Практична AI-інженерія

AI для реальних процесів.
З вимірюваним результатом.

ASP Lab розробляє рішення, що автоматизують системи та процеси за допомогою AI, n8n та API-інтеграцій: документи, звернення, голос, асистенти, інтеграції й тестування. Ми починаємо з однієї конкретної задачі та будуємо навколо неї робоче рішення.

Для малого та середнього бізнесу, освіти й публічних установ.

Переглянути проєкти
Консультація AI-бота (відкриває Telegram, зовнішній сервіс)

Що ви хотіли б покращити?

Починайте з процесу, а не з моделі.

Оберіть напрям, найближчий до вашого процесу. За кожним стоять рішення, які ми створили.

Спершу ми визначаємо, чи справді AI корисний для задачі. Потім будуємо для неї робоче рішення, тестуємо його, вимірюємо результат і лише після цього вирішуємо, яка архітектура та модель розгортання доречні.

Документи

Потрібно перетворити записи, відео й усні нотатки на читабельні, оформлені документи — без ручного розшифрування та набору.

Наші робочі рішення: Локальна транскрипція великих аудіофайлів, YouTube → текст у Telegram

Звернення та маршрутизація

Звернення надходять із сайту та месенджерів, їх розбирають вручну й пересилають потрібним людям.

Наші робочі рішення: Електронний Telegram-секретар, Форма зворотного зв’язку з автоматичною маршрутизацією

Голос і зустрічі

Голосові повідомлення й записи доводиться слухати, розшифровувати та переносити в потрібні системи вручну.

Наші робочі рішення: Локальна транскрипція великих аудіофайлів, AI-диктування в Telegram

AI-асистенти та Telegram-боти

Рутинні дії — планування, облік часу, обробка текстів — забирають час і потребують перемикання між застосунками.

Наші робочі рішення: Calendar AI & Chronos, YouTube → текст у Telegram

Бази знань і RAG

Співробітники й клієнти ставлять одні й ті самі запитання, а відповіді розкидані по документах.

Наші робочі рішення: Електронний Telegram-секретар, OpenAI API Desk

Автоматизація процесів та інтеграції

Дані переносять між системами вручну, звіти збирають руками, а перехід на інший інструмент займає тижні.

Наші робочі рішення: AI-зведення багів із Jira в Google Sheets, Міграція завдань із Jira в GitHub Projects

Автоматизація тестування та QA

Ручне тестування та звіряння відповідей не масштабуються, а баги довго описувати й переносити між інструментами.

Наші робочі рішення: QA LLM Lab, Автоматичне тестування Telegram-ботів

Оцінка та вибір AI

Вибір моделі та оцінка AI-рішення за враженням від кількох відповідей ненадійні.

Наші робочі рішення: Auto LLM Benchmark, QA LLM Lab

Можливі сценарії

Внутрішній AI-асистент зі знань

Приклад

Працівник питає, які документи регулюють порядок відрядження; система знаходить відповідні інструкції та відповідає з посиланнями на них.

Докладніше

Усі можливі сценарії

Проєкти

AI-рішення й автоматизації, які ми створили — від Telegram-асистентів до інструментів міграції, тестування та інтеграції.

  • Автоматизація тестування та QA
  • Оцінка та вибір AI

QA LLM Lab

Перевіряйте якість відповідей і стійкість до провокаційних запитів — без ручного прогону листування.

Відкрити проєкт →

Усі проєкти

Local / Private AI

Локальну обробку даних варто розглянути, коли чутливість даних, зв’язок або вартість роблять зовнішні API поганим вибором. Де саме виконувати обробку, залежить від задачі та даних.

Сама по собі локальна обробка не робить увесь процес приватним. Telegram, сервіси Google та зовнішні AI API залишаються зовнішніми компонентами.

Дізнатися про Local AI Auto LLM Benchmark Локальна транскрипція

  1. Дані
  2. Локальна модель
  3. Оцінювання
  4. Результат

Підтверджено поточними проєктами

  • Експерименти з локальними LLM і порівняння моделей
  • Локальна транскрипція довгих аудіозаписів

Напрям розвитку та R&D

  • Продуктивне розгортання локальних моделей
  • Окрема інфраструктура Private AI

Для кого

Можливі застосування, а не описи завершених впроваджень для цих організацій.

Бізнес

Обробка замовлень, комунікація з клієнтами, автоматизація процесів між наявними системами та перетворення голосових повідомлень на завдання.

Освіта

Дозволені навчальні й адміністративні матеріали, транскрипція лекцій для перевірки людиною, допомога з внутрішніми знаннями (напрям розвитку).

Публічні установи

Обробка звернень, попереднє сортування документів і чернетки підсумків — із некритичного процесу та чітких правил роботи з даними.

Build → Test → Measure → Automate

Повторюваний метод, що перетворює одну задачу на перевірений результат.

Перед реалізацією: визначити задачу, дані та критерії успіху.

  1. Build

    Створити робоче рішення для однієї задачі.

  2. Test

    Перевірити звичайні випадки, збої та крайні умови.

  3. Measure

    Порівняти узгоджені показники з початковим процесом.

  4. Automate

    Інтегрувати перевірений сценарій у межах домовленостей.

Перехід до пілоту — окреме рішення на основі результатів.

Про підхід

Практична інженерна лабораторія

ASP Lab поєднує автоматизацію, локальні експерименти та оцінювання як дисципліну. Лабораторія розвивається в бік інженерії Local / Private AI моделей. Проєкти тут — лабораторна робота, показана разом з обмеженнями.

Про лабораторію

Стратегічні цілі

  1. Практична AI-інженерія з перевірюваним результатом

    Створювати робочі рішення для конкретних процесів, тестувати їх і вимірювати результат.

    Підтверджено проєктами

  2. Показати до впровадження

    Окреме лабораторне середовище AI-обчислень, де рішення можна запустити й показати, перш ніж організація зобов’яжеться інфраструктурою чи моделлю.

    Концепція для демонстрації

  3. Від рішення до власного середовища організації

    Відтворити успішне рішення там, де йому місце: локальний інференс, приватна інфраструктура, on-premise, гібрид чи зовнішні API — залежно від вимог.

    Заплановано / R&D

  4. Внутрішні AI-асистенти зі знань

    Пошук за затвердженими внутрішніми документами з відповідями, що містять посилання на джерела.

    Розробляється

  5. Інженерія Local / Private AI моделей

    Вибір моделі, локальне розгортання, оптимізація, а згодом R&D за LoRA / QLoRA; кожен етап оцінюється, перш ніж його пропонувати.

    Заплановано / R&D

Питання

Чи можна почати з одного невеликого процесу?

Так. Перший етап — одна обмежена задача з узгодженими даними та критеріями успіху.

Чи потрібно спочатку обирати модель або технологію?

Ні. Опишіть задачу та що в ній задіяно; вибір підходу — частина роботи.

Чи обов’язковий хмарний AI?

Не обов’язково. Де відбувається обробка, залежить від задачі, даних і архітектури та узгоджується окремо для кожного проєкту.

Чи вже доступне донавчання (fine-tuning)?

Частково. LoRA / QLoRA — запланований напрям R&D, а не запущена послуга. Спершу оцінюються простіші підходи.

Як визначаються вартість і строки?

Після уточнення обсягу. Ціни та строки наперед не називаються.

Почніть з одного процесу.

Опишіть, що зараз робиться вручну, які дані задіяно і який результат ви хочете отримати. Технічне завдання чи обрана модель для початку не потрібні.

Заповнити бриф
Консультація AI-бота (відкриває Telegram, зовнішній сервіс)

Будь ласка, не передавайте комерційну таємницю, вихідний код або чутливі персональні дані до підписання NDA (Угоди про нерозголошення).