Сценарии внедрения генеративного ИИ с De Novo AI Studio

Как создать собственного AI-агента, корпоративного ассистента или автоматизировать работу с тысячами файлов, когда данные нельзя передавать во внешние сервисы? На эти вопросы отвечает Дмитрий Федоренко — директор по AI компании De Novo.

Вот пять практических сценариев от эксперта на основе платформы De Novo AI Studio.

Сценарий №1. БАНК

RAG-ассистент для комплаенса и кредитного анализа

Задача: быстро находить ответы в тысячах страниц регламентов, кредитных политик и нормативных документов — без передачи этих данных внешним AI-сервисам.

Как работает: Регламенты, кредитные политики и нормативные документы загружаются сотрудником в AI Studio. Система структурирует их в корпоративную базу знаний. Сотрудник задаёт вопрос обычным языком — и за несколько секунд получает ответ со ссылкой на конкретный документ и страницу. Данные не покидают контролируемую среду банка.

Результат:

• Ответы за секунды вместо часов ручного поиска
• Каждый ответ — со ссылкой на источник (аудит и комплаенс)
• Данные остаются в контролируемой среде в Украине
• Более быстрые и консистентные кредитные решения

Сценарий №2. ГОССЕКТОР / РАЗРАБОТКА ПО

Собственный AI-ассистент для работы с кодом

Задача: использовать GenAI для разработки без передачи исходного кода внешним AI-сервисам.

Как работает: Ollama локально запускает языковые модели, в частности модели для работы с кодом. Portainer помогает управлять контейнерной средой, а Langfuse — отслеживать и анализировать работу AI-приложения. AI-ассистент может помогать писать и анализировать код и создавать техническую документацию.

Результат:

• Более быстрое написание и анализ кода + автоматизированная техдокументация
• Код остаётся внутри защищённого контура
• Модели и GPU — под контролем
• GPU-ресурсы масштабируются по мере необходимости в соответствии с нагрузкой

Сценарий №3. ЛОГИСТИКА

Документ → AI → ERP без ручного ввода

Инвойсы, транспортные накладные, таможенные декларации — сотни или тысячи документов в разных форматах и на разных языках.

Как работает: Система распознаёт и структурирует документ → n8n запускает процесс обработки → языковая модель через LiteLLM извлекает нужные данные → они передаются в ERP через доступные API. Например: номер груза, вес, код товара, отправитель, получатель.

Результат:

• Меньше ручной обработки документов
• Более быстрое внесение данных в ERP
• Возможность обрабатывать большие объёмы данных на собственных GPU-ресурсах
• Коммерческие данные не нужно передавать внешнему LLM-провайдеру

Сценарий №4. КОНТАКТ-ЦЕНТР

AI-помощник, который знает внутренние правила компании

Оператору не нужно вручную искать ответ в договорах, FAQ, инструкциях и регламентах.

Как работает: Docling структурирует корпоративные документы → Dify создаёт RAG-базу знаний → Lobe Chat или Open WebUI предоставляет оператору чат-интерфейс → n8n может интегрировать ассистента с CRM и другими системами. За несколько секунд оператор получает рекомендованный ответ или порядок действий со ссылками на актуальные внутренние документы.

Результат:

• Меньше времени на поиск информации
• Одинаковые ответы для всей команды

Сценарий №5. МОНИТОРИНГ РЫНКА

Собственный AI-агент конкурентной разведки 

Ежедневно проверять десятки сайтов, медиа, тендерных площадок и регуляторных ресурсов вручную — практически невозможно.

Как работает: По расписанию (например, ежедневно в 7:00) n8n запускает сбор данных: Firecrawl собирает и структурирует страницы сайтов и тендерных площадок, SearXNG добавляет поиск в открытых источниках, а Perplexica анализирует всё и формирует отчёт со ссылками на источники. Команда получает готовый дайджест в чат или на почту — без ручного мониторинга. Langfuse контролирует работу агента.

Результат: Новые тендеры, действия конкурентов и изменения законодательства — в отчёте по расписанию в собственной системе рыночного мониторинга

• Экономия часов ручного мониторинга ежедневно
• Раннее выявление возможностей и рисков для более быстрой реакции
• Сбор данных из открытых источников — в контролируемой среде

ПОЧЕМУ ВЫБИРАЮТ DE NOVO

De Novo даёт ряд критических преимуществ по сравнению с глобальными платформами

• Данные в Украине — соответствие регуляторным требованиям
• Предсказуемый бюджет и оплата в национальной валюте без валютного риска
• Сетевая близость и отсутствие отдельной платы за трафик
• GPU можно заказывать частями — без необходимости оплачивать избыточную мощность
• Можно разместить собственное оборудование рядом с облаком
• При необходимости — частное облако в периметре заказчика
• И всё это — в локальной и защищённой AI-инфраструктуре De Novo

GenAI: ОТ ИДЕИ ДО ВНЕДРЕНИЯ

AI Studio объединяет готовые инструменты для LLM, RAG, AI-агентов, автоматизации, работы с данными и мониторинга — в защищённой среде De Novo.

• Разверните среду
• Подключите свои данные
• Выберите модель
• Проверьте собственный сценарий
  
  $button$