Блог/blog/rag-w-produkcji
Продакшен-архітектура RAG з BGE-M3 та Qdrant
Гібридний пошук dense + sparse, reranking та спостережуваність якості відповідей без витоку PII.
Шукайте технічні статті, послуги впровадження, продакшен-рушії, терміни словника, FAQ та інтерактивні калькулятори в одному місці.
Гібридний пошук dense + sparse, reranking та спостережуваність якості відповідей без витоку PII.
Як поєднати локальні моделі vLLM зі шлюзом OpenClaw, маскуванням персональних даних та автоматичним fallback.
Починаємо з одного процесу з фіксованою вартістю; типова окупність настає за 2-4 місяці.
Так: ми застосовуємо маскування PII перед хмарою, режим zero-retention, локальні ембединги BGE-M3 і human-gate.
Перевірте видимість домену для пошукових систем ШІ, структуровані дані JSON-LD та конфігурацію llms.txt.
Оцініть вимоги до пам'яті GPU (VRAM), пропускну здатність токенів і порівняйте self-hosting з API.
Розрахуйте заощаджені години, вартість впровадження та місяць окупності для вашої команди.
Порівняйте 3-річну сукупну вартість володіння (TCO) хмарних API LLM та власного GPU-кластера з розрахунком місяця окупності.
Визначте категорію ризику системи ШІ згідно з Регламентом ЄС 2024/1689 та отримайте контрольний список документації.
Self-hosted сервіс embedding-ів і семантичного пошуку з дашбордом і повною спостережуваністю retrieval-у.
Панель памʼяті та знань для агентів: RAG Q&A по корпоративних знаннях із сотнями endpoint-ів і пошуком BGE-M3.
Автономна платформа аудиту, сканування безпеки та самовідновлення коду. Багатоагентна адверсарна верифікація, 4 сканери SARIF 2.1.0 та безпечні сесії виправлення в ізольованих гілках git.
Pipeline, що перетворює безладні документи: PDF, скани, фото, DOCX, у структуровані, перевірювані дані: кожне поле з посиланням на джерело й порогом впевненості.
Повна система для нерухомості: monorepo, кілька застосунків, CRM sync, черги завдань, публікація пропозицій і візуалізацій.
Harness для оцінки систем LLM/RAG: золотий набір, автоматичні метрики, LLM-as-judge, відкалібрований на людських мітках, і regression-gate, що блокує деплой при падінні якості.
Єдина контрольована точка входу для кожного виклику LLM: маршрутизація модель-до-завдання, маскування PII перед моделлю, guardrail-и входу й виходу, ліміти per-tenant і повний аудит.
Генерація і скоринг лідів на основі реальних даних: пошук, дедуп, збагачення та автоматичні кампанії.
Один шлюз для всього LLM-трафіку: маршрутизація між моделями, бібліотека навичок, агенти, через єдину точку входу з можливістю аудиту.
Власна система моніторингу позицій і видимості: у Google і у відповідях моделей. FastAPI + PostgreSQL, повна історія.
Телефонний голосовий агент, закорінений у вашій базі знань (RAG): відповідає на рутинні дзвінки, записує на візити й передає складні випадки людині з повним контекстом.
Оптимізація контенту та структурованих даних для цитованості у відповідях моделей ШІ.
Архітектура, що поєднує пошук у перевіреній базі знань із генерацією відповіді моделлю LLM.
Сервінг моделей LLM на власному обладнанні з vLLM, TensorRT-LLM, Kubernetes і повною відповідністю GDPR.
Проєктуємо мультиагентні процеси LangGraph і MCP з контролем людини (human-gate) та аудитом.