Примеры проектов показывают, какие задачи решают AI-инструменты в реальной инфраструктуре. Для каждого сценария важно не только действие модели, но и обмен данными, сопоставление результата с требованиями и безопасная эксплуатация.
Карточки ниже описывают подтверждённые типы решений и их архитектуру, без приписывания несуществующих бизнес-метрик.
Real-time контур, в котором телефония связана с потоковым распознаванием речи, LLM и синтезом голоса. Важная часть проекта — стабильность соединения, задержки, разбор ошибок и эксплуатация.
PDF, сканы и изображения в распространённых форматах проходят через внешний AI-сервис. Результат возвращается в структурированном виде, валидируется и перед подтверждением показывается пользователю.
Веб-приложение объединяет LLM, работу с документами, поиск, голосовой интерфейс и контролируемые функции. Архитектура разделяет пользовательский интерфейс, контекст, модель и бизнес-действия.
Многоэтапный pipeline объединяет поиск, фильтрацию, AI-анализ и проверку кандидатов. Такой подход подходит для задач, где один свободный запрос модели недостаточен и нужен последовательный контроль стадий.
Во всех случаях модель является только одним из компонентов. Рабочий результат создаёт весь контур вокруг неё.
Проверяются ошибки сторонних интерфейсов интеграции, недоступность модели и некорректные входные данные.
Повторный запрос не должен автоматически создавать повторное бизнес-действие.
Критичные операции отделяются от свободного AI-вывода.
Логи, health-check, backup и recovery входят в промышленную среду-контур.
Кейс не копируется целиком. Переносятся инженерные паттерны, которые подходят под ваш процесс и инфраструктуру.
Извлечение структурированных данных из PDF, сканов и изображений с последующей проверкой.
Поиск по документам и корпоративном справочнике с выдачей релевантного контекста модели.
Ограниченный набор программных функций, которые AI может запросить, но не выполнять бесконтрольно.
Потоковая разбор речи с требованиями к задержкам и устойчивости соединения.
Разделение задачи на стадии поиска, анализа, проверки и формирования результата.
Логи, мониторинг, резервирование и восстановление как часть решения, а не дополнение после начала эксплуатации.
Для первичного обсуждения достаточно описать текущую схему работы, данные и решения.
