Agentic RAG
AI-агенты с доступом к корпоративным знаниям, документам, базам данных и поиску.
CORE INTELLIGENCE
AI-агенты
и машинное обучение для бизнеса
DE2COM проектирует и внедряет AI-агентов, LLM/RAG-системы, ML-модели и интеллектуальную автоматизацию. Мы превращаем данные, API и бизнес-процессы в автономные цифровые решения.
AI
Agents
ML
Models
RAG
Knowledge
⟡ LLM интеграции
⟡ Multi-agent systems
⟡ RAG pipelines
⟡ MLOps
LLM Orchestration
Оркестрация моделей, инструментов, workflow и многошаговых бизнес-сценариев.
Machine Learning
ML-модели для прогнозирования, классификации, сегментации, скоринга и аналитики.
Custom AI Pipelines
Сквозные решения: данные, интеграции, инференс, мониторинг, MLOps и поддержка.
ABOUT DE2COM
Компания, которая соединяет AI, данные и бизнес-процессы
DE2COM — AI research & development команда, которая помогает компаниям внедрять искусственный интеллект без лишней сложности. Мы проектируем архитектуру, подключаем данные, создаём агентов, обучаем модели и встраиваем решения в реальные процессы бизнеса.
От идеи до внедрения
Проводим аудит, проектируем MVP, собираем production-архитектуру и сопровождаем запуск.
Интеграция с бизнесом
Подключаем CRM, ERP, сайты, базы данных, API, файлы, внутренние сервисы и внешние источники.
Безопасность данных
Учитываем права доступа, приватность, логи, контроль действий агента и защиту корпоративной информации.
Измеримый результат
Фокусируемся на KPI: скорость обработки, снижение ручной работы, качество ответов и экономия времени.
DEEP DIVE
Что такое AI-агент?
AI-агент — это автономная программная система, которая понимает задачу, строит план, использует инструменты, работает с данными и выполняет действия для достижения результата. В отличие от обычного чат-бота, агент может запоминать контекст, обращаться к API, анализировать документы, запускать workflow и проверять собственные действия.
Понимание цели
Агент не просто отвечает на вопрос, а интерпретирует конечную цель и выбирает лучший путь её достижения.
Планирование действий
Сложная задача разбивается на шаги: поиск информации, проверка данных, вызов API, генерация результата.
Память и контекст
Векторные базы и RAG позволяют агенту использовать документы, регламенты, историю обращений и знания компании.
Контроль и безопасность
Действия агента можно ограничивать правилами, ролями, approval-механиками, логированием и мониторингом.
AI & MACHINE LEARNING
Как AI и машинное обучение помогают бизнесу
Искусственный интеллект усиливает процессы, где есть данные, повторяющиеся операции, прогнозирование, работа с текстами, изображениями, документами или клиентскими обращениями.
Автоматизация решений
AI помогает классифицировать заявки, определять приоритеты, выбирать следующий шаг и запускать действия без ручной рутины.
Прогнозирование
ML-модели прогнозируют спрос, отток клиентов, риски, поломки, продажи и другие показатели на основе исторических данных.
Работа с документами
LLM и OCR помогают извлекать данные из договоров, счетов, актов, писем, инструкций и внутренних баз знаний.
SOLUTIONS
Какие решения мы можем разработать
Мы подбираем архитектуру под задачу: от простого AI-помощника до системы из нескольких агентов, которая работает с внутренними данными и бизнес-логикой.
▹AI-ассистенты для поддержки клиентов и сотрудников
▹RAG-системы для поиска по документам и базе знаний
▹ML-модели для прогнозирования, скоринга и аналитики
▹AI-агенты для автоматизации операционных процессов
▹Интеграции с CRM, ERP, сайтами, API и базами данных
▹MLOps, мониторинг качества моделей и поддержка production-систем
PROCESS
Как мы запускаем AI-проект
1
Аудит задачи и данных
Определяем бизнес-цель, источники данных, ограничения, риски и ожидаемый эффект.
2
Проектирование архитектуры
Выбираем модель, RAG, векторную БД, инструменты агента, права доступа и интеграции.
3
MVP и тестирование
Собираем рабочий прототип, проверяем качество ответов, точность модели и UX.
4
Production и развитие
Внедряем решение, настраиваем мониторинг, логирование, метрики и дальнейшее улучшение.
Технологический стек
LLM
OpenAI API
RAG
Vector DB
Embeddings
Python
Node.js
REST API
Docker
MLOps
Стек подбирается под вашу инфраструктуру: можно сделать облачное решение, локальное развёртывание, гибридную архитектуру или интеграцию с уже существующей системой.
INDUSTRIES
Разрабатываем AI-решения для разных сфер
AI полезен там, где есть повторяемые процессы, большие объёмы информации, необходимость быстро принимать решения и повышать качество сервиса.
▹ Финансы — анализ рисков, скоринг, отчётность, AML-проверки
▹ E-commerce — персонализация, рекомендации, поддержка, аналитика продаж
▹ Логистика — прогноз сроков, маршруты, складские процессы
▹ Медицина — обработка данных, ассистенты, классификация документов
▹ Маркетинг — генерация контента, сегментация, анализ кампаний
▹ Производство — предиктивное обслуживание и контроль качества
FAQ
Частые вопросы
Чем AI-агент отличается от чат-бота?
Чат-бот обычно отвечает в рамках диалога. AI-агент может планировать действия, обращаться к инструментам, работать с данными и выполнять задачи в несколько шагов.
Нужны ли свои данные для AI-проекта?
Для RAG и ML качество данных важно. Но стартовать можно с документов, CRM, таблиц, базы знаний, API или даже небольшого набора примеров.
Можно ли подключить AI к текущей системе?
Да. AI-решение можно интегрировать с CRM, ERP, сайтом, базой данных, Telegram, email, внутренними API и другими сервисами.
Как контролировать качество ответов?
Используются тестовые сценарии, логирование, метрики, human-in-the-loop, ограничения инструментов и регулярная оценка результатов.
НАЧАТЬ РАЗРАБОТКУ
Готовы усилить бизнес AI-решениями?
Опишите задачу — мы предложим архитектуру, стек и понятный план внедрения AI/ML в ваш процесс.
ТИПЫ РЕШЕНИЙ
LLM-агенты
RAG-системы
ML-модели
Multi-agent systems
AI automation
MLOps