Кейсы

LLM, RAG и агенты

Диалоговые системы поверх больших языковых моделей: ответы строго по базе знаний заказчика, детерминированные сценарии вместо свободной генерации, передача сложных случаев человеку.

5 проектов в этой категории · ML, LLM, RAG и аналитика

LLM-агент с RAG

Задача: Снять с юриста рутину первичной консультации без риска юридической галлюцинации.

Решение: Детерминированная машина состояний поверх LLM: анкета из 8 обязательных полей задаёт порядок диалога, юридические ответы генерируются только по индексу базы знаний, 14 стоп-факторов уводят клиента на человека.

Результат: Метрики: приёмочный набор 110 кейсов, PASS 100% при пороге приёмки 95%, критических нарушений нет; ~980 автотестов; юридический ответ без ссылки на источник технически невозможен.

LLM · RAG

ИИ-юрист по банкротству физлиц

Контекст: Диалоговый агент для юридической компании: ведёт первичную квалификацию клиента по скрипту продаж, отвечает по закону строго со ссылкой на источник, сложные случаи передаёт живому юристу. Полная разработка с нуля на Python.