Коробочная установка и настройка AI под ключ
Qwen, Ai2media GPT и RAG-поиск внутри контура компании
AI-ассистенты, RAG-поиск и языковые модели на вашем железе — без утечки данных в публичные облака. От аудита до запуска пилота и масштабирования.
Коробочная установка AI — это готовая инфраструктура, модели и база знаний, которые работают только на ваши задачи: ответы на вопросы сотрудников, поддержка клиентов, генерация документов и аналитика.
NBM-IT берёт на себя всё: от подбора железа и настройки Qwen/Ai2media GPT до RAG-поиска по вашим документам и обучения команды.
Зачем бизнесу коробочная установка AI?
Собственный AI-ассистент — это ускорение процессов, сохранность данных и понятная экономия времени команды.
Мы не просто «ставим модель», а строим рабочий инструмент:
- — Настраиваем железо и инфраструктуру под ваши задачи
- — Поднимаем Qwen, Ai2media GPT и при необходимости другие модели
- — Настраиваем RAG-поиск по вашим документам, базе знаний и порталу
- — Интегрируем AI с CRM, 1С, внутренними порталами и сервисами
- — Обучаем сотрудников и помогаем измерять эффект от внедрения
В итоге у вас появляется управляемый AI-слой, который ускоряет бизнес, а не создаёт хаос.
Коробочное решение
Готовый стек: железо, модели, RAG и интеграции — под ключ
Данные внутри контура
Развёртывание on-prem или в вашем защищённом контуре
RAG-поиск
Ответы AI строго на основе ваших документов и регламентов
Измеримый эффект
Метрики по времени ответа, нагрузке и удовлетворённости
Быстрый пилот 3–6 недель
Запускаем MVP на реальных процессах, без долгих проектов
Обучение команды
Объясняем, как работать с AI, и фиксируем лучшие практики
Qwen и Ai2media GPT
Опыт работы с современными open-source и кастомными моделями
Поддержка и развитие
Помогаем донастраивать базу знаний, промпты и сценарии
-30%Время на типовые ответы
x3Рост скорости обработки запросов
-40%Снижение нагрузки на поддержку
99%Данных остаётся внутри контура
Этапы внедрения AI: от железа до RAG-поиска
Мы объединяем архитектуру, инфраструктуру, модели и процессы. На каждом этапе вы понимаете, что уже сделано и какой результат получите дальше.
1
Диагностика задач и выбор сценариев AI
Вадим вместе с вами разбирает текущие процессы: поддержка, продажи, документооборот, обучение. Формируем список задач для AI, требования по безопасности и ожидаемые метрики (экономия времени, сокращение нагрузки на людей, скорость ответа).
2
Проектирование архитектуры и подбор железа
Дмитрий подбирает оптимальную конфигурацию: сервер, GPU/CPU, хранилище, сеть. Формируется схема, где будут жить модели Qwen и Ai2media GPT, как будет устроен RAG-поиск, где хранятся документы и как пользователи будут обращаться к AI.
3
Подготовка базы знаний и RAG-модели
Карина и Ася собирают и структурируют ваши документы: регламенты, базы знаний, инструкции, договоры, DOCX, PDF, Confluence, портал. Настраиваем конвейер для RAG: очистка текстов, разбиение на фрагменты, индексация, обновления по расписанию.
4
Установка Qwen, Ai2media GPT и сервисов
Дмитрий разворачивает выбранные модели (Qwen, Ai2media GPT и при необходимости другие), настраивает контейнеры, оркестрацию, логирование. Подключаем модели к RAG-поиску, настраиваем промптинг, роли и ограничения, шифрование и доступы.
5
Интеграция с вашими системами
Интегрируем AI с CRM, внутренним порталом, 1С, системами тикетов, чатами (Telegram, корпоративный мессенджер, сайт). Настраиваем web-виджеты, кнопки «спросить AI», внутренние ассистенты для сотрудников и руководителей.
6
Обучение команды и запуск пилота
Проводим обучение для сотрудников: как правильно задавать вопросы, какие задачи решает AI, а какие нет, как интерпретировать ответы. Запускаем пилот на ограниченную группу, собираем фидбек, дорабатываем базу знаний и промпты.
7
Мониторинг, оптимизация и масштабирование
Настраиваем дашборды и метрики: количество обращений к AI, время ответа, доля закрытых вопросов без участия человека, удовлетворённость пользователей. Оптимизируем качество ответов, подстраиваем RAG и модели, масштабируем решение на новые отделы и сценарии.
