AI-решения, которые понимают контекст, принимают решения и выполняют задачи

Наш Backend-стек обеспечивает надежную, масштабируемую и высокопроизводительную основу для всех наших AI-агентов и систем автоматизации:
Языки программирования:
• Python: Основной язык для разработки AI/ML, API и бэкэнд-логики благодаря обширной экосистеме библиотек.
• Node.js (TypeScript):: Используется для создания быстрых, асинхронных API и сервисов реального времени, особенно для пользовательских интерфейсов агентов.
• Go: Применяется для высокопроизводительных микросервисов и критически важных компонентов, требующих низкой задержки и высокой конкурентности.
Фреймворки:
• FastAPI / Flask (Python): Для построения быстрых и эффективных RESTful API для взаимодействия с агентами и внешними системами.
• Express.js (Node.js): Гибкий фреймворк для API и веб-сервисов.
Архитектура: Микросервисная архитектура для модульности, масштабируемости и устойчивости.
Очереди сообщений:
• Apache Kafka / RabbitMQ: Для асинхронной связи между агентами, обработки событий, распределенных задач и обеспечения отказоустойчивости.

В этой области мы используем передовые инструменты и фреймворки для разработки, обучения и развертывания мультиагентных AI-решений:
Фреймворки глубокого обучения:
• PyTorch/TensorFlow: Для разработки и обучения сложных моделей машинного обучения, включая нейронные сети для обработки естественного языка (NLP), компьютерного зрения (CV) и усиленного обучения (RL).
Фреймворки для AI-агентов:
• LangChain/LlamaIndex: Используются для быстрой разработки LLM-ориентированных приложений, включая механизмы цепочек рассуждений, инструменты, агенты и реализацию RAG (Retrieval Augmented Generation).
Управление жизненным циклом ML (MLOps):
• MLflow/Kubeflow: Для отслеживания экспериментов, управления моделями, их версионирования, упаковки и бесшовного развертывания в производственной среде.
Большие языковые модели (LLM):
• Интеграция с ведущими проприетарными LLM (OpenAI GPT, Anthropic Claude) и развертывание оптимизированных открытых моделей (Llama, Mistral) через Hugging Face для баланса производительности, стоимости и контроля.
Компьютерное зрение и NLP:
• Экспертиза в fine-tuning моделей для распознавания образов, сегментации изображений, анализа настроений, суммаризации текста и генерации контента.

Наш подход к данным сосредоточен на эффективном хранении, управлении и использовании разнообразных типов данных, необходимых для мультимодальных AI-агентов:
Реляционные базы данных:
• PostgreSQL: Надежная и полнофункциональная база данных для структурированных данных, управления состояниями агентов и метаданных.
In-memory базы данных/Кэширование:
• Redis: Используется для высокоскоростного кэширования, управления сессиями, публикации/подписки сообщений и работы с временными данными для агентов.
Векторные базы данных:
• Pinecone: Облачная, высокомасштабируемая векторная база данных, идеально подходящая для поиска сходства и RAG-архитектур, обеспечивающих контекстное понимание LLM.
• Weaviate: Открытая векторная база данных с семантическим поиском, которая позволяет эффективно хранить и запрашивать векторные эмбеддинги, улучшая возможности агентов по работе с неструктурированными данными.
• Qdrant/ChromaDB: Альтернативные опенсорсные векторные базы данных для различных сценариев развертывания и масштабирования.
Облачное хранение и озера данных:
• Amazon S3/Google Cloud Storage: Для масштабируемого и экономичного хранения больших объемов сырых и обработанных данных, включая мультимедиа.

Наш DevOps-подход обеспечивает быструю доставку, стабильное развертывание и бесперебойную работу AI-решений:
Контейнеризация:
• Docker: Для упаковки приложений и их зависимостей в переносимые контейнеры, обеспечивающие воспроизводимость среды разработки и развертывания.
Оркестрация контейнеров:
• Kubernetes (K8s): Используется для автоматизации развертывания, масштабирования и управления контейнеризированными приложениями, включая сложные мультиагентные системы.
Непрерывная интеграция/непрерывная поставка (CI/CD):
• GitLab CI/CD/GitHub Actions: Автоматизация процессов сборки, тестирования, доставки и развертывания кода, что ускоряет и упрощает итерации.
Облачные платформы:
• Amazon Web Services (AWS) / Google Cloud Platform (GCP): Использование облачных сервисов для масштабируемой инфраструктуры, хранения данных, вычислений и специализированных ML-сервисов.
Мониторинг и логирование:
• Prometheus/Grafana: Для сбора метрик и визуализации производительности систем и агентов.
• ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana): Для централизованного сбора, анализа и поиска логов.
Инфраструктура как код (IaC):
• Terraform/Ansible: Для автоматического управления и подготовки инфраструктуры, обеспечивая консистентность и снижая ошибки.

Мы применяем проверенные методологии разработки для обеспечения гибкости, качества и соответствия бизнес-целям:
• Agile Development (Scrum/Kanban): Итеративный подход, позволяющий быстро адаптироваться к изменениям требований, обеспечивать прозрачность и частую доставку ценности.
• Domain-Driven Design (DDD): Применяется для создания сложных мультиагентных систем, фокусируясь на глубоком понимании предметной области и ее отражении в архитектуре ПО.
• Test-Driven Development (TDD): Разработка через тестирование для повышения качества кода, снижения количества дефектов и обеспечения надежности агентов.
• MLOps Best Practices: Интеграция принципов DevOps в процесс разработки и развертывания машинного обучения, обеспечивая воспроизводимость, мониторинг и масштабируемость AI-моделей.
• Lean Startup Principles: Для быстрого тестирования гипотез и валидации решений с использованием MVP (Minimum Viable Product) и постоянного сбора обратной связи.