Що ми робимо — детально
Два напрями: AI-інтеграція та інженерія highload-систем. На більшості проєктів вони йдуть у зв'язці — тому що AI-фічу все одно потрібно тримати у проді під навантаженням, а highload-систему сьогодні все частіше потрібно доповнити розумним асистентом або пошуком.
AI-інтеграція та LLM-системи
Допомагаємо вбудувати LLM у продукт так, щоб це працювало у проді, не брехало й не з'їдало бюджет на токенах.
AI-інтеграція в продукт
Вбудовуємо LLM-функції туди, де вони дають реальний business outcome. Стартуємо з найдешевшого рішення: prompt + базова модель. Ускладнюємо тільки тоді, коли eval показує, що без RAG / агентів / fine-tuning не обійтися.
- ✓Чат-асистенти та копілотиУ продукті, в админці, в IDE-розширенні. З контекстом з вашої системи та tool-use.
- ✓Генерація та саммаризаціяОписи товарів, звіти, тези созвонів, шаблони листів — з контролем якості та брендового тону.
- ✓Smart-search та автозаповненняСемантичний пошук, переформулювання запитів, intent-класифікація.
- ✓Класифікація та видобутокТематика тикетів, видобуток сутностей, розбір листів та рахунків.
RAG та корпоративний пошук
Перетворюємо ваші документи, тикети та базу знань у систему «питання-відповідь» з цитуванням та контролем галюцинацій. Чанкування, hybrid search, re-ranking, fact-checking, eval — кожен етап вимірюємо.
- ✓Vector-інфраструктураpgvector, Qdrant, Weaviate, Pinecone — вибираємо під навантаження та операційні обмеження.
- ✓Hybrid searchКомбінація BM25 та embeddings з fusion-стратегією під ваш домен.
- ✓Re-ranking та переписування запитівCross-encoder ре-ранжування, HyDE, мульти-запити — те, що реально рухає recall.
- ✓Eval та контроль якостіRagas, golden datasets, faithfulness та context precision як KPI релізів.
AI-агенти та автоматизація процесів
Багатокрокові AI-агенти, які реально виконують дії у вашій системі через tool-use та MCP. Головне правило — human-in-the-loop там, де ціна помилки велика.
- ✓Оркестрація та graph-агентиLangGraph, custom orchestration, машини станів — керуємо складністю без «магії».
- ✓Tool-use та MCPFunction calling, Model Context Protocol, безпечні інтеграції з вашим API.
- ✓Saga та компенсаціїЯкщо крок агента зафейлився — є откат, ретрай та зрозумілий аудит-trail.
- ✓Human-in-the-loopApproval-етапи, escalation у саппорт, прозорі UI для оператора.
LLMOps та AI-інфраструктура
Production-інфраструктура навколо моделей: gateway, кеш, observability, ratelimit, eval, A/B-тести, fine-tuning. Шар, який зазвичай «забувають», поки не приходить перший рахунок від провайдера.
- ✓Model gatewayМаршрутизація Claude / GPT / open-source, fallback, A/B-тести, єдиний API.
- ✓Кешування та батчингСемантичний кеш, prompt cache, request batching — типова економія 40–70%.
- ✓Observability та evalLangfuse, OpenTelemetry, traces, golden datasets, регресійні тести.
- ✓Fine-tuning та self-hostedLoRA, SFT, DPO. vLLM / TGI / Ollama on-prem там, де дані не можна віддавати назовні.
Low-code автоматизація та інтеграції
Коли треба швидко з'єднати кілька систем — CRM, месенджери, бази документів, форми — і пустити через них AI-логіку, low-code платформи роблять за дні те, що в коді зайняло б тижні.
Не вдаємо, що low-code замінює інженерію. Але в правильному місці це найшвидший шлях від ідеї до робочого процесу — і часто перша ітерація перед переписуванням у код.
- ✓Вибір платформиZapier, Make, n8n. Підбираємо під обмеження з compliance, on-prem, обсягом операцій та бюджетом.
- ✓AI-флоуLLM-вузли, RAG-виклики, класифікація та саммаризація прямо в потоці Zapier / Make / n8n.
- ✓Self-hosted n8nКоли дані не можна віддавати назовні: розгортаємо n8n on-prem з auth, аудитом і бекапами.
- ✓Міграція low-code → кодКоли флоу переріс платформу — переносимо у звичайний сервіс без втрати історії та логіки.
Архітектура та highload-інженерія
Паралельно робимо те, чим команда займається з 2013 року: архітектуру, performance, міграції, інфраструктуру та SRE. І для AI-сервісів, і для класичних продуктів.
Highload-архітектура
Проєктуємо системи, які тримають піки та передбачувано ростуть під навантаженням. З нуля або поверх існуючого коду — без «переписати все». Не ідеалізуємо мікросервіси та не молимось на монолит — рішення залежить від команди та домену.
- ✓Проєктування з нуляSystem design, вибір стеку, дорожна карта від MVP до production-ready.
- ✓Event-driven та CQRSOutbox-патерн, saga-оркестрація, exactly-once семантика на Kafka / NATS.
- ✓Multi-region та failoverActive-active та active-passive схеми, відпрацювання disaster recovery у проді.
- ✓API designКонтракти gRPC / REST, версіонування, BFF-шари, public API під публікацію.
Performance-аудит та навантажувальне тестування
Беремо ваш сервіс, метрики та трейси — і за 2–4 тижні несемо звіт, у якому видно: де, на якому RPS та чому «все ляже». Рахуємо не «взагалі повільно», а конкретні вузькі місця.
- ✓Профілювання сервісівpprof, async-profiler, eBPF-інструменти, флеймграфи по гарячих шляхах.
- ✓Аналіз БДEXPLAIN ANALYZE, pg_stat_statements, індексні стратегії, лок-контеншн.
- ✓Навантажувальні сценаріїk6, Gatling, JMeter — реалістичні профілі, не «обтяжимо все поспіль».
- ✓Capacity planningЩо ви отримаєте за свої $X у хмарі, та де гроші йдуть без користі.
Міграції та рефакторинг
Знаємо, як безпечно розрізати монолит, виділяти сервіси та змінювати сховища без даунтайму та без «переписати все з нуля». Підхід — strangler-fig: кожен крок вимірний та откатуємо.
- ✓Декомпозиція монолитаРозбиття по доменам, виділення bounded contexts, плавне вивнесення сервісів.
- ✓Online-міграції БДЗаміна рушія, шардування, зміни схем під навантаженням та без даунтайму.
- ✓On-prem ↔ cloudПеренесення у AWS/GCP, lift-and-shift з подальшою оптимізацією під хмару.
- ✓Зниження cloud-costRight-sizing, Spot/preemptible, FinOps-підхід — зазвичай −30…−50%.
Інфраструктура, платформа та SRE
Піднімаємо Kubernetes-платформи, налаштовуємо GitOps, observability та on-call процеси. Так, щоб це працювало не на папері, а о 3 ночі. Хороша платформа — це та, у яку нова команда виходить за день.
- ✓Kubernetes-платформаMulti-tenant кластери, namespace-as-a-product, розумні за замовчуванням для команд.
- ✓GitOps та IaCTerraform, Argo CD, Flux. Інфраструктура — це код, який ревюється.
- ✓ObservabilityPrometheus, Grafana, OpenTelemetry, Loki/Tempo. Метрики, логи та трейси.
- ✓On-call та постмортемиSLO, error budget, ротації, blameless postmortems, культура надійності.