1
Контекст
Определяем гипотезу сервиса, пользователей и метрику эффекта.
Стратегия AI
AI-разработка с понятной сметой.
Проектируем AI-сервисы от гипотезы до production: данные, модель, интерфейс, безопасность и измеримый эффект.
Telegram
Онлайн
t.me/meretti_pro
Обычно отвечаем за 15 минут
WhatsApp
Пн–Пт 10–19
+7 993 600-62-23
Альтернативный способ связи
Вы также можете отправить запрос на нашу почту hello@meretti.pro
Стратегия AI
Данные и качество
Production-подход
Прозрачная оценка
01 — Состав
Что входит.
Аудит сценариев и данных
Карта рисков и критериев качества
UX ключевого взаимодействия
Архитектура AI-контура
Интеграции с системами клиента
Оценка ответов и мониторинг
Тестирование крайних случаев
Документация и передача команде
02 — Метод
Как создаём ai-разработка
Начинаем с гипотезы и измеримого эффекта, затем выбираем модель и архитектуру сервиса.
2
Данные
Проверяем источники данных, доступы и их качество для модели.
3
Прототип
Тестируем прототип сервиса и ответы на реальных задачах.
4
Production
Собираем интеграции, наблюдаемость и защиту production-сервиса.
5
Развитие
Улучшаем сервис по данным реального использования.
Квиз по проекту
Быстрый расчёт проекта.
Заполните заявку и получите расчёт на ваш проект — и скидку 20% на разработку.
Скидка 20% за заполненную заявку
Шаг 1 / 6
Что нужно сделать?
Шаг 2 / 6
Какая главная цель проекта?
Шаг 3 / 6
Сайт или система уже есть?
Шаг 4 / 6
Какие интеграции понадобятся?
Шаг 5 / 6
Когда нужен результат?
Шаг 6 / 6
Ориентир по бюджету?
Последний шаг — куда прислать расчёт
Расчёт почти готов.
Оставьте номер — пришлём расчёт и скидку 20% в течение 15 минут. Без презентаций и давления.
03 — Процесс
Этапы работы.
01
Фиксируем гипотезу сервиса и границы первой версии.
02
Собираем сценарии, данные и требования к архитектуре.
03
Делаем сервис инкрементами с регулярными демо.
04
Проводим тесты, обучение команды и включаем мониторинг эффекта.
04 — Интеграции
Интеграции для AI-продукта
OpenAI APIВыбираем модели OpenAI, когда важны скорость вывода на рынок и готовая экосистема инструментов.
Anthropic APIИспользуем Claude в продуктах, где критична безопасность и предсказуемость ответов модели.
Google Vertex AIРазворачиваем продукт на Vertex AI, если нужны собственные модели и контроль над инфраструктурой.
PostgreSQLПроектируем схему PostgreSQL под хранение запросов, ответов модели и метрик качества.
TelegramСобираем MVP в виде Telegram-интерфейса, прежде чем вкладываться в отдельное приложение.
CRMСвязываем AI-сервис с CRM, чтобы результаты работы модели попадали в привычные для команды процессы.
05 — Стек
Технологии проекта.
Модели
GPTClaudeGeminiLlama
06 — Сравнение
Внедрение вместо эксперимента
| Критерий | meretti.pro | Разрозненный пилот | Готовый бот |
|---|---|---|---|
| Сценарий | Привязан к процессу | Проверяется в вакууме | Ограничен шаблоном |
| Качество | Тесты и мониторинг | Без системы оценки | Не управляется |
| Данные | Права и контекст | Ручные выгрузки | Закрытый контур |
07 — Цифры
Почему с нами.
48 ч
на первичную оценку
1
команда от гипотезы до запуска
100%
прозрачности по данным
7 дней
ритм демо
Бесплатная консультация 15 минут
Оставьте номер — перезвоним.
Перезвоним в течение 2 часов в рабочее время (Пн–Пт, 10:00–19:00 МСК) — коротко разберём объём, сроки и порядок цифр. Без продаж и обязательств.
Ответим за 2 часа
Менеджер проекта, а не отдел продаж
Никакого спама
08 — Стоимость
Тарифы и ориентиры.
Пилот
от 450 000 ₽
10–14 недель
- Ключевой сценарий
- Прототип
- Тестовые кейсы
Популярный
Production
от 711 000 ₽
14–20 недель
- Всё из «Пилота»
- Интеграции
- Мониторинг и безопасность
Масштаб
от 1 202 000 ₽
20–30 недель
- Всё из «Production»
- Несколько сценариев
- План развития
Стоимость зависит от данных, интеграций и требований к качеству; состав работ фиксируем до старта.
Дополнения
Подготовка данныхДополнительные интеграцииОценка качестваПоддержка
10 — FAQ
Частые вопросы
Что входит в AI-разработку?
Постановка задачи, данные, прототип, оценка качества, интеграция в продукт, мониторинг. Не «подключить ChatGPT к сайту» без критериев. MLOps по зрелости.
Сколько стоит?
От пилота до продукта. Дорожают данные, интеграции, требования к точности. Фикс после scope пилота. Estimate.
Гарантируете ли точность модели?
Нет абсолютных гарантий. Задаём метрики, тесты, пороги эскалации к человеку. Для критичных решений — обязательный контроль. Честные ограничения в договоре.
Можно ли на ваших данных on-prem?
Да, при инфраструктуре. Иначе — VPC/закрытые API. Выбор после ИБ. См. облако.
Кто поддерживает после запуска?
Можем ретейнер: качество, промпты, индексы, инциденты. Модели деградируют без ухода. Пакет поддержки отдельно.
Следующий шаг
Найдём сценарий,
где AI окупается.
На первой встрече разберём гипотезу сервиса, данные и границы полезного пилота.