Корпоративный поиск и RAG
Ответы по внутренним документам с опорой на источники. Поиск учитывает структуру знаний, актуальность материалов и права сотрудника.
В фокусе: качество поиска, доказательность ответа и доступ к данным.
Для бизнеса и технологических команд
Руслан ГРОМОВ
От бизнес-задачи
до работающей ИИ-системы.
Проектирую решения на базе LLM, RAG и ИИ-агентов. Соединяю модели с корпоративными данными, инструментами и процессами — с понятными критериями качества, ограничениями и ответственностью за результат.
Архитектура · прототипирование · сопровождение внедрения
Архитектор ИИ-решений,
ментор по применению ИИ
20+лет в автоматизации бизнеса
7+лет практики в AI и ML
10+лет обучения и развития команд
Бизнес + ITобщий язык целей, данных и архитектуры
Экспертиза
ИИ — часть системы,
а не отдельный чат
Моя зона работы — архитектура решения целиком. Где взять данные, как проверить ответ модели, что разрешить агенту и как встроить всё это в процессы компании.
Агенты и управляемые процессы
Системы, которые не только отвечают, но и вызывают инструменты. Выбор между предсказуемым workflow, отдельным агентом и координацией нескольких ролей.
В фокусе: состояние задачи, границы автономности и подтверждение действий.
Документы и сложный контекст
Извлечение, сопоставление и проверка информации из договоров, регламентов, таблиц и объёмных документов. Структурированный результат для дальнейшей обработки.
В фокусе: схемы данных, валидация и связь вывода с оригиналом.
ИИ в корпоративной среде
Связь моделей и агентов с 1С, CRM, базами знаний и внутренними сервисами через API и MCP. Права, контракты и обработка ошибок важнее количества подключений.
В фокусе: контролируемый доступ и воспроизводимость операций.
Качество и безопасность
Проверка системы на согласованных сценариях: от точности поиска до действий агента. Разделение доверенных инструкций и внешних данных, защита чувствительной информации.
В фокусе: тестовый набор, журнал действий и участие человека.
Надёжность и экономика
Наблюдаемость, стоимость запросов, задержки и поведение при сбоях. Подбор моделей и инфраструктуры по требованиям, а не ради технологической сложности.
В фокусе: лимиты, резервные сценарии и стоимость полезного результата.
Техническая детализация: подходы и инструменты
Возможные компоненты архитектуры. Конкретный стек, глубина реализации и зона ответственности определяются после разбора задачи и инфраструктуры заказчика.
- Поиск и контекст
- Hybrid search, BM25, reranking, GraphRAG, управление памятью и контекстом; Qdrant, PostgreSQL, Neo4j.
- Агенты и инструменты
- Tool calling, MCP, LangGraph, supervisor / worker, handoff, checkpoint / resume; детерминированные workflow там, где автономность не нужна.
- Сервисы и данные
- Python, FastAPI, Pydantic, Docling; API-контракты, очереди, события, потоковые ответы и интеграция с корпоративными системами.
- Безопасность
- RBAC, минимальные привилегии, проверка прав до поиска, фильтрация чувствительных данных, противодействие prompt injection, согласование критичных операций человеком.
- Качество и наблюдаемость
- Golden dataset, retrieval-метрики, проверка ссылок на источники, оценка траекторий агента, регрессионные тесты; pytest, OpenTelemetry, трассировка запросов и затрат.
- Поставка и эксплуатация
- AI Gateway, локальные или облачные модели, кэширование, лимиты, retry / fallback; Docker, CI/CD, IaC, версионирование промптов и план восстановления.
Опыт и доверие
Обучение, выступления
и экспертная работа
Работа с управленческой аудиторией в бизнесе, образовательных проектах и государственном секторе. В галерее — занятия, командные сессии, выступления и встречи. Они отражают разные форматы участия, а не единый перечень заказчиков обучения.
Прикладные решения
От возможностей модели
к задаче подразделения
Примеры сценариев, для которых можно спроектировать AI-решение. Это не отчёты о внедрениях: состав системы и ожидаемый эффект проверяются на данных конкретной компании.
Юридическая служба · закупки
Ассистент по договорам и тендерам
Сопоставляет условия с внутренними правилами, выделяет расхождения, собирает матрицу требований со ссылками на документ.
Что проверяем
Полноту извлечения, точность ссылок и пропущенные риски. Решение остаётся за профильным специалистом.
Операции · продажи · финансы
Агент для процессов в 1С и CRM
Объединяет сведения о заказе, оплате и обязательствах, объясняет отклонения и готовит следующий шаг в рабочем процессе.
Что проверяем
Корректность данных и действий, права пользователя и повторные вызовы. Изменения — через правила и подтверждение.
Разработка · IT-служба
Инженерный помощник для команды
Разбирает задачу и контекст репозитория, предлагает изменения, формирует тесты и материалы для ревью.
Что проверяем
Прохождение тестов, ограничения доступа и воспроизводимость. Слияние кода и релиз контролирует команда.
Принцип проектированияНе просто ответ.
Не просто ответ.
Управляемый результат.
Каждый шаг связан с бизнес-задачей. Данные, действия и выводы проходят через согласованные правила.
Вход
Задача и данные
Цель, корпоративные знания и контекст пользователя.
Документы · 1С · CRM · API
ИИ-ядро
Логика решения
Оркестрация выбирает следующий шаг и сохраняет состояние задачи.
- Поиск / RAG
- Модели / LLM
- Инструменты / API
Выход
Проверенный результат
Ответ с источниками или действие, разрешённое правилами процесса.
Проверка · согласование · выполнениеОбщий слой контроля
- Права доступа
- Качество и аудит
- Стоимость и задержки
- Подтверждение человеком
Процесс работы
Архитектура, которую можно
обсудить, проверить и реализовать
Сначала согласуем полезный результат и ограничения. Затем проверяем гипотезу, фиксируем решения и готовим систему к реальной работе.
Уточнить задачу
Процессы, пользователи, источники данных, риски, ограничения IT и ИБ. Где нужен ИИ, а где достаточно обычной автоматизации.
Результат: границы проекта и критерии успеха.
Выбрать архитектуру
Компоненты и интеграции, варианты размещения, выбор моделей, оценка ресурсов. Компромиссы между качеством, скоростью и стоимостью.
Результат: схемы C4 / HLD, ключевые решения ADR и план реализации.
Проверить на прототипе
PoC на репрезентативных данных, сценарии ошибок, оценка ответа и поведения агента. Решение о следующем этапе — по результатам проверки.
Результат: прототип, отчёт о проверке и уточнённые риски.
Подготовить эксплуатацию
Детализация LLD, сопровождение команды, приёмка интеграций, мониторинг, лимиты и план восстановления. Передача знаний ответственным.
Результат: согласованный план запуска и правила сопровождения.
Сложность должна быть обоснована
Не каждой задаче нужен мультиагентный контур, собственная модель или Kubernetes. Архитектурное решение должно объяснять, какую проблему устраняет каждый компонент и сколько стоит его поддержка.
Профессиональный опыт
Инженерная глубина.
Понятный язык бизнеса.
Я соединяю практику архитектора ИИ-решений с опытом обучения взрослых. Прошёл путь от разработчика и тимлида до работы с данными, архитектурой и прикладным ИИ. Более семи лет работаю с нейросетями и машинным обучением; сегодня в фокусе — языковые модели, ИИ-агенты и автоматизация процессов.
Этот опыт помогает объяснять не только возможности инструмента, но и условия его применения: качество данных, ограничения процесса и критерии проверки. На занятиях мы отделяем убедительную демонстрацию от решения, которое действительно стоит развивать.
Более десяти лет обучаю внутренние и внешние команды. Работаю с собственниками, руководителями и специалистами с разным уровнем подготовки. Помогаю перевести общую идею «применить ИИ» в конкретную задачу, учебную практику и обоснованный следующий шаг.
От разработки до архитектуры
Приложения, данные, интеграции и процессы — как единая система, а не набор разрозненных инструментов.
От задачи до самостоятельного навыка
Проектирование программ, практика, обратная связь и критерии оценки для взрослой аудитории.
Высшее математическое
Специальность — математик-системный программист.
Профессиональная траектория: что я передаю участникам
Разработчик
Разбираю задачу на входные данные, действия и ожидаемый результат. Этот подход помогает участникам описывать требования ИИ-агенту, проверять отдельные шаги и понимать, почему убедительный ответ ещё не означает корректную работу инструмента.
Тимлид
Опыт технического руководства и передачи знаний помогает организовывать совместную практику. Участники учатся обсуждать требования, распределять роли и объяснять свои решения коллегам; я помогаю выявлять затруднения и даю обратную связь по ходу работы.
Специалист по данным
Показываю, как качество исходной информации влияет на выводы. На учебных выгрузках разбираем пропуски, дубли, несогласованные показатели и проверку расчётов. Для руководителя это основа осмысленной работы с аналитикой, а не доверия к красивому графику.
Архитектор решений
Рассматриваю приложение вместе с данными, интеграциями и рабочим процессом. В обучении это помогает провести границу между прототипом и промышленным решением: сформулировать условия применения, требования к доступам и вопросы, которые необходимо согласовать с IT и ИБ.
AI-эксперт и преподаватель
Практику работы с нейросетями, языковыми моделями и ИИ-агентами перевожу в понятные учебные сценарии. Объясняю, где уместны поиск по базе знаний, RAG и автоматизация нескольких шагов, а где достаточно простого инструмента и обязательной проверки человеком.
Сотрудничество
Подключаюсь там,
где нужна архитектурная ясность
Разовая экспертная оценка, проектирование нового решения или сопровождение команды. Объём работы и результат каждого этапа согласуем до старта.
Аудит AI-инициативы
Разбор задачи, текущего прототипа или архитектуры. На выходе — ограничения, риски, альтернативы и приоритетный план следующих шагов.
Проектирование и прототип
Техническая концепция, проверка ключевых гипотез, архитектурная документация и критерии приёмки для команды реализации.
Архитектурное сопровождение
Ревью решений, контроль технических рисков, согласование интеграций и подготовка к эксплуатации вместе с IT-командой заказчика.
Менторство технической команды
Разбор архитектуры и инженерных подходов на задачах команды. Передача знаний о RAG, агентах, проверке качества и управляемом внедрении.
Стоимость и сроки определяются после первичного разбора: важны состояние данных, доступность интеграций, требования безопасности и границы ответственности.
Контакт
Обсудим вашу задачу
и следующий шаг
Расскажите, какой процесс хотите изменить, какие системы уже используете и на каком этапе находится проект. Начнём с цели, ограничений и критериев результата.