Към съдържанието

AIESCU

Продукционен ИИ, внедрен за 4 седмици.

Изграждаме го за вашия стартъп или ви учим да го направите сами с Claude Code. Един инженер управлява паралелно агенти и носи отговорност за резултата.

99.9%

наличност на API в продукционната платформа на клиент

10×

намаление на инфраструктурните разходи на клиент

93%

точност на извличане в продукционния документен ИИ на клиент (контролирана чрез CI)

15+

години опит във внедряването на продукционен софтуер

Трябва ви готово решение? Започнете отляво. Искате да се научите? Започнете отдясно.

Изберете „Ние го правим“, ако…

  • Ви трябва бързо в продукция, без да наемате екип по ИИ
  • Предпочитате да притежавате готовата система, вместо да я изграждате
  • Имате реални данни и реален проблем още сега

Изберете „Направете го сами“, ако…

  • Сте инженер и искате сами да го изградите
  • Искате трайни умения, а не само готов резултат
  • Предпочитате собствено темпо и доживотен достъп
  • RAG + стек от агенти в продукция за 4 седмици
  • Eval CI проверява всеки PR
  • Наблюдаемост от първия ден
  • Заданието е отворено за преглед

Принципите ни · LLMs в продукция

10 принципа за внедряване на ИИ без излишни разходи

Наученото от работата ни с LLMs. Всеки проект и всеки курс следва тези принципи.

  1. 01

    Строга спецификация, гъвкав код.

    Една страница работеща спецификация струва колкото седмица код за изхвърляне. LLMs ускоряват грешното нещо, ако спецификацията е грешна.

  2. 02

    Оценки преди извикването на модела.

    Първо напишете непреминаващата оценка. Без праг за преминаване нямате продукт, а вечен прототип.

  3. 03

    Инструментите надделяват над промптовете.

    Инструмент от 20 реда със строга схема надделява над системен промпт от 2000 токена. Моделът се възстановява от грешно извикване на инструмент, но не и от неясна инструкция.

  4. 04

    Кеширайте смело, маршрутизирайте безкомпромисно.

    Кеш за промптове, ембединги и отговори. Евтиният модел маршрутизира, скъпият създава. 80% от сметката идва от грешния модел при грешното извикване.

  5. 05

    Монолит за LLMs, микроуслуги за хората.

    LLMs четат монолит по-бързо от мрежа с 12 услуги. Разделите ли рано, губите най-силното им качество: да държат цялата система наведнъж.

  6. 06

    Подбирайте контекста, не лъскайте промпта.

    Моделът е толкова добър, колкото съдържанието в прозореца. Премахнете всеки токен, който не е факт, пример или ограничение.

  7. 07

    Доказателства, не твърдения.

    Всяко „работи“ означава изпълнен тест, ред с оценка или ред в git дневника. Усещанията не стигат до продукция.

  8. 08

    Преглед от подагент = 2 етапа.

    Откривател + критичен проверяващ. Един агент греши самоуверено; два несъгласни агента налагат истината.

  9. 09

    Режим мениджър: 5 → 1.

    Един оператор, който оркестрира 5 паралелни агента, върши работата на цял екип. Отделни направления, асинхронност, документирано предаване.

  10. 10

    Играещ треньор.

    Внедрявайте код и преглеждайте агенти в един и същи ден. Умението е да прецените дали днес са нужни ръце върху клавиатурата или оркестрация.

    We use cookies for analytics and ads measurement (incl. the Meta Pixel). Privacy policy.

    AIESCU — Внедрете ИИ или се научете сами