01 / Заказная разработка на LLM

Мы строим программное обеспечение, в котором языковые модели выполняют работу, а не демонстрируют её.

Заказная разработка для документоёмких бизнес-процессов: извлечение структурированных данных, интеграции с внешними API, внутренние операционные инструменты и AI-агенты, работающие под контролем правил.

Обсудить задачу info@corpus-ai.am

Рис. 01 — Конвейер обработки документов
  1. 01 ПриёмPDF · скан · почта · API
  2. 02 Извлечение и классификацияпроход LLM → типизированная схема
  3. 03 Валидация по правиламдетерминированные проверки, разбор человеком при конфликте
  4. 04 Система учётаERP · CRM · хранилище
02 / УСЛУГИ

Четыре направления инженерной практики.

01

Автоматизация обработки документов

Извлечение структурированных данных из договоров, счетов и форм: классификация, перекрёстная валидация полей и передача в системы, в которых уже работает бизнес.

  • OCR
  • LLM-извлечение
  • JSON schema
  • Human-in-the-loop
02

Интеграции и бэкенд

Связывание внутренних систем с внешними API: очереди, идемпотентные задачи, повторы и явная обработка ошибок — чтобы сбойный запрос был зафиксированным событием, а не потерянными данными.

  • REST
  • Webhooks
  • Очереди
  • PostgreSQL
03

AI-агенты для операционных процессов

Сценарии, где модель выполняет многошаговую задачу под контролем правил: ограниченный набор инструментов, детерминированные контрольные точки и полный журнал действий.

  • Tool use
  • Оркестрация
  • Guardrails
  • Оценка качества
04

Внутренние веб-приложения

Панели управления, CRM-модули и инструменты операторов, построенные вокруг реального рабочего процесса команды, с ролевым доступом и отчётностью.

  • TypeScript
  • React
  • Роли и доступ
  • Отчётность
03 / ПРОЦЕСС
  1. 01 Discovery и техническое задание Разбор процесса, образцы данных, письменный объём работ с критериями приёмки.
  2. 02 Прототип за 1–2 недели Работающий фрагмент на реальных документах: осуществимость проверяется до основной разработки.
  3. 03 Итеративная разработка Спринты с демо-сборками, прозрачный бэклог и версионированные релизы.
  4. 04 Передача и поддержка Документация, инструкции по развёртыванию, код передаётся в репозиторий заказчика.

Этапы фиксированы и оцениваются отдельно. Каждый этап закрывается подписанным актом приёмки. Исходный код, конфигурация инфраструктуры и техническая документация передаются в собственный репозиторий и аккаунты заказчика — vendor lock-in с нашей стороны отсутствует.

04 / СТЕК
Языки и рантаймы
  • Python
  • TypeScript / Node.js
  • SQL
  • Bash
Модели и AI-инфраструктура
  • Claude API
  • OpenAI API
  • модели с открытыми весами (self-hosted)
  • embeddings и векторный поиск
  • structured output / tool use
  • harness'ы для оценки
Данные и хранилища
  • PostgreSQL
  • Redis
  • S3-совместимое объектное хранилище
  • pgvector
  • ETL-пайплайны
Инфраструктура и деплой
  • Docker
  • AWS
  • Hetzner
  • GitHub Actions
  • Nginx
  • мониторинг и логирование
Инструменты разработки
  • Git
  • pytest
  • проверка типов
  • OpenAPI
  • code review
  • staging-окружения
05 / НАПРАВЛЕНИЯ ПРИМЕНЕНИЯобезличенные проекты
01

Обработка входящих счетов в дистрибуции

ЗАДАЧАНесколько сотен счетов поставщиков в неделю в виде PDF и сканов, вносимых в учётную систему вручную.
ПОДХОДИзвлечение в типизированную схему, сопоставление с заказом на закупку, автоматическая отметка расхождений для оператора.
РЕЗУЛЬТАТРучной ввод заменён проверкой только исключений; каждый документ сохраняет прослеживаемую связь исходного файла и записи.
02

Поддержка проверки договоров для юридической функции

ЗАДАЧАРегулярная проверка договоров с поставщиками по внутреннему чек-листу обязательных и запрещённых условий.
ПОДХОДСегментация по пунктам, поиск по внутреннему своду политик, отчёт по каждому пункту со ссылками на исходный абзац.
РЕЗУЛЬТАТЮристы работают со структурированным отчётом, а не с пустым документом: вывод остаётся за человеком, доказательства собирает машина.
03

Операционный агент над внутренними системами

ЗАДАЧАРутинные многошаговые запросы, которые операционная команда выполняла в трёх несвязанных внутренних инструментах.
ПОДХОДАгент с ограниченным набором инструментов, проверка правил перед каждой записью и полный журнал решений.
РЕЗУЛЬТАТРутинные запросы выполняются без участия человека; всё, что выходит за правила, эскалируется с приложенным обоснованием.
06 / КОМПАНИЯ

CORPUS AI LLC — компания по разработке программного обеспечения, зарегистрированная в Ереване, Республика Армения. Практика намеренно узкая: прикладная инженерия вокруг языковых моделей для документоёмких и операционных процессов, в формате заказной разработки, а не лицензии на продукт. Работаем напрямую с техническими и операционными специалистами заказчика — на английском, армянском и русском.

Юридическое наименование
CORPUS AI LLC
TIN
08329676
Юрисдикция
Ереван, Республика Армения
Домен
corpus-ai.am
Языки работы
английский · армянский · русский
07 / КОНТАКТЫ

Напишите нам с коротким описанием задачи: процесс, типы документов и текущие объёмы — этого достаточно, чтобы начать разговор.

Обсудить задачу

Откроет ваш почтовый клиент с письмом на info@corpus-ai.am. На технические и коммерческие запросы отвечаем в течение одного рабочего дня.