Оценка текущей инфраструктуры и подбор оптимального оборудования (GPU, серверы, хранилища) для эффективного развёртывания LLM и RAG-систем.
Подбор и развёртывание LLM
Выбор подходящей модели (например, LLaMA, Mistral, Falcon и т.п.), её тонкая настройка, развёртывание в inference-сервере (vLLM, Text Generation Inference, DeepSpeed и т.д.).
Обработка данных для RAG
Подготовка корпоративных данных для поиска: извлечение, очистка, разбиение на чанки, векторизация и индексация в векторное хранилище.
Настройка пайплайна RAG
Оркестрация поиска релевантных документов, формирование запросов и генерация ответов с использованием LLM и retrieved context.
Оценка точности, производительности и безопасности системы RAG с использованием метрик, логов и инструментов мониторинга.
Внедрение RAG-решения в существующие ИТ-системы (CRM, DWH, API) с учётом требований безопасности и прав доступа.
Обеспечение стабильной работы системы через сбор логов, метрик, обновление данных и поддержку версионности моделей.
| Начнем? Свяжитесь с нами, чтобы детально обсудить ваш LLM-проект Нажимая на кнопку «Отправить», вы даете согласие на обработку персональных данных. Подробнее об обработке данных в Политике.. |