Технологии

    Технологический стек

    Архитектура системы ориентирована на микросервисы, что позволяет разрабатывать, тестировать, развертывать и масштабировать каждую составляющую системы независимо. Каждый микросервис развернут в контейнере Docker и оркестрирован с помощью Kubernetes. Frontend разработан с использованием Vue.js, а бэкенд - на Python.
    Система строится на базе open-source языковых моделях llama, qwen, t-lite, а так же имеет возможность подключаться к проприетарным моделям Гигачат, Яндекс GPT и другим.

    Общая архитектура платформы

    Архитектура системы - Схема 1

    Микросервисная инфраструктура

    Архитектура системы - Схема 2

    Интеграция компонентов

    Архитектура системы - Схема 3

    Отзывы

    Барченков Иван

    Генеральный директор SearchBooster

    Wikilect впечатляет своим новаторским подходом. Их решения помогают бизнесу работать эффективнее, автоматически извлекая данные из клиентских обращений. Это действительно упрощает жизнь и делает работу с клиентами более продуктивной. Я рад, что есть компании, которые так серьёзно подходят к инновациям.

    Догузов Алан

    Директор по аккаунтингу Media Nation

    Я работал с Wikilect и был приятно удивлён их подходом. Они создали систему, которая облегчает обработку клиентских запросов и делает всё быстрее. Плюс, они постоянно развиваются и улучшают свои технологии. Это внушает доверие и показывает, что компания идёт в ногу со временем.

    Готовы начать?

    Присоединяйтесь к компаниям успешно использующим AI для поддержки клиентов, повышения эффесктивности сотрудников и трансформации своих бизнес процессов