Обучение и адаптация корпоративных LLM-моделей
Полный цикл работ по созданию и адаптации языковых моделей (LLM) для корпоративных систем. Работаем с внутренними данными заказчика, обеспечиваем локальное развертывание и полную управляемость жизненного цикла модели — от подготовки данных до интеграции в продуктивные процессы.
Подготовка данных
Формируем корпус обучающих данных на основе корпоративных источников — документов, CRM, базы знаний, историй обращений и т. д.
Выполняем структурирование, очистку и аннотацию, устраняем дубликаты, классифицируем тексты по тематикам и ролям. Особое внимание уделяется качеству и балансу выборки, чтобы обученная модель была устойчива и воспроизводима в ответах.
Выполняем структурирование, очистку и аннотацию, устраняем дубликаты, классифицируем тексты по тематикам и ролям. Особое внимание уделяется качеству и балансу выборки, чтобы обученная модель была устойчива и воспроизводима в ответах.
Дообучение
и адаптация
и адаптация
Выполняем fine-tuning открытых или лицензионных LLM-моделей под конкретные задачи организации: внутренние коммуникации, аналитика, обработка заявок, поддержка решений.
Модель обучается на доменных данных и осваивает корпоративную терминологию, что обеспечивает точные, контекстные ответы и корректное использование внутренних понятий.
Возможна адаптация нескольких моделей под разные отделы или продукты, с разделением контекстов и доступов.
Модель обучается на доменных данных и осваивает корпоративную терминологию, что обеспечивает точные, контекстные ответы и корректное использование внутренних понятий.
Возможна адаптация нескольких моделей под разные отделы или продукты, с разделением контекстов и доступов.
Развёртывание в корпоративной инфраструктуре
Готовые модели разворачиваются локально, в инфраструктуре заказчика.
Мы интегрируем их в существующую систему безопасности, CI/CD-процессы и контроль версий, настраиваем сервисный доступ через API и систему мониторинга нагрузки.
Используем защищённые контейнерные окружения, Kubernetes и GPU-кластеры, обеспечивая отказоустойчивость и масштабирование.
Мы интегрируем их в существующую систему безопасности, CI/CD-процессы и контроль версий, настраиваем сервисный доступ через API и систему мониторинга нагрузки.
Используем защищённые контейнерные окружения, Kubernetes и GPU-кластеры, обеспечивая отказоустойчивость и масштабирование.
Интеграция RAG
и сценариев взаимодействия
и сценариев взаимодействия
Реализуем архитектуру Retrieval-Augmented Generation, при которой модель обращается к внутренним источникам данных — корпоративным БД, хранилищам документов, порталам и сервисам.
Настраиваем индексацию, векторизацию и поиск, чтобы ответы модели всегда базировались на актуальных данных.
Проектируем цепочки промптов и контекстов под конкретные бизнес-сценарии: аналитика, формирование документов, клиентские запросы, внутренние консультации.
Настраиваем индексацию, векторизацию и поиск, чтобы ответы модели всегда базировались на актуальных данных.
Проектируем цепочки промптов и контекстов под конкретные бизнес-сценарии: аналитика, формирование документов, клиентские запросы, внутренние консультации.
Сопровождение
и развитие
и развитие
Обеспечиваем техническое сопровождение, обновление датасетов и дообучение модели по мере накопления новых данных.
Настраиваем контроль качества (accuracy, hallucination-rate, response time), метрики и автоматические тесты.
Проводим обучение специалистов заказчика работе с LLM-стендом и инструментами адаптации.
Настраиваем контроль качества (accuracy, hallucination-rate, response time), метрики и автоматические тесты.
Проводим обучение специалистов заказчика работе с LLM-стендом и инструментами адаптации.
Результат
Компания получает корпоративную LLM-модель, дообученную
на собственных данных, безопасно работающую в локальном контуре и интегрированную в бизнес-процессы.
Модель управляемая, масштабируемая и способна выполнять аналитические, операционные и коммуникационные задачи без передачи данных во внешние облака.
на собственных данных, безопасно работающую в локальном контуре и интегрированную в бизнес-процессы.
Модель управляемая, масштабируемая и способна выполнять аналитические, операционные и коммуникационные задачи без передачи данных во внешние облака.
Synplity Platform
Запросить демо и расчёт сроков
Адрес
г. Москва, Проезд Завода Серп и Молот, 6к1
E-mail
Телефон
© Siblion | Since 2008