Соответствие 152-ФЗ · данные в контуре РФ
Doctor Help — инженерное внедрение искусственного интеллекта: от готовых продуктов до платформ уровня предприятия. Кастомная разработка, интеграция с существующими системами и инфраструктура, которая выдерживает нагрузку.
Возможности
Каждое внедрение начинается с задачи, а не с технологии. Если готового решения нет — проектируем и разрабатываем своё.
Готовый продукт полного цикла: автоматический сбор закупок по профилю компании, гибридный поиск по смыслу и ключевым словам, обучаемый скоринг и ИИ-разбор техзаданий с заключением «идти / не идти». Дайджесты, массовые операции, разграничение доступа. Один специалист работает как целый отдел.
Разработка под процессы заказчика: ассистенты, агентные сценарии, поиск и анализ документов. Архитектура — под нагрузку, требования безопасности и бюджет, от пилота до производства.
Подключение языковых моделей к существующим системам: RAG на корпоративных данных, ассистенты в интерфейсах, автоматизация рутины. Модели и векторные хранилища — в вашем контуре.
Проектируем обработку персональных данных в соответствии с 152-ФЗ: on-premise или приватное облако, разграничение доступа, аудит действий. Данные не покидают вашу инфраструктуру.
Kubernetes, горизонтальное масштабирование под нагрузку, наблюдаемость и контроль стоимости. Платформа не проседает, когда ИИ выходит в производство.
Внедрение — не финал: мониторинг качества, дообучение на новых данных, развитие сценариев и регулярные контрольные прогоны.
Аналитика по данным с врачебной тайной: обезличивание, разграничение доступа, аудит каждого действия. Упрощение рутинной работы медперсонала — структурирование записей, подготовка документов, поиск по истории наблюдений. Данные остаются в контуре клиники.
Персонализация на ваших данных: подбор товаров, услуг, контента и сценариев. Гибридные методы — от классических коллаборативных до эмбеддингов и LLM, эффект подтверждается A/B-тестами.
Подход
Инженерный подход вместо обещаний: каждое решение подтверждается измерениями, а не демонстрациями.
Разбираем процесс на шаги, оцениваем, где ИИ даёт измеримый эффект, а где — риски. Фиксируем критерии успеха до начала работ.
Быстрый работающий прототип на реальных данных. Результаты — в таблицах PASS/FAIL с контрольными логами, а не в презентации.
Перенос в контур заказчика: разграничение доступа, защита данных, нагрузочное тестирование, валидация с чистого развёртывания.
Наблюдаемость, метрики качества, план дообучения. Честно фиксируем ограничения системы и условия её применимости.
ИИ усиливает экспертов и снимает рутину. Ответственное решение остаётся за специалистом.
Бенчмарки, A/B-сравнения, воспроизводимые прогоны. Числа вместо прилагательных.
Структурированные роли, правила и память для ИИ-агентов — воспроизводимость и предсказуемость на каждом шаге.
Показываем, как система устроена внутри, что она умеет и где её границы. Доверие строится на прозрачности.
Опыт
Мы не только внедряем ИИ — у нас есть собственный продукт, который каждый день решает задачу полного цикла работы с тендерами. А за плечами — годы в корпоративных data-платформах петабайтного масштаба.
Платформа полного цикла: от автоматического сбора закупок до готового решения по каждому тендеру. Специалист получает короткий список закупок под профиль компании и аргументированное заключение ИИ — вместо часов ручного мониторинга и чтения документации.
Показатели — проектные цели продукта, заложенные в его архитектуру. На пилоте подтверждаем их на ваших данных: считаем часы «до» и «после».
ИИ-компоненты оцениваются так же строго, как инфраструктура: публичные бенчмарки — MTEB для поиска и эмбеддингов, RAGAS для качества RAG — плюс контрольные наборы на данных заказчика. Очереди и квотирование — обязательная часть внедрения: по-пользовательские лимиты на вызовы LLM, фоновые очереди прогонов, кэширование и дистилляция моделей для экономии вызовов. Всё это работает в собственном продукте: ИИ-нагрузка управляема, стоимость предсказуема, пики не роняют сервис.
Внедрение технологий в действующий корпоративный ландшафт: кастомные доработки и форки SQL-движков под нестандартные требования, миграция петабайтных объёмов между платформами без остановки бизнеса, автоматизация работы с банковскими гарантиями, интеграции в закрытых контурах. Каждое архитектурное решение — осознанный трейдофф: купить против разработать, пакетная обработка против потоковой, строгая консистентность против скорости ответа, стоимость против отказоустойчивости. Выбор и его последствия фиксировались документально, включая найденные ограничения.
Продукты платформенного масштаба: от roadmap и приоритизации до релизных циклов и сопровождения. Перевод требований бизнеса в инженерные задачи, защита технических решений перед стейкхолдерами, метрики продукта вместо субъективных оценок, передача продукта команде с живой документацией. Платформа живёт долго, когда у неё понятная стратегия и честно зафиксированные границы применимости.
Эволюция
Краткая история того, как массивная параллельная обработка данных дошла от пакетных кластеров до AI-native платформ — и почему это важно для ваших внедрений.
2006 — середина 2010-х
MapReduce и распределённые файловые системы сделали кластеры из обычных серверов нормой. Данные перестали быть дорогими, но обработка оставалась пакетной: отчёт — это часы планирования и перекладывания данных между системами.
2010-е
Системы массивно-параллельной обработки (класс Greenplum) вернули SQL: запросы стали интерактивными, аналитика — ритмичной. Но хранилище по-прежнему было привязано к одному движку, и рост стоил дорого.
Середина 2010-х — 2020-е
Событийная шина класса Apache Kafka стала хребтом корпоративных данных: изменение в источнике мгновенно превращается в событие, поток доезжает в MPP-хранилище, и аналитика переключается с ночных пакетов на данные в момент их возникновения. Граница между оперативным и аналитическим контуром практически стёрлась.
2020-е
Контейнеризация и декларативная оркестрация отделили вычисления от железа: платформа описывается кодом, разворачивается в любом контуре и переживает отказы узлов без ручного вмешательства. Инфраструктура перестала быть капитальной стеной — стала гибким слоем, подстраивающимся под нагрузку.
Сейчас
Векторные индексы и RAG поверх озёр данных, планирование GPU-ресурсов, агентные пайплайны и inference рядом с данными. ИИ перестаёт быть надстройкой и становится ещё одним слоем платформы — со своими требованиями к пропускной способности, задержкам и разграничению доступа. Мы строим внедрения именно так.
Расскажите о процессе, который хочется улучшить, — предложим, где ИИ даст измеримый эффект, а где лучше обойтись без него.