On-premise AI · за периметром заказчика

Synod — AI-платформа, которая работает внутри вашего контура

Готовый набор AI-агентов для медиа-холдинга: проверка договоров, формирование реестров и поиск по корпоративной базе знаний. Данные не покидают периметр компании.

За периметром

Все вычисления и документы остаются внутри инфраструктуры компании. Развертывание on-premise — для тех, кому нельзя наружу.

Быстрый запуск

Готовые AI-инструменты вместо разработки с нуля. Кейс запускается за дни — на типовых сценариях холдинга.

Безопасность по умолчанию

Обезличивание персональных данных, LLM Guardrails, политики запрета тем и контроль вывода модели.

Под ваши процессы

Агенты настраиваются под форматы документов, реестров и регламенты — а не наоборот.

Что умеет платформа

Коммуникация

Классификация обращений, извлечение сущностей, суммаризация, генерация ответов.

База знаний

Семантический поиск и RAG по документам компании с указанием источников.

Безопасность

Обезличивание ПДн, ролевая модель, лимиты токенов, защита от вредных промптов.

Аналитика

Качество ответов, время реакции, покрытие тем, биллинг токенов.

Агенты в этом демо-стенде

Договоры

Сверяет акт с договором, проверяет суммы и сроки, выдает риски и рекомендации.

Открыть агент

Реестры

Извлекает поля из слайдов и PDF сделок и заполняет целевой реестр — с указанием источника.

Открыть агент

База знаний

Поиск по резюме, инструкциям и протоколам на естественном языке — ответ со ссылками.

Открыть агент

Roadmap развития платформы

Сейчас доступно

Несколько AI-агентов в проде

Уже работают: распознавание речи (аудио→текст), саммаризация встреч, интеграция с мессенджерами для авто-ответов и аналитики, интерактивные дашборды поверх всех систем. Делаем агентов и кастомно под заказчика — например, для НМГ реализованы агенты «Договоры» и «Реестры». Полностью on-premise.

Q3 2026 · в работе

Расширение каталога модулей

В работе ещё несколько AI-агентов, параллельно улучшаем и дорабатываем уже работающие модули — расширяем сценарии, повышаем точность и качество ответов.

Октябрь – ноябрь 2026
Agent Toolkit — конструктор агентов ключевой релиз
Инструментарий для создания собственных AI-агентов под разные процессы без разработки: визуальный сценарий, доступ к модулям каталога и корпоративным данным внутри контура, с возможностью гибкой настройки под задачи команды.

2027

Маркетплейс модулей и агентов

Готовые отраслевые шаблоны агентов, обмен наработками между подразделениями, тонкая настройка ролей и прав доступа.

Подключаемые модули

Речь в текст

Расшифровка звонков и совещаний с разбивкой по спикерам

Саммари встреч

Краткие итоги, решения и задачи из транскрипции автоматически

Интеграция с мессенджерами

Авто-ответы и аналитика переписки в Telegram и корпоративных каналах

Интерактивные дашборды

Единая аналитика поверх всех подключённых систем компании

Поиск по базе знаний

Ответы на естественном языке по корпоративным документам со ссылками на источники

Анализ документов

Проверка договоров и актов: сверка сумм, сроков, выявление рисков и расхождений

Перевод и локализация

Перевод документов и переписки с сохранением смысла и терминологии

И многое другое

Каталог постоянно пополняется, плюс кастомные модули под ваши задачи

Архитектура решения (HLD)

Интерфейсы

Веб-порталTelegram-ботAPI

Слой оркестрации AI-агентов

Маршрутизация запросовRAG-поискОбезличивание ПДнAgent Toolkit

Локальные модели (on-premise)

Qwen 32BLlama 3Векторная БД

Коннекторы к облачным моделям

через обезличиваниетоповое качество

Данные компании (внутри контура)

S3-хранилищеКорпоративные системыБазы знаний

Гибридный подход. Готовые коннекторы позволяют использовать сильные стороны облачных моделей, а модуль обезличивания персональных данных маскирует ФИО, паспорта, ИНН, СНИЛС и многое другое перед отправкой. Решение протестировано на устойчивость к промпт-инъекциям и попыткам обхода инструкций — утечки исключены, чувствительные данные остаются внутри контура.

Требования к инфраструктуре

Базовая конфигурация

Qwen 32B + Llama 3, до ~50 пользователей

GPU1× NVIDIA A100 80GB

CPU32 ядра

RAM128 ГБ

Диск1 ТБ NVMe

Рекомендуемая

Производственная

Qwen 32B + Llama 3, 100–300 пользователей

GPU2× NVIDIA A100 80GB

CPU64 ядра

RAM256 ГБ

Диск2 ТБ NVMe + хранилище

Гибридная

Локальные модели + облачные коннекторы

GPU1× A100 (RAG + обезличивание)

CPU16 ядер

RAM64 ГБ

Облакочерез коннекторы

Точная конфигурация зависит от числа пользователей и выбранного набора моделей «в коробке». Базовый расчёт приведён для связки Qwen 32B + Llama 3; при использовании только облачных коннекторов через обезличивание требования к GPU существенно ниже.

Нам доверяют компании из разных отраслей

ПромышленностьТатнефтьКАМАЗСИБУР

ТелекомМТСбилайн

ФинтехАльфа-БанкТочка

ГоссекторМинцифры РТИннополис

Спросите про платформу Synod

Отвечу на вопросы о возможностях, безопасности и агентах — и найду ответ в базе знаний

Обезличивание ПДн включено: при работе с облачной моделью ФИО, паспорта, ИНН и СНИЛС маскируются перед отправкой и восстанавливаются в ответе. Локальные модели работают внутри контура.