AI_AUTOMATION_SERVICES

RAG & LLM Infrastructure

Налаштування та оптимізація RAG та LLM інфраструктури для приватних on-premise AI-додатків.

15+років

ProductionAI-системи

330+сайтів у продакшені

Коли ваші конфіденційні дані не можна передавати в хмару, я створюю безпечні RAG та LLM рішення повністю на вашій інфраструктурі або у вашій приватній хмарі. Це гарантує, що ваша конфіденційна інформація залишиться під повним контролем.

Я впроваджую просунуті RAG архітектури, використовуючи векторний пошук з Pinecone та генеруючи точні ембедінги для ваших даних. Для LLM я розгортаю та доналаштовую моделі, такі як Qwen або Llama, на вашій GPU-інфраструктурі, ефективно керованій за допомогою MCP-серверів.

Ви отримуєте потужну AI-систему, яка використовує ваші власні дані без шкоди для конфіденційності або безпеки. Це дозволяє вам створювати інтелектуальні додатки, які розуміють ваш унікальний контекст, зберігаючи при цьому ваші найцінніші активи захищеними.

Які проблеми вирішує

Потреба у безпечних, приватних LLM-рішеннях для конфіденційних даних.
Складнощі з розгортанням та керуванням self-hosted LLM на GPU.
Труднощі з впровадженням ефективних RAG-систем з векторними базами даних.

Що входить до послуги

Впровадження векторного пошуку на Pinecone.
Розгортання self-hosted LLM (Qwen, Llama) на GPU.
Налаштування MCP-серверів для AI-навантажень.
Інтеграція моделей ембедінгів для RAG.

Як це працює

Аналіз ВимогВизначення ваших потреб у приватності даних та продуктивності.

Налаштування ІнфраструктуриКонфігурація Pinecone, GPU-серверів та MCP.

Інтеграція LLM та RAGРозгортання LLM, моделей ембедінгів та RAG-пайплайнів.

Тестування та ОптимізаціяЗабезпечення стабільності, безпеки та продуктивності системи.

Кому підходить

Компаніям, яким потрібні надійні, приватні та масштабовані RAG та LLM рішення для on-premise розгортання.

Стек

Pineconeembeddingsself-hosted LLMMCP

Опишіть задачу

ТЗ не потрібне. Просто розкажіть проблему — я знайду рішення.