Вбудовуємо LLM, RAG-системи та AI-агентів у реальні продукти — і проєктуємо під ними інфраструктуру, яка тримає навантаження. Від AI-копілотів та пошукових систем до платіжних платформ і RTB-біддерів.
Багато команд вміють або «прикрутити LLM», або «тримати навантаження». Ми робимо і те, і те — тому що у продакшені це все одна задача.
Claude, GPT, Llama, vLLM, локальні моделі. RAG, fine-tuning, агенти, eval-pipeline. Не «по статтях», а з десятка production-проєктів.
Фінтех на 35K RPS, RTB-біддери на 250K QPS, пошук по 12M товарів. Мікросервіси, event-driven, multi-region failover — це інженерна база команди.
Faithfulness, latency p99, cost-per-request, conversion, error budget. Будь-яке архітектурне пропозицію ми прив'язуємо до вимірної метрики.
Cloud-cost, токени, GPU, обслуговування. Знижуємо видатки на 30–70 % — і заздалегідь показуємо, у що вилиться рішення через рік.
SLO, on-call, постмортеми, observability, ratelimit, fallback. Не «виложили demo», а доводимо до експлуатації під навантаженням.
Якщо задачу вирішує SQL — не ставимо LLM. Якщо хватає монолита — не розрізаємо на мікросервіси. Складність коштує дорого, і ми не любимо зайву.
Допомагаємо вбудувати LLM у продукт так, щоб це працювало у проді, не брехало й не з'їдало бюджет на токенах.
LLM-функції у продукті: чат-асистенти, копілоти, генерація, класифікація, smart-search.
Документи → система «питання-відповідь» з цитуванням, hybrid search, re-ranking, eval.
Multi-step агенти з tool-use та MCP. Автоматизація процесів, помічник саппорту, DevOps-агент.
З'єднуємо CRM, месенджери, бази документів та AI-вузли у готові флоу. Швидкий шлях від ідеї до робочого процесу.
Model gateway, кеш, ratelimit, observability, eval-pipeline, cost-attribution по командам.
Паралельно робимо те, чим займаємся 12+ років: архітектуру, performance, міграції, інфраструктуру та SRE.
Проєктування з нуля та еволюція: event-driven, CQRS, multi-region, вибір стеку під зростання.
Профілювання, нагрузкові тести, capacity planning. Що та де сломається на 10× навантаженні.
Strangler-fig міграції, розрізання монолита, online-міграції БД, перехід у хмару та назад.
Kubernetes-платформа, GitOps, observability, on-call процеси, FinOps. SLO як обіцянка, не як лозунг.
Це не «все що чули» — це те, на чому самі виводили AI- та highload-системи під навантаженням та тримали в on-call.
Не пишемо «допомогли клієнту» без цифр. У кожного проєкту — вимірна метрика: faithfulness, latency, cost, conversion або uptime.
Hybrid search + cross-encoder ре-ранжувач + fact-checker на Claude. Час розбору кейсу впав із 40 до 6 хвилин, faithfulness 0.94 на golden set.
Маршрутизація Claude / GPT / Llama, семантичний кеш, ratelimit, cost-attribution. Cost на токенах знижений на 64 %, overhead 42 ms p99.
Перевели платіжну платформу на Kubernetes з шиною Kafka та сагами. Знизили p99 платіжного API в 7 разів та підтримали 6× зростання транзакцій.
Без довгих pre-sale «розмов». На другій зустрічі — оцінка, осмислений прототип або дорожна карта та реалістичні цифри.
Розбираємо задачу, метрики та обмеження. Вирішуємо, що взагалі потрібно: AI, переділка архітектури або просто хороший індекс у БД.
Для AI — MVP з golden dataset та метриками. Для highload — design doc, ADR, дорожна карта. Уже видні cost та ризики.
Впровадження поряд з командою клієнта. Парне проєктування, ревю, релізи під SLO, A/B-тести, on-call.
Документація, runbook, eval-pipeline, прогноз cost. Команда живе без нас та спокійно змінює промпти, моделі або сервіси.