Nythrex

Послуга · LLM-застосунки

LLM-застосунки, якими люди справді продовжують користуватися.

Зробити вікно чату над моделлю — справа одного дня. Зробити LLM-продукт, якому довіряють, що обробляє нестандартні випадки, лишається доступним за ціною на масштабі й безпечно покращується, — це інженерія. Ми будуємо все: UX, backend, AI-шар, інтеграції й експлуатацію.

ПокращуватибезпечноРеальневикористанняВідгуки й логиНові тест-кейсиЗміна промпту /моделіПрогіноцінюванняРеліз
Цикл, що дає LLM-продукту покращуватися, не ламаючи того, що вже працює.

Що ми будуємо

Копілоти для внутрішніх команд

Асистенти в інструментах, якими користуються ваші люди, на основі ваших даних.

Асистенти для клієнтів

Асистенти підтримки й продукту з безпечними для бренду відповідями й коректною передачею людині.

Обробка документів

Витягування, класифікація й підсумки для рахунків, договорів і форм.

AI-функції в SaaS

Розумний пошук, генерація й автоматизація у вашому продукті — з ціною, що зберігає маржу.

Агенти й автоматизації

Багатокрокові процеси між системами з погодженнями й аудитом.

Оцінювання й порятунок

LLM-застосунок уже працює, але ненадійно? Спершу додаємо вимірювання, потім виправляємо.

UX для LLM: частина, яку більшість пропускає

  • Показуйте джерела, щоб користувачі перевіряли, а не довіряли наосліп.
  • Стрімте відповіді й показуйте прогрес багатокрокової роботи — відчуття швидкості важливе.
  • Зробіть виправлення простим: редагувати, перегенерувати, «не подобається» з причиною. Кожне виправлення — майбутні навчальні дані.
  • Продумайте стан «не знаю» так само ретельно, як «щасливий шлях».
  • Задайте очікування в інтерфейсі: що асистент уміє і чого ні.

Типовий стек

Frontend

  • React / Next.js
  • React Native
  • Стрімінговий UI
  • Збір відгуків

AI-шар

  • Шлюз моделей
  • Реєстр промптів
  • RAG
  • Виклик інструментів
  • Обмеження
  • Оцінювання в CI

Backend

  • .NET
  • Node.js
  • Python
  • Черги
  • Авторизація й права

Хмара й експлуатація

  • Azure / AWS / GCP
  • Terraform
  • Спостережуваність
  • Дашборди витрат

Часті питання

Читайте також

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.ГайдОцінювання LLM для не-ML командЯк оцінювати LLM-функцію без команди data science: тестовий набір, метрики, обережне використання LLM-суддя, оцінювання в CI та читання результатів.Гайд11 способів зменшити рахунок за LLMЯк зменшити витрати на LLM: кешування, маршрутизація моделей, коротший контекст, кращий пошук і бюджети — з перевіркою якості на тестах.ПорівнянняOpenAI vs Azure OpenAI vs AnthropicЯк обрати LLM-платформу: OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic (напряму, Bedrock, Vertex AI), Gemini й open-weight — за даними, закупівлями, якістю.

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