Субподряд: базы знаний, подготовка данных под AI и обучение

Закрываю экспертный слой в ваших проектах — под вашим брендом

Лицом перед заказчиком остаётесь вы. Вы берёте контракт, я точечно закрываю ту часть, на которую не хочется снимать своих людей.

Дмитрий Лаухин · ИП Second Brain Production · Караганда, Казахстан

Что закрываю

Подготовка данных перед сборкой

Та часть, из-за которой ассистент выдумывает ответы: дубли, устаревшие версии, битые связи, документы без автора и даты, непонятно кому открытые разделы. Инвентаризирую источники, вычищаю, размечаю права доступа и свожу разнородные документы к одному виду — до состояния, когда за сборку можно браться.

На последнем проекте: 1 601 документ, 59 дублей имён, треть ссылок вела в никуда, закрытые данные лежали в двенадцати разделах вместо двух, о которых знал владелец. Отчёт по такому аудиту — три дня.

Базы знаний и AI-ассистенты

Корпоративные базы знаний и ассистенты, которые отвечают по вашим документам и регламентам (RAG). Извлечение из неструктурированного текста, семантический поиск, чат-ассистенты с ответами со ссылкой на источник.

Системы обучения и электронные курсы

Разработка и наполнение систем дистанционного обучения, производство электронных курсов и учебно-методических материалов, AI-ассистенты обучения поверх вашей платформы.

Данные остаются у вас

Работаю внутри вашего контура или на обезличенных выборках. Файлы лежат на сервере клиента, копию себе не забираю, соглашение о неразглашении подписываю до доступа. Формат открытый — всё продолжает работать без меня.

Как работаю

Под вашим брендом

—Не выхожу на вашего заказчика и не претендую на отношения с ним. Лицо проекта — только вы.

Точечно под проект

—Подключаюсь на AI/knowledge-часть конкретного проекта. Без места в штате и без расширения вашей команды.

Довожу до результата

—Не прототип в стол, а работающий сервис: деплой, документация, передача вашей команде.

Кейсы задача → решение → результат

001

Корпоративная база знаний с AI

Задача

Команда экспертов; концепции, методички и кейсы разбросаны по Google Docs и видео. Нужен единый корпус — и для людей (оперативный поиск), и для AI-агентов внутри их приложений.

Решение

Хранилище на Obsidian + серверная headless-реплика; гибридный поиск (полнотекстовый + семантический); MCP/HTTP API как точка входа для их RAG-приложений; Git-журнал — полный аудит правок и откаты. Конвейер: Google Docs → Markdown, видео → транскрибация, схемы-картинки → структурный текст.

Результат

Корпус знаний как сервис: людям — поиск из Obsidian, машинам — через API. Повторяемый конвейер приёмки нового контента, а не разовая миграция.

002

ИИ-агенты в продакшене

Задача

Управлять рабочей машиной и задачами через ИИ-агента из мессенджера — безопасно, с контролем над необратимыми действиями.

Решение

Headless-агенты + MCP; гибридная модель доверия: безопасное выполняется сразу, потенциально опасное — только после подтверждения по одноразовому токену, запрещённое — никогда. Детерминированный канал доставки без лишних вызовов LLM.

Результат

Боевой цикл «задача → выполнение → вопрос → ответ → готово» из Telegram. Покрыто юнит-тестами, обкатано на реальных задачах.

003

Платформа обучения под ключ

Задача

Запустить собственную систему обучения вместо арендованной, перенести курсы, убрать ручную выдачу доступов.

Решение

Своя LMS на Next.js + PostgreSQL + объектное хранилище S3. Миграция курсов с видео, PDF и аудио; авто-выдача доступа по оплате (вебхук → создание пользователя → запись на курс → письмо); открытая регистрация с авто-записью.

Результат

Работающая платформа на продакшене, обслуживает платных студентов. Доступы выдаются без ручного труда.

004

Доставка до продакшена

Задача

Довести сервисы до боевого состояния — деплой, домены, надёжность, восстановление.

Решение

FastAPI и Next.js в Docker на VPS, Caddy с авто-HTTPS, ежедневные бэкапы, hot-standby реплика, мониторинг. Платёжный роутер с вебхуками и уведомлениями.

Результат

Сервисы в продакшене с резервированием и автоматическим восстановлением — эксплуатируемая система, а не прототип.

Стек и компетенции

Obsidian / PKM RAG Семантический поиск LLM-интеграции (model-agnostic) MCP Промпт-инжиниринг Next.js FastAPI PostgreSQL Docker VPS / Caddy Конвейеры данных Транскрибация / мультимодальный разбор Git-аудит СДО / e-learning Email-инфраструктура

Контакт

Напишите — разберём, где я закрою ваш AI/knowledge-слой

Короткий разговор: какой у вас проект, какая часть «провисает» по AI, базам знаний или обучению — и подойду ли я под неё.

Почтаdmitriy@laukh.in Telegram@dmitriylaukhin