Превращаю бизнес-процессы в AI-системы и автоматизацию.

AI-прототипы и отдельные сервисы недостаточно создавать локально — для реального использования нужна единая инфраструктура для размещения, обновления и развития решений.

Создана собственная серверная среда и web-платформа на базе Linux, Docker, Nginx, PostgreSQL и Python-сервисов с HTTPS, управляемым развёртыванием и подготовкой к размещению AI-компонентов.

Создана единая технологическая база, на которой можно быстрее запускать, тестировать и развивать AI-сервисы и цифровые продукты без зависимости от локальной среды разработки.

Обычные AI-ассистенты теряют значимый контекст между диалогами, поэтому пользователю приходится повторять важную информацию.

Реализована архитектура короткой и долговременной памяти с embeddings, Pinecone и семантическим поиском релевантного контекста перед обращением к LLM.

Ассистент получает релевантный контекст из предыдущих взаимодействий, что уменьшает необходимость повторного ввода информации и создаёт основу для более последовательных клиентских и внутренних AI-сценариев.

Первичные требования к IT-проектам часто поступают в неструктурированном виде, из-за чего усложняется анализ объёма работ и подготовка следующих шагов.

Создан AI-агент для структурирования требований, анализа программных проектов, вызова внешних инструментов и формирования воспроизводимого результата.

Первичный анализ проекта становится более стандартизированным и понятным, что сокращает ручную подготовку и упрощает переход от бизнес-запроса к технической реализации.

Информация из диалогов и заметок остаётся неструктурированной, а выделение задач, данных и подготовка документов требует ручной обработки.

Создан FastAPI-сервис: LLM преобразует текст в валидируемую JSON-структуру, после чего данные используются для формирования HTML/PDF-документов с логированием и контролем обработки.

Получен повторяемый процесс преобразования неструктурированного текста в стандартизированные рабочие данные и документы, уменьшающий объём ручной обработки.