Фото профиля habab.ru

AI‑разработка и автоматизация

AI‑системы, интеграции и веб‑продукты для бизнеса. Начинаем с задачи, рисков и ожидаемого результата, затем выстраиваем прозрачный рабочий процесс с ревью и практическими проверками. Направления: автоматизация, интеграции, AI‑продукты.

По любым вопросам: mail@habab.ru

AI Quality Assurance — контроль качества AI-ответов

Внедрение систем контроля качества AI: Guardian Models для автоматической проверки ответов, Feedback Loop для сбора обратной связи, дашборд аналитики галлюцинаций. Снижение ошибок AI на 70-90%.

active

📸 Галерея скриншотов

1

benchmark quality run

1 / 3

🎯 Ключевые возможности

✨ Guardian Models — двухуровневая валидация AI-ответов перед отправкой пользователю
✨ Feedback Loop — сбор thumbs up/down и комментариев от пользователей
✨ Дашборд качества — метрики галлюцинаций, точности, удовлетворённости
✨ A/B тестирование промптов с автоматическим выбором лучшего
✨ Fallback Strategy — безопасные ответы при обнаружении проблем
✨ Интеграция с GPT-4, Claude, Gemini и кастомными моделями

🔌 Поддерживаемые интеграции

🔗 OpenAI API / Anthropic API / Google AI
🔗 Telegram-боты и веб-чаты
🔗 CRM-системы с AI-ассистентами
🔗 Document analysis платформы

⚡ Технические характеристики

⏱️ Срок разработки

2-4 недели MVP

📊 Сложность проекта

Средняя — интеграция в существующий AI-продукт

Практика

Кейс продукта

Система контроля качества AI-ответов

Feedback, журналы запросов, контрольные вопросы и verifier объединены в процесс, который помогает находить неподтверждённые ответы до релиза.

Схема проверки AI-ответов по источникам и benchmark-набору

Задача

AI-функция может отвечать убедительно даже при слабом источнике или неверном поиске. Разрозненных ручных проверок недостаточно: после смены модели или промпта старые ошибки возвращаются.

Демонстрационный прогон benchmark-набора в системе контроля AI-ответов
Демонстрационный benchmark с ответами, источниками и статусом проверки

Решение

Сбор воспроизводимых проблем

Пользовательская оценка связывается с вопросом, ответом, моделью, найденными источниками и trace. Негативные примеры превращаются в контрольные сценарии.

Проверка перед выпуском

Benchmark-набор запускается на новой версии. Verifier проверяет опору ответа на найденный контекст и блокирует результат, если утверждения нельзя подтвердить.

Результат

Ошибку можно повторить и сравнить

Команда видит плохой ответ вместе с входными данными, retrieval и версией модели.

Релизное решение опирается на набор проверок

Изменение промпта или поиска проходит одинаковые контрольные вопросы вместо выборочной оценки на глаз.

feedback + benchmarks + verifier

Стек

TypeScript · PostgreSQL · LLM API · RAG · Automated verifiers

Открыть отдельную ссылку на кейс →

Заявка на разработку

📋 Заказать разработку

Опишите задачу, ограничения и желаемый результат — отвечу в течение 24 часов.

Связаться напрямую

Формы заявок временно отключены. Пришлите бриф напрямую в Telegram или на email, чтобы сайт не собирал персональные данные.

🎁 Что вы получите

Готовое решение под ключ

Полный исходный код с правами владения

Техническую документацию и поддержку

Быстрое выполнение

Свяжитесь напрямую: форма на сайте временно отключена из-за режима без сбора ПДн.

📰 Промо-статьи наших решений

Изучите детальные обзоры наших технологических решений для различных отраслей:

🚀 Доработка до критериев

Итерационно дорабатываем решение до согласованных критериев приемки и корректируем подход, если меняются данные, ограничения или приоритеты.