AI-асистенти
Асистенти для співробітників або клієнтів, які працюють із контекстом, даними, документами та дозволеними інструментами.
AI-розробка та штучний інтелект для бізнесу
Створюємо AI-рішення, які працюють із реальними даними та бізнес-процесами.
42MILE («42 Миля») розробляє AI-продукти, асистентів, RAG-системи, AI-пошук, document intelligence, voice AI та інтелектуальну автоматизацію — від першого прототипу до production-системи з backend, API, evaluation і monitoring.
AI + дані
документи, knowledge base, CRM та внутрішні системи
AI + backend
моделі працюють усередині контрольованої бізнес-логіки
Production-ready
evaluation, permissions, monitoring та human-in-the-loop
AI-АСИСТЕНТИ
RAG
AI-ПОШУК
DOCUMENT AI
VOICE AI
LLM
AI-рішення
Від окремої AI-функції до повноцінного інтелектуального продукту.
AI — це не окрема кнопка «додати ChatGPT».
Хороше рішення поєднує модель, дані, backend, правила доступу, бізнес-логіку та інтерфейс у єдину систему.
Хороше рішення поєднує модель, дані, backend, правила доступу, бізнес-логіку та інтерфейс у єдину систему.
RAG-системи
AI знаходить релевантну інформацію у визначених джерелах перед формуванням відповіді.
AI-пошук
Семантичний пошук у документах, каталогах, базах знань та інших корпоративних даних.
Document Intelligence
Аналіз документів, класифікація, extraction, summarization і перетворення неструктурованих даних у структуровані.
Voice AI
Розпізнавання мовлення, транскрипція, робота з аудіо та наступне AI-опрацювання отриманого тексту.
Classification & Routing
Автоматичне визначення типу звернення, документа або події та передача в правильний сценарій.
Data Extraction
Витягування конкретних сутностей, полів, параметрів або фактів із тексту та документів.
AI Copilots
AI-функції всередині CRM, SaaS, внутрішньої системи або вебплатформи для прискорення роботи користувача.
AI Automation
AI як один із етапів workflow: аналізує дані, формує структуру, викликає дозволені інструменти та передає результат далі.
AI Product Engineering
Модель — лише один компонент production AI-системи.
Data & Context
Спочатку визначаємо, з якою інформацією AI має працювати.
Документи, CRM, API, knowledge base, користувацькі дані або інші джерела формують контекст, без якого модель не може бути частиною реального бізнес-процесу.
Обговорити AI-продукт ↗
LLM & Intelligence
Підбираємо AI-механіку під конкретну задачу.
Для одного сценарію достатньо classification, для іншого потрібні RAG, structured outputs, tool use або складніша композиція кількох AI-кроків.
Backend & Integrations
AI підключаємо до реальної програмної системи.
Backend керує користувачами, даними, станами, permissions, API, зовнішніми сервісами та тим, які дії модель може виконувати.
API та інтеграції ↗
Evaluation & Production
Перевіряємо не тільки те, чи AI «виглядає розумним».
Визначаємо критерії якості, тестові набори, edge cases, помилки, fallback-поведінку та контроль ризикованих сценаріїв.
AI для бізнесу
Knowledge
Documents
Operations
Є процес, де AI може дати реальну користь?
Обговорити з 42MILE ↗
AI має скорочувати складність конкретного процесу, а не додавати нову.
Швидше знаходити потрібну інформацію.
AI-пошук і RAG допомагають працювати з великим обсягом документації, знань і внутрішніх даних.
Question → Contextменше ручного пошуку по джерелах
Перетворювати неструктурований контент у дані.
Документи, тексти й інші матеріали можуть автоматично класифікуватися та перетворюватися у структурований формат.
Document → Dataавтоматизоване опрацювання інформації
Прискорювати роботу команди.
AI може готувати чернетки, знаходити дані, структурувати інформацію та запускати контрольовані наступні кроки.
Input → Decisionменше повторюваної когнітивної роботи
RAG & Knowledge Base
AI може працювати з вашими даними, а не лише із загальними знаннями моделі.
RAG додає контрольований контекст перед генерацією відповіді.
Система знаходить релевантну інформацію у визначених джерелах і передає її моделі разом із запитом користувача.
Система знаходить релевантну інформацію у визначених джерелах і передає її моделі разом із запитом користувача.
Knowledge Base
Документи, внутрішні матеріали, інструкції, FAQ, policies та інші джерела знань.
Semantic Search
Пошук за змістом запиту, а не лише за точним збігом слів.
Retrieval
Відбір релевантних фрагментів, які потрібно передати моделі для конкретного запиту.
Metadata filters
Обмеження пошуку за типом документа, користувачем, організацією, категорією або іншими параметрами.
Permissions
Користувач має отримувати лише ту інформацію, до якої йому дозволений доступ.
Source context
За потреби інтерфейс може показувати джерело або контекст, на якому базується відповідь системи.
Document Intelligence
Автоматизуємо роботу з текстами та документами.
Багато бізнес-процесів починаються з неструктурованого тексту.
AI може допомогти перетворити його на дані, з якими вже може працювати програмна система.
AI може допомогти перетворити його на дані, з якими вже може працювати програмна система.
Classification
Визначення типу документа, звернення, тематики або категорії.
Extraction
Витягування конкретних полів, дат, назв, параметрів і сутностей у структурований формат.
Summarization
Короткі структуровані резюме великих документів або наборів тексту.
Transformation
Перетворення одного формату текстової інформації в іншу потрібну структуру.
Validation
Перевірка AI-output за схемою, правилами та іншими доступними програмними механізмами.
Workflow
Результат автоматично переходить у CRM, database, review queue або інший наступний етап.
Voice AI
Перетворюємо голос і аудіо на частину цифрового процесу.
Транскрипція може бути лише першим етапом.
Після speech-to-text система може структурувати текст, формувати summary, витягувати дані або запускати наступний workflow.
Після speech-to-text система може структурувати текст, формувати summary, витягувати дані або запускати наступний workflow.
Speech-to-Text
Перетворення аудіозаписів або голосу в текст для подальшого програмного опрацювання.
Transcription
Збереження та представлення текстової версії розмови, консультації або іншого аудіо.
Summaries
Формування короткого резюме або структурованої версії великої розмови.
Extraction
Виділення ключових фактів, параметрів або сутностей із транскрипції.
Multilingual flows
Робота з кількома мовами відповідно до можливостей конкретного технологічного стеку.
Voice → Workflow
Аудіо стає вхідними даними для CRM, documentation, reporting або іншого бізнес-процесу.
AI Integration
AI можна додати до систем, якими бізнес уже користується.
Не завжди потрібно створювати окремий AI-продукт з нуля.
Часто найкращий сценарій — додати AI-функціональність безпосередньо до існуючої CRM, SaaS, сайту або внутрішньої системи.
Часто найкращий сценарій — додати AI-функціональність безпосередньо до існуючої CRM, SaaS, сайту або внутрішньої системи.
CRM
Summaries, qualification, search, draft generation, classification та робота з клієнтськими даними.
Web Platforms
AI-функціональність безпосередньо в особистому кабінеті, dashboard або бізнес-платформі.
SaaS
AI як частина основного продукту: copilots, search, content processing та intelligent workflows.
Telegram
AI-функціональність усередині Telegram-бота з доступом до backend та бізнес-даних.
API
AI як окремий backend-сервіс, доступний іншим компонентам вашої системи через API.
Human-in-the-loop
AI не обов'язково має приймати фінальне рішення самостійно.
У багатьох процесах правильна модель — AI готує, людина перевіряє.
Це дозволяє автоматизувати рутинну частину роботи, але зберегти контроль над критичними діями.
Це дозволяє автоматизувати рутинну частину роботи, але зберегти контроль над критичними діями.
Draft
AI готує чернетку відповіді, документа, summary або іншого результату.
Review
Співробітник перевіряє результат перед його використанням або передачею далі.
Edit
Людина може виправити або доповнити результат, якщо контекст потребує експертного рішення.
Approve
Критична дія виконується лише після явного підтвердження авторизованим користувачем.
Audit
Зберігаємо необхідну інформацію про запити, результати та дії для подальшого аналізу.
Feedback
Виправлення користувачів можуть стати джерелом даних для evaluation і покращення системи.
Evaluation
Якість AI потрібно вимірювати на реальних сценаріях.
Окремі красиві приклади не показують надійність системи.
Формуємо тестові сценарії та перевіряємо поведінку на типових, складних і помилкових input-випадках.
Формуємо тестові сценарії та перевіряємо поведінку на типових, складних і помилкових input-випадках.
Test Dataset
Набір реальних або підготовлених сценаріїв для системної перевірки поведінки.
Expected Output
Визначення того, який результат вважається коректним для конкретного типу задачі.
Edge Cases
Неповні дані, неоднозначні запити, суперечливий контекст та інші складні сценарії.
Error Analysis
Аналіз причин помилок і визначення того, що потрібно змінити в retrieval, prompts або business logic.
Latency & Cost
Оцінюємо не лише якість результату, а й швидкість та економіку AI-викликів.
Monitoring
Контроль production-помилок, змін якості, вартості та інших важливих технічних показників.
AI чи звичайна автоматизація?
Не кожну задачу потрібно вирішувати штучним інтелектом.
Перед AI спочатку перевіряємо, чи задача взагалі потребує probabilistic logic.
Чіткі правила краще реалізовувати звичайним кодом. AI використовуємо там, де потрібно працювати з мовою, нечітким контекстом або неструктурованими даними.
Чіткі правила краще реалізовувати звичайним кодом. AI використовуємо там, де потрібно працювати з мовою, нечітким контекстом або неструктурованими даними.
Передбачувані правила.
Якщо для кожного input існує чітка правильна дія, звичайна програмна логіка часто надійніша.
Rules → Actionдетермінований процес
Неструктурований контекст.
AI корисний для тексту, документів, класифікації, пошуку, summarization та роботи з мовою.
Context → Insightробота з нечіткими даними
AI + програмні правила.
У production найчастіше найкраще працює комбінація: AI вирішує інтелектуальну частину, backend контролює процес.
AI + Rulesконтрольована автоматизація
Етапи AI-розробки
Від бізнес-гіпотези до production AI-системи.
Не починаємо з вибору моделі. Спочатку визначаємо задачу, дані, критерії якості та місце AI у реальному бізнес-процесі.
01
Use Case
Визначаємо бізнес-задачу, користувачів, очікуваний результат та критерії цінності.
→
02
Data & Architecture
Джерела даних, permissions, backend, retrieval, APIs та технічна схема системи.
→
03
Prototype
Перевіряємо ключову AI-гіпотезу на реальних сценаріях до повної розробки продукту.
→
04
Product Development
UI, backend, AI layer, databases, integrations, permissions, evaluation та business logic.
→
05
Production
Deployment, monitoring, evaluation, logging, cost control та поступове покращення системи.
→
Технологічний стек
AI-продукт будуємо як повноцінну software system.
LLM — лише один шар.
Production-система потребує backend, databases, retrieval, APIs, authentication, monitoring та інфраструктури.
Production-система потребує backend, databases, retrieval, APIs, authentication, monitoring та інфраструктури.
LLM APIs
Мовні моделі для generation, reasoning, extraction, classification та structured workflows.
Embeddings
Семантичне представлення інформації для пошуку, retrieval та порівняння контенту.
Python
AI workflows, data processing, integrations, automation та backend logic.
Django
Users, permissions, admin, databases, APIs та production backend.
Databases
Користувачі, документи, metadata, AI outputs, histories та бізнес-дані.
Cloud & DevOps
Deployment, environments, logging, monitoring, backups та production infrastructure.
Security & Access
AI не повинен отримувати більше доступу, ніж потрібно конкретному користувачу.
Permissions мають діяти не лише в UI, а й на рівні даних і retrieval.
Архітектура враховує ролі, доступи та межі того, які джерела можуть використовуватися в конкретному сценарії.
Архітектура враховує ролі, доступи та межі того, які джерела можуть використовуватися в конкретному сценарії.
Authentication
AI-функціональність може бути доступна лише авторизованим користувачам.
Roles
Різні категорії користувачів отримують різний рівень функціональності та даних.
Data Scope
Retrieval і API-запити обмежуються дозволеним набором інформації.
Validation
AI-output перевіряється перед використанням у наступних програмних діях.
Auditability
За потреби зберігаємо технічний контекст запитів, результатів і виконаних дій.
Human Control
Критичні сценарії можуть вимагати явного підтвердження людиною.
Вартість AI-розробки
Ціну визначає не сама модель, а вся система навколо неї.
AI API може бути найменшою частиною складності продукту.
На оцінку впливають дані, retrieval, backend, UI, integrations, permissions, evaluation, monitoring та вимоги до production-надійності.
На оцінку впливають дані, retrieval, backend, UI, integrations, permissions, evaluation, monitoring та вимоги до production-надійності.
Окрема AI-функція.
Classification, summarization, extraction, generation або інша вузька можливість усередині існуючого продукту.
AI Featureточкова інтеграція в готову систему
AI-продукт або copilot.
UI, backend, users, data, RAG, integrations, evaluation та повноцінний production workflow.
AI ProductAI як ключова частина продукту
Складна AI-платформа.
Кілька data sources, roles, workflows, models, integrations та високі вимоги до контролю й масштабування.
AI Platformінтелектуальна інфраструктура бізнесу
Поширені запитання
Про AI-розробку для бізнесу.
Розробляємо AI-асистентів, RAG-системи, AI-пошук, document intelligence, voice AI, classification, structured data extraction, copilots та AI-функції для існуючих програмних продуктів.
RAG — підхід, за якого система перед формуванням відповіді знаходить релевантну інформацію у визначених джерелах, наприклад документах, knowledge base або корпоративних даних, і передає цей контекст моделі.
Так. Можемо реалізувати semantic search, RAG, classification, extraction, summarization та інші сценарії на основі дозволених документів і корпоративних джерел.
Так. AI можна додати в існуючий продукт через backend та API без необхідності створювати окрему систему для користувача.
Так. AI-асистент може працювати з knowledge base, CRM, документами, user context, API та іншими дозволеними інструментами.
Так. Можемо побудувати процес speech-to-text, transcription, summarization, extraction та подальшої передачі структурованих даних у систему.
Ні. Якщо задачу можна надійно вирішити чіткими програмними правилами, AI не повинен додавати зайвої складності. Ми використовуємо його там, де потрібно працювати з мовою, нечітким контекстом або неструктурованими даними.
AI-розробка — ширше поняття, яке включає пошук, RAG, document intelligence, classification, assistants та інші AI-функції. AI-агенти — окремий клас систем, які виконують багатокрокові задачі з використанням інструментів, API та бізнес-логіки.
Формуємо тестові сценарії, expected outputs, перевіряємо типові та складні випадки, аналізуємо помилки й окремо оцінюємо production-поведінку, latency та вартість.
Вартість залежить від бізнес-сценарію, даних, кількості інтеграцій, backend, RAG, AI-моделей, UI, evaluation, permissions, monitoring та вимог до production-системи. Точну оцінку можна сформувати після опису use case.
Так. Можемо підтримувати backend, infrastructure, integrations, monitoring та evaluation, аналізувати production-помилки й розвивати наступні версії AI-системи.
Є задача, яку AI може зробити швидшою або простішою?
Опишіть процес, дані та результат, який потрібно отримати. 42MILE допоможе визначити, чи потрібен тут AI, який підхід використати та як інтегрувати його у реальну програмну систему.
Обговорити AI-рішення ↗AI Product Development
Що можемо реалізувати
42MILE
AI Assistant
Knowledge base, RAG, user context, tools та контрольовані відповіді.
Document AI
Classification, extraction, summaries, structured outputs та document workflows.
AI Product
Повноцінний продукт із backend, users, data, APIs, evaluation та production infrastructure.
Опишіть use case — запропонуємо оптимальну AI-архітектуру.