Сравнительный анализ Gemini 2, Gemini 2.5 и Gemma 3
Достаточно ли локальной LLM для решения задач бизнеса?
Безопасная ИИ-интеграция с MCP
Соединяем ваш бизнес с топовыми LLM через защищенный слой. Получите мощь Anthropic, OpenAI и Google без риска утечек данных и штрафов РКН
Безопасность данных: ФЗ-152 compliance
Автоматическая деперсонализация персональных данных перед отправкой в облако. Имена, телефоны, счета, адреса — всё маскируется. Ваши секреты остаются в защищенном контуре
Доступ к топовым моделям
Используйте модели Anthropic, OpenAI, Google для ваших задач. Не ограничивайтесь локальными моделями — получайте лучшее качество без инфраструктурных затрат
MCP: умный мост к вашим данным
Model Context Protocol позволяет LLM работать с вашими базами данных, CRM, документами. ИИ видит только то, что нужно для задачи, через безопасное "окно" в вашу инфраструктуру
Экономия на инфраструктуре
Без инфраструктурных затрат: не покупайте дорогие GPU-кластеры. Используйте API мировых лидеров через наш защитный слой. В 10 раз дешевле развертывания локальных мощностей
Автономные ИИ-агенты
Создаем агентов, которые не просто "чатятся", а выполняют действия в вашей системе. Автоматизация продаж, поддержки, аналитики с сохранением полного контроля
Быстрая интеграция
От идеи до работающего решения за 2-4 недели. Мы сами используем этот стек для разработки, поэтому знаем все нюансы и подводные камни
Масштабируемость и поддержка
Решения растут вместе с вашим бизнесом. Полная техническая поддержка, обновления безопасности, мониторинг работы системы
Российские регуляции
Полное соответствие требованиям РКН и ФЗ-152. Локальное хранение чувствительных данных, аудит всех операций, прозрачность процессов
Enterprise-grade безопасность
Шифрование, многофакторная аутентификация, логирование всех операций. Ваши данные защищены лучше, чем в большинстве банков
Технологии
MCP (Model Context Protocol)
Стандартизированный протокол для безопасного доступа LLM к внешним данным
LLM интеграция
Anthropic, OpenAI, Google, YandexGPT, MTS AI
Маскирование данных
Автоматическая деперсонализация, токенизация, дифференциальная приватность
Безопасность
Шифрование AES-256, TLS 1.3, OAuth 2.0, SAML, многофакторная аутентификация
Инфраструктура
Kubernetes, Docker, Yandex Cloud, AWS, Azure (гибридные решения)
Интеграции
SQL базы данных, CRM (Bitrix24, amoCRM), ERP, 1C, SAP, документооборот
Мониторинг
Prometheus, Grafana, ELK stack, логирование всех операций
Масштабирование
Автоматическое масштабирование, балансировка нагрузки, отказоустойчивость
Часто задаваемые вопросы
Как вы обеспечиваете безопасность данных?
Мы предлагаем возможность использования локальных LLM на сервере клиента, что гарантирует безопасность данных, поскольку они не отправляются на внешние серверы, например в ChatGPT или другой облачный сервис.
Насколько мощные локальные LLM?
Современные локальные LLM достаточно мощные и соответствуют требованиям по производительности и функциональности. Это подтверждено метриками.