Пошук дає конверсії, але точність падає на довгих хвостах запитів
Багатомовні чи інтент-орієнтовані запити й далі пропускають те, чого не бачить лише збіг ключових слів.
ШІ та інтелектуальна автоматизація
Зробити пошук, контент і рішення розумнішими — без ще одного статичного правила.
Ми будуємо AI-інтеграції, що роблять ваші commerce-системи розумнішими — семантичний пошук товарів, LLM-пайплайни для масштабування контенту і ML-сигнали для ціноутворення, фроду та маршрутизації замовлень.
ОЗНАКИ ТОГО, ЩО ПРОБЛЕМА В ДАНИХ, А НЕ В ПРАВИЛАХ
Чотири ознаки того, що правилам більше нема куди рости.
Контент товарів має масштабуватися швидше, ніж команда встигає його писати
Описи, атрибути й SEO-теги не встигають без лінійного зростання команди.
Фрод, ціноутворення чи маршрутизація досі працюють на статичних правилах і ручній перевірці
Кожен крайній випадок потребує людини, бо правило не здатне зважити сигнали так, як модель.
Планування попиту й запасів і досі тримається на таблицях та інтуїції
Дефіцит і затоварення виявляють уже після того, як вони коштували грошей, а не до.
НАШ ПІДХІД
Пошук, генерація чи ухвалення рішень — правильний підхід залежить від того, яка проблема у вас насправді.
Це три різні технічні задачі під однією вивіскою «AI». Сплутати їх — це і є спосіб побудувати не те, що потрібно.
Пошук і ранжування
Семантичний і векторний пошук переранжировує результати за змістом, а не лише за збігом ключових слів — для каталогів, де точність падає на довгих хвостах чи багатомовних запитах.
Потрібен репрезентативний лог запитів і товарні дані, достатньо якісні для змістовного ембедингу.Генерація
LLM-пайплайни створюють і збагачують контент товарів, відповіді підтримки чи документацію в масштабі, який жодна команда не напише вручну.
Кожен згенерований результат проходить перевірку — нічого не потрапляє в поле, яке бачить клієнт, без рев'ю за замовчуванням.Ухвалення рішень
ML-моделі замінюють статичні if/else-правила для скорингу фроду, динамічного ціноутворення чи маршрутизації замовлень — враховуючи сигнали, які правило не здатне зважити.
Потрібно достатньо історичних даних і резервний сценарій на випадок, якщо модель помиляється.ЩО МИ БЕРЕМО НА СЕБЕ
Три AI-задачі з видимою межею відповідальності в кожній.
Пошук, який розуміє намір, а не лише ключові слова
Гібридне ранжирування (BM25 + dense retrieval), багатомовність і персоналізація працюють поверх ваших наявних бізнес-правил, а не замість них.
Яку модель чи векторну базу обрати як стандарт — спільне технічне рішення, а не те, що ми нав'язуємо в односторонньому порядку.Контент і підтримка, що масштабуються без зростання команди
OpenAI, Anthropic, Vertex AI чи open-source моделі підключаються до вашого commerce-бекенду для описів товарів, атрибутів, SEO-тегів і відповідей підтримки — з перевіркою перед публікацією.
Вибір провайдера моделі й затвердження тону, яким вона пише, лишається за вами; ми будуємо пайплайн і запобіжники.Рішення на основі сигналів, а не лише правил
Скоринг фроду, динамічне ціноутворення та маршрутизація замовлень працюють на ML-сигналах, готових до продакшену, а не лише proof-of-concept — плюс прогнозування попиту та виявлення аномалій на базі вашого наявного сховища даних.
Без vendor lock-in і чорних ящиків — кожне рішення моделі можна перевірити, а не лише довіряти точності.ЯК МИ ПРАЦЮЄМО
Оцінка → Прототип → Інтеграція → Експлуатація.
Оцінка
In
Ваші дані, наявні пошук/правила та реальне вузьке місце в рішеннях чи контенті.
Робимо
Перевіряємо, чи достатньо якісні дані, щоб підтримати реальну модель, а не лише демо.
Out
Оцінена рекомендація, включно з випадком, коли AI ще не є правильним рішенням.
Прототип
In
Оцінена проблема і репрезентативні дані.
Робимо
Будуємо робочий прототип на реальних запитах чи історичних рішеннях, а не на синтетичних прикладах.
Out
Виміряна точність і обґрунтування go/no-go для продакшену.
Інтеграція
In
Перевірений прототип і ваші production-системи.
Робимо
Підключаємо модель до вашого commerce-бекенду з моніторингом, резервними сценаріями та людським рев'ю там, де це важливо.
Out
Production-функціональність, а не відірваний від реальності notebook.
Експлуатація
In
Реальний трафік і реальні результати.
Робимо
Відстежуємо дрейф, перенавчаємо за розкладом і тримаємо шлях ескалації до людини для крайніх випадків.
Out
Система, що лишається точною, коли змінюються ваш каталог і клієнти.
ЧАСТІ ЗАПИТАННЯ
Питання, які вирішують, чи AI — правильне рішення тут.
Ви будуєте для нас власну модель чи використовуєте готову?
Зазвичай ані те, ані інше в чистому вигляді — ми підключаємо перевірені foundation-моделі (OpenAI, Anthropic, Vertex AI чи open-source) до ваших даних, а не навчаємо щось із нуля, якщо задача справді цього не вимагає.
Як ви унеможливлюєте, щоб LLM згенерувала щось неправильне на сторінках товарів?
Кожен згенерований результат проходить перевірку, перш ніж потрапити в публікацію — нічого, що бачить клієнт, не публікується без рев'ю за замовчуванням.
Це можна пояснити, чи це чорна скринька?
Ми проєктуємо для перевірюваності — видно, які сигнали вплинули на рішення щодо ціни, фроду чи ранжування, а не лише сам результат.
А якщо в нас поки мало історичних даних?
Це зазвичай перший висновок, а не перешкода — ми чесно кажемо, що модель може і не може підтримати, ще до того, як беремося за розробку.
Знайдімо вашу реальну AI-задачу.
Розкажіть, де вузьке місце — пошук, контент чи рішення — ми скажемо, це задача пошуку, генерації чи ухвалення рішень.
Обговорити AI-інтеграцію →Уже знаєте, що потрібна конкретна commerce-можливість, а не саме AI? Дивіться стратегію кастомної commerce-платформи →
7+років на ринку
42+реалізованих проєктів
20+фахівців у команді
8+країн, де ми працюємо