Интеграция ИИ-сервисов Яндекса и GigaChat

Получите ИИ-систему на российских LLM: подключение YandexGPT и GigaChat к вашим процессам, дообучение на корпоративных данных и готовые сценарии для поддержки клиентов, генерации контента и автоматизации внутренних задач.

Обсудить проект

Когда нужна интеграция YandexGPT и GigaChat

Переходим на отечественные решения

Западные ИИ-сервисы недоступны или требуют обходных схем: компания ищет замену, которая соответствует требованиям по суверенитету данных и работает стабильно без VPN.

Нет готового ИИ-продукта под задачу

В экосистеме Яндекса и Сбера есть подходящие модели, но подключить их к CRM, Helpdesk или корпоративному порталу без разработки не получается.

ИИ работает изолированно

Нейросеть используют отдельные сотрудники в интерфейсе браузера: задача автоматизировать процесс системно, а не вручную копировать запросы туда-обратно.

Регуляторные требования к данным

Обработка клиентских данных через зарубежные сервисы создает юридические риски: нужно решение с хранением данных на российских серверах и соответствием 152-ФЗ.

Типовые ответы без учёта контекста компании

Модель дает общие ответы, не знает продуктовой линейки, регламентов и скриптов продаж: нужна кастомизация под базу знаний конкретной организации.

Зачем бизнесу интеграция YandexGPT и GigaChat вместо стандартного чат-интерфейса

Интеграция ИИ-сервисов Яндекса и GigaChat — это встраивание языковых моделей YandexGPT и GigaChat в бизнес-процессы через API: подключение к CRM, Helpdesk, ERP, корпоративным порталам и продуктам компании с настройкой поведения модели под конкретные задачи.

Без интеграции сотрудники используют нейросеть как отдельный инструмент: вручную формулируют запросы, копируют ответы и тратят время на промежуточные шаги, которые можно автоматизировать. Чат-бот не знает регламентов компании, не обращается к актуальной базе знаний, не передает данные в смежные системы. В итоге ИИ остается персональным помощником одного сотрудника, а не масштабируемым инструментом, который меняет работу отдела или всей компании.

После интеграции модель работает внутри процесса: отвечает клиентам в мессенджере или на сайте, обрабатывает входящие заявки, генерирует коммерческие предложения на основе данных из CRM, суммаризирует звонки и документы. Сценарии, которые раньше занимали часы ручной работы, выполняются за секунды без участия человека.

Агентство 12 НЕМЦЕВ реализует интеграцию через Yandex Cloud API и GigaChat API: выбирает оптимальную модель под задачу, настраивает prompt engineering, при необходимости дообучает модель на корпоративных данных и подключает ее к действующей инфраструктуре. На выходе клиент получает работающий сценарий, документацию и инструкцию для команды.

Помогаем бизнесу расти в цифровой среде

с 2009 года

Работаем с компаниями на этапе роста и масштабирования

300+ проектов

SEO, разработка и цифровые продукты

10+ крупных брендов

Клиенты федерального уровня

5+ лет

Длительно работаем с ключевыми клиентами

ЛЭТУАЛЬ

SEO и масштабирование органического трафика для одного из крупнейших бьюти-ритейлеров в России

Изучить

Apteka.ru

SEO для одного из крупнейших онлайн-сервисов продажи лекарств и товаров для здоровья в России

Изучить

Аптека 36.6

SEO для крупной аптечной сети Москвы и Московской области

Изучить

Аптека Горздрав

SEO для крупной аптечной сети с присутствием в Москве и регионах России

Изучить

ЛЭТУАЛЬ

Apteka.ru

36.6

Горздрав

Как мы работаем

Разбираем задачи и инфраструктуру

Изучаем бизнес-процессы, которые планируется автоматизировать, и действующую ИТ-инфраструктуру: CRM, Helpdesk, ERP, корпоративные порталы. Определяем, какие из них готовы к интеграции без глубокой переработки.

Выбираем модель под задачу

Сравниваем YandexGPT и GigaChat по конкретному сценарию: скорость, стоимость токена, качество работы с профессиональным языком, требования к данным. Выбираем линейку и режим работы — от Lite до Pro или MAX.

Проектируем архитектуру интеграции

Разрабатываем схему подключения к действующим системам, определяем точки передачи данных, прописываем логику обработки запросов. Фиксируем требования по безопасности и соответствию 152-ФЗ.

Разрабатываем и тестируем интеграцию

Подключаем API, настраиваем промпты, при необходимости формируем RAG-систему с базой знаний компании или выполняем fine-tuning. Тестируем на реальных данных, добиваемся стабильного качества ответов.

Запускаем и передаём команде

Разворачиваем решение в продуктивной среде, проводим нагрузочное тестирование и передаем команде клиента: документацию, инструкцию по управлению и контакты для поддержки.

Больше кейсов

Follow Me Project

SEO для знакового российского лайфстайл-проекта Мурада и Натальи Османовых — авторов культовой серии фотографий.

Level.Travel

SEO для одного из ведущих онлайн-сервисов бронирования туров в России.

123.ru

SEO для одного из первых крупных российских интернет-магазинов подарков и товаров для праздника.

ТВОЕ

Управление онлайн-каналами и e-commerce стратегия для федеральной fashion-сети ТВОЕ.

HomeMe.ru

SEO для крупного онлайн-магазина мебели и товаров для дома.

МЕГА Химки (IKEA Centres Russia)

SEO для крупнейшего торгово-развлекательного центра Подмосковья в составе сети IKEA Centres Russia.

Что компания получает по итогам интеграции

Компания получает работающий ИИ-сценарий, встроенный в действующую инфраструктуру. Это не демо и не отдельный интерфейс — модель работает внутри тех систем, которые уже используют сотрудники и клиенты.

По итогам работы клиент получает готовую интеграцию с подключенным API YandexGPT или GigaChat, настроенными промптами и логикой обработки запросов. Если задача требует работы с корпоративными данными — RAG-систему с базой знаний компании или дообученную модель, которая учитывает специфику продуктов, регламентов и тональности бренда.

Типовые сценарии, которые реализует агентство: чат-бот для поддержки клиентов на сайте или в мессенджере с доступом к базе знаний; автоматическая обработка входящих заявок с классификацией и маршрутизацией; генерация коммерческих предложений и ответов на типовые запросы на основе данных из CRM; суммаризация звонков, документов и переписки; автоматическое создание описаний товаров и контента по шаблонам.

Клиент также получает техническую документацию, инструкцию по управлению промптами и регламент для ситуаций, когда модель передает запрос живому оператору. Данные обрабатываются на российских серверах через Yandex Cloud или инфраструктуру Сбера — без рисков по 152-ФЗ.

Усиливайте позиции на рынке с 12 НЕМЦЕВ

Опыт работы с крупным бизнесом

Понимаем требования, процессы и уровень ответственности в проектах крупных компаний.

Использование ИИ в работе

Применяем YandexGPT и GigaChat в собственных процессах: знаем возможности и ограничения моделей изнутри.

Долгосрочная работа с проектами

Развиваем интеграции с ростом бизнеса: адаптируем сценарии, помогая сохранять и усиливать позиции на рынке.

Разработка под нагрузку

Создаем решения, которые выдерживают рост числа запросов и пользователей без деградации качества.

Конкурентные ниши

Реализуем интеграции в e-commerce, финансах, ритейле и других сегментах с высокими требованиями к надежности.

Больше ИИ услуг для бизнеса

Кастомная ИИ-разработка

Проектирование и разработка ИИ-систем под конкретные задачи бизнеса: от архитектуры до запуска в продакшн.

Генеративные ИИ для бизнеса

Внедрение генеративных моделей в продукты и процессы компании с настройкой под корпоративный контекст.

Индивидуальные LLM и дообучение

Дообучение языковых моделей на корпоративных данных для повышения точности и соответствия специфике отрасли.

Разработка ИИ-агентов

Автономные агенты, которые выполняют многошаговые задачи: сбор данных, принятие решений и взаимодействие с внешними системами.

Разработка ИИ-чат-ботов

Чат-боты на базе LLM для поддержки клиентов, продаж и внутренних коммуникаций с интеграцией в мессенджеры и сайт.

Разработка ИИ-ассистентов

Корпоративные ассистенты, которые работают с базой знаний компании и помогают сотрудникам в ежедневных задачах.

Computer Vision разработка

Системы компьютерного зрения для распознавания объектов, контроля качества и автоматизации визуальных процессов.

NLP-разработка

Обработка и анализ текстовых данных: классификация, извлечение сущностей, суммаризация и тематическое моделирование.

ML-разработка

Разработка и внедрение моделей машинного обучения под задачи прогнозирования, классификации и оптимизации.

MLOps-разработка

Построение инфраструктуры для управления жизненным циклом ML-моделей: обучение, деплой, мониторинг и обновление.

Разработка RAG-систем

Архитектуры с retrieval-augmented generation: языковая модель работает с актуальными корпоративными документами и базой знаний.

ИИ-креативы для рекламы

Генерация рекламных материалов с помощью ИИ: тексты, визуалы и форматы под конкретные каналы и аудитории.

Часто задаваемые вопросы об интеграции ИИ-сервисов Яндекса и GigaChat

Чем интеграция через API отличается от использования YandexGPT или GigaChat в браузере?

Это принципиально разные сценарии. В браузере сотрудник вручную формулирует запрос, получает ответ и самостоятельно его применяет. API-интеграция встраивает модель внутрь процесса: запросы формируются и отправляются автоматически, ответы передаются в CRM, Helpdesk или другую систему, а результат используется без участия человека. Интеграция позволяет масштабировать сценарий на весь поток запросов, а не обрабатывать их по одному вручную.

Какую модель выбрать для бизнеса — YandexGPT или GigaChat?

Выбор зависит от конкретной задачи и действующей инфраструктуры. YandexGPT хорошо работает в сценариях, где компания уже использует экосистему Яндекса: Yandex Cloud, Яндекс 360, Алиса. Модель сильна в русскоязычных задачах, имеет доступную цену токена и поддерживает fine-tuning. GigaChat предпочтителен, если компания работает в инфраструктуре Сбербанка или использует его корпоративные продукты, а также в мультимодальных задачах, где требуется работа с текстом и изображениями одновременно. На практике крупные компании часто используют обе модели в связке: одна обрабатывает клиентские запросы, другая генерирует коммерческие документы.

Как обеспечивается соответствие 152-ФЗ при работе с данными клиентов?

YandexGPT доступен через Yandex Cloud, который сертифицирован для работы с персональными данными в соответствии с российским законодательством. Данные обрабатываются и хранятся на серверах в России. GigaChat обеспечивает обработку данных на инфраструктуре Сбербанка, также расположенной в России. При проектировании интеграции агентство 12 НЕМЦЕВ прорабатывает архитектуру с учетом требований регуляторов: данные клиентов не передаются за пределы российского контура, а логи запросов хранятся в соответствии с политикой безопасности компании.

Что такое дообучение модели и когда оно нужно?

Дообучение (fine-tuning) — это настройка языковой модели на корпоративных данных, чтобы она учитывала специфику компании: тональность бренда, профессиональную терминологию, продуктовую линейку, регламенты. В большинстве задач достаточно качественного prompt engineering и RAG-системы с базой знаний. Fine-tuning целесообразен, если у компании большой объем специализированных текстов, требования к точности работы с отраслевыми терминами или нужно устойчивое поведение модели в узком сценарии при высоком потоке запросов.

Что такое RAG и зачем он нужен при интеграции?

RAG (retrieval-augmented generation) — это архитектура, при которой языковая модель перед формированием ответа обращается к базе знаний компании: документам, регламентам, описаниям продуктов, истории обращений. Без RAG модель отвечает только на основе данных обучения и не знает актуальной информации о конкретной компании. С RAG чат-бот или ассистент дает ответы, основанные на реальной документации, что критично для поддержки клиентов, внутренних ассистентов и генерации коммерческих предложений.

Какие бизнес-процессы чаще всего автоматизируют через YandexGPT и GigaChat?

Наиболее востребованные сценарии: автоматизация первой линии поддержки клиентов в чате или мессенджере; классификация и маршрутизация входящих заявок; генерация коммерческих предложений и ответов на типовые запросы на основе данных из CRM; суммаризация записей звонков и деловой переписки; массовая генерация описаний товаров для маркетплейсов; автоматическое заполнение шаблонных документов. Конкретный набор сценариев определяется по результатам анализа процессов компании.

Как интеграция подключается к действующим системам компании?

Через API: модель получает запрос из системы-источника, формирует ответ и возвращает его обратно. Большинство корпоративных систем — CRM, Helpdesk, 1С, корпоративные мессенджеры — поддерживают работу через API или вебхуки. В ряде случаев для подключения используются no-code оркестраторы или промежуточный слой, который управляет потоком данных между системами. Конкретная схема зависит от стека компании и прорабатывается на этапе проектирования архитектуры.

Сколько занимает реализация интеграции?

Сроки зависят от сложности сценария и готовности инфраструктуры. Простая интеграция с чат-ботом на базе готового API и базы знаний занимает от 4 до 6 недель. Более сложные проекты, включающие fine-tuning, разработку RAG-системы и подключение к нескольким корпоративным системам, реализуются за 2–4 месяца. Точные сроки определяются после аудита инфраструктуры и согласования требований.

Готовы обсудить проект?

Расскажите о задаче — предложим подход и варианты решений

Обсудить проект