Кейсы ElivCloud

Портфолио практических AI-решений в prompt engineering, ботах, RAG-ассистентах и автоматизации бизнес-процессов.

Customer Review MCP Assistant

AI-ассистент для мониторинга отзывов клиентов: помогает находить негатив, смотреть статистику, добавлять новые отзывы и готовить черновики ответов через MCP-style архитектуру.

Задача: У малого бизнеса отзывы и клиентские сообщения могут накапливаться в разных местах. Негатив легко пропустить, а подготовка спокойных ответов занимает время.

Результат: Бизнес быстрее видит проблемные отзывы, не теряет срочные обращения и получает основу для спокойной коммуникации с клиентами. Потенциальный эффект — меньше ручного просмотра отзывов и быстрее реакция на негатив.

Подробнее

Legal RAG Assistant — независимые гарантии

RAG-ассистент по независимым гарантиям: помогает искать ответы в юридических материалах и формировать source-aware ответы с опорой на документы.

Задача: Юридические материалы объёмные, а быстрый поиск по нормам, практике и условиям гарантий требует времени и аккуратности.

Результат: Пользователь быстрее получает предварительный ответ по материалам и видит, на какие источники он опирается. Потенциальный эффект — меньше времени на первичный поиск и структурирование информации.

Подробнее

AI Agent Toolbox

Локальный AI-агент с набором инструментов: поиск, погода, валюты, криптовалюты, QR-коды, работа с файлами, память, напоминания, калькулятор и анализ текста.

Задача: Пользователю нужен единый помощник, который может не только отвечать текстом, но и вызывать конкретные инструменты под задачу.

Результат: Проект показывает, как AI-ассистент может работать как практический toolbox, а не просто чат. Потенциальный эффект — объединение нескольких мелких рабочих сценариев в одном интерфейсе.

Подробнее

Weather Teller — Telegram-бот с AI-пояснениями погоды

Telegram-бот для прогноза погоды, сохранённых локаций, подписок, сравнения прогнозов и кратких AI-пояснений простым языком.

Задача: Пользователю нужно быстро понимать прогноз без перегруза цифрами, сложными формулировками и ручного сравнения разных локаций.

Результат: Пользователь получает понятный прогноз, может сохранять локации и получать регулярные уведомления. Потенциальный эффект — меньше ручного поиска и больше практической пользы от погодных данных.

Подробнее

MoodMuse — персонализированные AI-открытки

Telegram-бот для создания персонализированных открыток: повод, стиль, текст, изображение, голосовой ввод и настройки профиля.

Задача: Пользователю нужно быстро создать красивую и уместную открытку без долгого подбора формулировок и визуальной идеи.

Результат: Пользователь получает готовую карточку/открытку и может быстро адаптировать результат. Потенциальный эффект — меньше времени на создание персонального поздравления и меньше шаблонных текстов.

Подробнее

Open Model Tone Fine-tuning

LoRA fine-tuning открытой русскоязычной модели под спокойный tone of voice для бизнес-коммуникации, клиентского сервиса и AI-автоматизации.

Задача: Малому бизнесу и командам поддержки важно отвечать клиентам в едином стиле: спокойно, понятно, без давления, жаргона и случайных формулировок.

Результат: Кейс показывает полный цикл адаптации стиля модели: от датасета до проверки результата. Потенциальный эффект — более единый tone of voice в клиентских ответах и меньше ручной правки типовых сообщений.

Подробнее