Интеграция AI в существующие системы.

Что подключаю в рамках интеграции AI.

• LLM-провайдеры — OpenAI, Anthropic, open-source модели через Hugging Face
• Self-hosted inference — vLLM, llama.cpp, Ollama в вашем контуре
• Vector-базы и RAG — pgvector, Qdrant, hybrid search (BM25 + dense)
• Существующие API и сервисы — CRM, helpdesk, billing, document storage, queues
• Internal data — базы знаний, документы, логи общения с клиентами, тикеты
• Observability — Promptfoo, Grafana, Prometheus, OpenTelemetry

Три модели интеграции AI.

Архитектуру интеграции выбираю под задачу — по чувствительности данных, объёму запросов и регуляторным требованиям. На странице методов — интерактивная схема каждой модели.

• Cloud Inference — OpenAI, Anthropic, Google, Azure. Быстрый старт, минимальный CAPEX. Подходит для PoC и низкого–среднего RPS
• Self-hosted / On-prem — vLLM с собственными GPU. Полный контроль данных и низкая стоимость на масштабе. Для 152-ФЗ, GDPR, банковской тайны
• Hybrid Inference — routing-слой, on-prem для чувствительного, cloud для сложного. Cost optimization + compliance

Принципы интеграции AI.

• Код в вашем репозитории с первого коммита, IP-assignment в договоре
• Без чужих платформ — не собираем решения на n8n, Make, Base44 как production
• Evals и guardrails по умолчанию — policy-слой, контроль галлюцинаций, escalation paths
• Unit-экономика inference — считаем стоимость per request и оптимизируем под объём
• Audit trail — каждое AI-решение логируется и трассируется
• Без vendor lock-in — модели и провайдеры заменяемы, стек принадлежит клиенту

FAQ · интеграция AI.

Можно интегрировать AI в legacy-систему без API?
Да — формат R&D Sprint (4–6 нед, от 400k ₽) включает построение агентских workflows с tool-calling и адаптерами к legacy. Это отдельный engagement от standard pilot.

Сколько времени занимает интеграция AI в существующий процесс?
AI Pilot / MVP на одном use-case — 4–8 недель. Полная Production Integration — 2–4 месяца включая security review, мониторинг, документацию и передачу команде клиента.

Какие требования к нашей инфраструктуре?
Для cloud-интеграции — стандартный API-доступ. Для on-prem — GPU (минимум 1× A100/H100 для серьёзных open-source LLM), Docker/Kubernetes, доступ к внутренним данным. Точные требования фиксируются на аудите.

Что если решим сменить LLM-провайдера через год?
Архитектура изначально строится через routing-слой и vendor-agnostic API. Замена модели — конфиг-changes + регрессионные evals, без переписывания продукта.

Смежные направления.