Примеры работ и кейсы по направлению «Нейронные сети»

Цифровой АИ аватар. Антропоморфный. Персонаж и голос женский. Читает стих Кошка. Э.Успенский. Аватар сделан на базе Kling AI

Белый кот читает стишок. Неантропоморфный АИ аватар, голос мужской, текст русский. Фрагмент стиха "Котик Мурчик" автора: Людмила Лучистая. Аватар сделан на базе Kling AI

Создание серии фотореалистичных портретов в лабораторной среде без классической фотосъемки. Задача - получить изображения, которые выглядят как профессиональная студийная работа и передают экспертизу, точность и доверие. Важными требованиями были сохранение узнаваемости, отсутствие AI-эффекта и возможность масштабирования контента.

Прямоугольные рамки с ледяным рисунком для текста, открытки, оформления заголовков для поста в социальных сетях или карточек настольной игры. Нейроарт. Разработка рамочек под конкретную задачу

Улучшение и создание товарных карточек для маркетплейсов

Генерирую ваши заказы

Разработана и внедрена система интеллектуального голосового бота для бизнеса, работающая в режиме реального времени и обеспечивающая точные консультации клиентов на основе базы знаний компании. В качестве голосового интерфейса использована платформа VAPI, обеспечивающая естественный диалог, распознавание речи и синтез голоса. Вся логика оркестрации диалога, маршрутизации запросов и управления сценариями реализована через n8n, что позволило создать гибкую и масштабируемую архитектуру без жёсткой привязки к коду. Бот интегрирован с системой RAG (Retrieval-Augmented Generation), благодаря чему ответы формируются строго на основе актуальной базы знаний компании. Это исключает галлюцинации модели и гарантирует корректность консультаций по услугам, регламентам и условиям работы. Функциональность решения включает: голосовые консультации клиентов 24/7; презентацию и объяснение услуг компании; запись разговоров и логирование диалогов; передачу данных в CRM / внутренние системы; масштабируемую логику сценариев через n8n. Система предназначена для автоматизации первичной поддержки, продаж и консультаций, снижает нагрузку на операторов и повышает качество клиентского сервиса. Стек: VAPI, n8n, RAG (векторная база знаний), LLM, STT/TTS.