Инженерный подход / научный метод

Сначала архитектура.
Потом технологии.

Мы строим системы искусственного интеллекта, данных и автоматизации как инженерные продукты: формулируем гипотезы, фиксируем метрики, проектируем архитектуру, проводим воспроизводимые эксперименты и только затем переводим решение в промышленную эксплуатацию.

Обсудить задачу → Смотреть стоимость
01 / ДоказательностьРешения подтверждаем измерениями, а не демонстрациями.
02 / АрхитектураГраницы системы, данные и целевые показатели надёжности определяем до выбора технологий.
03 / ЭкономикаЦена и состав работ видны до начала разработки.
Принципы / 01

Научный подход — это способ снижать технический риск.

Мы отделяем факт от предположения, задаём базовый уровень, контролируем переменные и фиксируем условия, при которых результат считается воспроизводимым.

H₀

Гипотеза до кода

Сначала определяем, что именно хотим доказать, какой базовый уровень используем для сравнения и какая метрика позволит принять решение.

Δ

Измеримость

Качество, задержку, стоимость, стабильность и человеческое участие превращаем в явные критерии приемки.

R

Воспроизводимость

Версионируем данные, модели, инструкции для моделей, конфигурации и окружение. Результат можно повторить и проверить независимо.

Метод / 02

Каждый проект проходит один и тот же инженерный цикл.

Процесс защищает от преждевременного выбора технологий и делает стоимость изменения решения видимой заранее.

01

Задача

Цель, пользователи, ограничения, экономика.

02

Архитектура

Границы, данные, интерфейсы, безопасность, целевые показатели надёжности.

03

Базовый уровень

Текущее качество и минимально приемлемый ориентир.

04

Эксперимент

Проверка гипотезы с контролируемыми переменными и журналом решений.

05

Оценка

Независимый тест, разбор ошибок, стоимость и устойчивость.

06

Промышленный запуск

Автоматическая сборка и выпуск, наблюдаемость, откат и эксплуатация.

РешениеНет измеримого улучшения — не масштабируем.
МатериалыКод · данные · настройки · отчёт
КачествоМетрика + разбор ошибок
ЭксплуатацияПоказатели надёжности + мониторинг + откат
Архитектура прежде всего / 03

Архитектура — это не диаграмма. Это набор решений и ограничений.

Мы проектируем систему так, чтобы качество ИИ не зависело от случайного состояния данных, инфраструктуры или конкретного поставщика технологий.

Архитектурный контракт CoreX

Стек выбирается последним.

До первой строки промышленного кода фиксируем то, что будет дороже всего менять позже.

  • границы ответственности компонентов;
  • контракты и происхождение данных;
  • модель доступа и угроз;
  • метрики качества и целевые показатели надёжности;
  • стоимость владения и деградации;
  • стратегию миграции и отката.
L6

Бизнес и контроль человеком

Критерии результата, участие человека в принятии решений, права и ответственность.

ЦЕЛЬ
L5

Приложения и процессы

Сценарии, программные интерфейсы, состояния, идемпотентность и аудит.

ПРОЦЕСС
L4

Интеллектуальный слой

Языковые модели, поиск по базе знаний, машинное обучение, агенты, оценка качества и резервные сценарии.

МОДЕЛИ
L3

Данные и знания

Контракты данных, происхождение, поиск, качество и сроки хранения.

ДАННЫЕ
L2

Платформа и интеграции

События, шлюзы, очереди, хранение и схема развертывания.

СИСТЕМА
L1

Безопасность и наблюдаемость

Идентификация, секреты, телеметрия, обработка инцидентов и восстановление.

КОНТРОЛЬ
Направления / 04

Не продаём «нейросети». Решаем системные задачи.

В каждом направлении сохраняется один подход: архитектура → эксперимент → измерение → промышленный контур.

01 / ИИ

Системы искусственного интеллекта

Языковые и мультимодальные модели, поиск по базе знаний, агенты, речь, компьютерное зрение, прогнозирование и адаптация моделей с формальной оценкой качества.

↗
ОЦЕНКАПОИСКАГЕНТЫМОДЕЛИ
02 / ДАННЫЕ

Данные и знания

Платформы данных, корпоративный и векторный поиск, контроль качества, происхождение данных и аналитические контуры.

↗
ПОИСККАЧЕСТВОПРОИСХОЖДЕНИЕАНАЛИТИКА
03 / ПРОЦЕССЫ

Автоматизация и агенты

Маршруты процессов, правила, вызов инструментов и интеграции, где ИИ действует только внутри контролируемых границ.

↗
ПРОЦЕССЫИНТЕРФЕЙСЫАУДИТЧЕЛОВЕК
04 / ЭКСПЛУАТАЦИЯ

Промышленная эксплуатация моделей

Автоматическая сборка и выпуск, наблюдаемость, вычислительная инфраструктура, безопасность, планирование ресурсов, обработка инцидентов и откат.

↗
МОДЕЛИНАДЁЖНОСТЬБЕЗОПАСНОСТЬНАБЛЮДАЕМОСТЬ
Стоимость / 05

Цена должна быть понятна до начала разработки.

Ниже — публичные ориентиры. После архитектурного этапа фиксируем состав работ, допущения, диапазон и факторы, которые могут изменить смету.

Архитектура

Архитектурная сессия

90 000 ₽

Для задачи, которую нужно структурировать до оценки разработки.

  • до 4 часов совместной работы
  • карта ограничений и рисков
  • целевой контур решения
  • следующий этап и диапазон бюджета
Проектирование

Архитектура решения

от 240 000 ₽

Полное предпроектное обследование с архитектурой, критериями качества и планом реализации.

  • модель данных и интеграций
  • модель угроз и отказов
  • план оценки качества
  • смета по этапам
Исследование

Проверка гипотезы

от 480 000 ₽

Проверяем ключевую техническую гипотезу на реальных данных.

  • базовый уровень и контрольная выборка
  • серия воспроизводимых экспериментов
  • разбор ошибок
  • решение о продолжении или остановке
Промышленный запуск

Первая промышленная версия

от 1 200 000 ₽

Рабочий промышленный контур с эксплуатационными требованиями.

  • автоматическая сборка, проверки и раздельные среды
  • наблюдаемость и безопасность
  • приёмочные испытания
  • откат и документация
Без скрытой инфраструктурыОблака, вычислительные ресурсы, лицензии и внешние сервисы показываем отдельной строкой.
Изменение состава работ — изменение сметыНовая функциональность не растворяется в «непредвиденных работах».
Поддержка от 180 000 ₽/мес.Отдельный эксплуатационный контур после запуска — без обязательной привязки.
Доказательность / 06

Не обещаем «точность ИИ». Показываем, как она измерена.

Для каждого проекта набор метрик свой. В отчёте сохраняем и итоговое значение, и условия эксперимента, и распределение ошибок.

Пример структуры панели оценки
Качество результата
метрика
Устойчивость
нагрузка
Задержка
95-й процентиль
Стоимость запроса
₽ / запрос
Проверка человеком
доля
01

Версия данных

Контрольная выборка фиксирована и отделена от обучающих данных и итераций инструкций модели.

02

Версия системы

Версии модели, инструкции, модуля поиска, параметров и среды исполнения входят в карточку эксперимента.

03

Отрицательные результаты

Неудачные гипотезы сохраняются, чтобы не повторять дорогие эксперименты.

04

Порог приёмки

Порог приемки определяется до финального теста, а не после результата.

Контакт / 07

Опиши задачу. Мы начнём с вопросов.

Не нужно готовить техническое задание. Достаточно описать бизнес-задачу, текущий контур и то, что должно измениться.

Почтаinfo@corex.systems
Первый ответпо существу задачи, без продажного сценария
Данные формыобрабатываются в контуре CoreX без внешних сервисов форм