Технология
Как устроен Парсвайс
Четыре инженерных кита. RAG находит знания, слой LLM говорит с любой моделью, function calling даёт ей руки, контур безопасности держит границы.
Один конвейер на все каналы
Технология не видна — виден ответ за секунду. Внутри каждый вопрос проходит одинаковый путь, где бы его ни задали.
Вопрос в любом канале
-poster.webp&w=2048&q=75)
Виджет, API или SDK — фраза клиента попадает в один конвейер.
Поиск по базе знаний
RAG находит фрагменты по смыслу за долю секунды.
Модель с контекстом
LLM получает фрагменты и инструменты — и решает, отвечать или действовать.
Ответ со стримингом
Первый токен быстрее секунды — ответ печатается в диалог.
Вся платформа на одной карте
Данные входят, ответы выходят. Внутри — горячее ядро RAG, LLM и function calling; вокруг — скилы, коннекторы, API и контур безопасности.
Свои данные. Любая модель. Ваш контур
Три решения, которые остаются за вами. Платформа не спорит: читает данные как есть, говорит с моделью, которой вы доверяете, и живёт в периметре, который вы выбрали.
Форматов.
Файлы, таблицы, аудио и видео читаются как есть.
Режима LLM.
Function calling и стандартный — под любую модель.
Контура.
Облако РФ, on-premise или полностью изолированный air-gap.
Миллисекунды складываются в секунду
Каждый этап конвейера под секундомером. Поэтому суммарно клиент видит первый символ ответа быстрее, чем успевает моргнуть дважды.
Первый токен
стриминг в каждый канал
Поиск p95
семантический, по всей базе
Доступность
целевой уровень сервиса
Планировщик
фоновый цикл задач
Скучные надёжные кирпичи
Никакой экзотики в проде. Проверенные инструменты, за которые не страшно отвечать в три часа ночи.
Векторная база
pgvector: семантический поиск рядом с основной базой.
Эмбеддинги
Мультиязычные, 1024 измерения — смысл вместо ключевых слов.
Стриминг SSE
Ответ печатается по токену — в виджете, API и SDK.
Kubernetes
Оркестрация и автоматическое масштабирование под нагрузку.
Мониторинг
Метрики и алерты по каждому узлу конвейера.
Бэкапы
Регулярные копии и отработанное восстановление.
Загляните под капот сами
Лучшая презентация технологии — работающий ассистент. Соберите его на своих данных за вечер.
Расскажите, что нужно
Проекты по типам растут год к году
MVP, редизайн, AI и поддержка — накопительно
Профиль студии по ключевым осям
Скорость, качество, прозрачность, инженерия
Ресёрч, дизайн и разработка идут внахлёст
Параллельные потоки — не водопад