідей з посиланнями на статті й тікети — discovery, PoC, архітектура, висновки.

Потрібен другий погляд на ваш проєкт?

Розкажіть, що ви будуєте і де застрягли. Протягом одного робочого дня відповімо з найпрактичнішим наступним кроком — навіть якщо цей крок не з нами.

Обговорити проєкт