Напишите нам
Мы читаем все входящие
Мы рады любым предложениям и обратной связи
Быстрое знакомство с сервисами:
Посмотрите краткое обучение простыми и полезными ИИ
Подготовливает правовую позицию со ссылками на статьи закона и рекомендациями с учётом действующего законодательства и правовой практики высших судов.
Посмотреть на YOUTUBE
Посмотреть на Яндекс-диске
Посмотреть на Яндекс-диске
Юридически точные консультации по правовым вопросам
Юрисконсульт
Подготовливает правовую позицию со ссылками на статьи закона и рекомендациями с учётом действующего законодательства и правовой практики высших судов.
Посмотреть на YOUTUBE
Посмотреть на Яндекс-диске
Посмотреть на Яндекс-диске
НЕЙРОСЕТЬ ДЛЯ ПОВСЕДНЕВНЫХ ЗАДАЧ
УНИВЕРСАЛЬНЫЙ ПОМОЩНИК
Подготавливает любые процессуальные документы с учетом стандартов заказчик
Посмотреть на YOUTUBE
Посмотреть на Яндекс-диске
Посмотреть на Яндекс-диске
ПОДГОТОВКА ПРОЦЕССУАЛЬНЫХ ДОКУМЕНТОВ
Создайте свой пользовательский шаблон для постоянной удобной работы с сервисом
Посмотреть на YOUTUBE
Посмотреть на Яндекс-диске
Посмотреть на Яндекс-диске
Для "подготовки процессуальных документов"
Как создать свой шаблон
Создаёт базу знаний и ИИ-помощника, способного отвечать на любые вопросы по содержанию файлов.
Посмотреть на YOUTUBE
Посмотреть на Яндекс-диске
Посмотреть на Яндекс-диске
база знаний из ваших документов
Чат с документами
Сервис осуществляет семантический подбор нормативных актов на основании контекста описанной ситуации.
Посмотреть на YOUTUBE
Посмотреть на Яндекс-диске
Посмотреть на Яндекс-диске
ПОИСК НОРМАТИВНЫХ АКТОВ
На соответствие законодательству, корпоративным правилам (юридическим и экономическим) заказчика, а также на ошибки и неточности
Посмотреть на YOUTUBE
Посмотреть на Яндекс-диске
Посмотреть на Яндекс-диске
ПРОВЕРКа ДОГОВОРОВ НА ЛЮБЫЕ СООТВЕТСТВИЯ
ПРОВЕРКА ДОГОВОРА
Удаляет персональную и чувствительную информацию из документов
Посмотреть на YOUTUBE
Посмотреть на Яндекс-диске
Посмотреть на Яндекс-диске
СЕРВИС ДЛЯ ОБЕЗЛИЧИВАНИЯ ТЕКСТА ЗАГРУЖАЕМЫХ ДОКУМЕНТОВ
АНОНИМИЗАЦИЯ
Поможет подготовиться к предметному обсуждению любого вопроса.
Посмотреть на YOUTUBE
Посмотреть на Яндекс-диске
Посмотреть на Яндекс-диске
ИИ-ПОМОЩНИК ДЛЯ БЫСТРОГО ОЗНАКОМЛЕНИЯ С СОДЕРЖАНИЕМ ЛЮБОГО ДОКУМЕНТА
Конвертирует PDF в редактируемый DOCX файл с сохранением исходного форматирования.
Посмотреть на YOUTUBE
Посмотреть на Яндекс-диске
Посмотреть на Яндекс-диске
УТИЛИТА ДЛЯ КОНВЕРТАЦИИ НЕМАШИНОЧИТАЕМЫХ ِСКАНОв
Переводит из файла в файл с сохранением форматирования исходного документа
Посмотреть на YOUTUBE
Посмотреть на Яндекс-диске
Посмотреть на Яндекс-диске
СЕРВИС ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ЮРИДИЧЕСКИХ ПЕРЕВОДОВ
Сервис базируется на собственной (единственной в РФ) векторизованной базе НПА «yurXpert», разработанной специально для LLM
ТОЧНОСТЬ
Готовое ML-ядро и платформа позволяют векторизовать библиотеки документов заказчика и создавать на их базе ИИ-сервисы для руководителей, внутренних аудиторов, службы безопасности, персонала и т.д. Доступны кастомные ИИ-инструменты под конкретные задачи
МАСШТАБИРУЕМОСТЬ
Готовые аппаратно-программные комплексы с 8 GPU H200 для установки в контур заказчика On-prem пакеты для быстрой интеграции Безопасные SaaS решения
ПРОСТОТА РАЗВЁРТЫВАНИЯ
Анонимизация всех загружаемых данных до обработки системой 3 варианта развертывания: Cloud, Hybrid и полный On-prem (в закрытом контуре заказчика без доступа в интернет
БЕЗОПАСНОСТЬ
Возможность внедрения On-Prem, Cloud и гибридных решений под заказчика
10+ СЕРВИСОВ
ПРАВОВОГО
ИИ-КОМПЛЕКСА
ПРАВОВОГО
ИИ-КОМПЛЕКСА
СОБСТВЕННАЯ ИНФРАСТРУКТУРА
ДЛЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
ДЛЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Единственная зарегистрированная векторизованная
база НПА в РФ
база НПА в РФ
В 3-4 раза повышает производительность
бизнес-процессов
бизнес-процессов
КОМПЛЕКС LEGALTECH СЕРВИСОВ
НА ОСНОВЕ ИИ ДЛЯ ЮРИСТОВ,
РУКОВОДИТЕЛЕЙ И СОТРУДНИКОВ КОМПАНИЙ
НА ОСНОВЕ ИИ ДЛЯ ЮРИСТОВ,
РУКОВОДИТЕЛЕЙ И СОТРУДНИКОВ КОМПАНИЙ
Список сервисов:
Все ИИ помощники (список пополняется)
Вопрос-ответ
FAQ
Мы берём за основу опен сорс ЛЛМ модель и дообучаем на своих датасетах. Мы постоянно тестируем новые ЛЛМ модели, выбираем наилучшую и переходим на неё. За время проекта мы используем уже третью модель и это процесс постоянный. Все праметры модели являются нашей коммерческой тайной. Мы обеспечиваем результат, а как мы это делаем это наше ноу-хау
Векторная база данных содержит все актуальные НПА. Структура, технология, принцип формирования это наше ноу хау и коммерческая тайна. Безусловно, векторная база знаний является частью системы продвинутого RAG.
RAG + дополнительные программные модули + LLM. В результате, сервисы (Юрисконсульт, Проверка договоров) не могут выдумывать информацию или опираться на нормативные акты за пределами собственной векторизованной базы.
Во-первых, мы создали собственную векторизованную базу нормативно-правовых актов "yurXpert" (свидетельство №2025623693).
Во-вторых, обеспечили недостижимую для других участников рынка точность правовых заключений за счет комбинации технологических решений собственной разработки.
На рынке не существует ИИ-комплексов, которые обеспечивают одновременно: высочаюшую точность юридических ответов + отсутствие галлюцинаций + сервис комплексной проверки договоров (и по базе НПА и по правилам клиента) и т.п.
Во-вторых, обеспечили недостижимую для других участников рынка точность правовых заключений за счет комбинации технологических решений собственной разработки.
На рынке не существует ИИ-комплексов, которые обеспечивают одновременно: высочаюшую точность юридических ответов + отсутствие галлюцинаций + сервис комплексной проверки договоров (и по базе НПА и по правилам клиента) и т.п.
Система (On-prem версия) полностью работает в закрытом контуре, на внешние API не ходит. Одна из утилит, которую мы добавили в комплекс: "Скан в текст" - OCR, которая пользуется внешними API. Ее в онпрем не ставим
Да, ИИ подходит для подготовки исков, жалоб и иных процессуальных документов, включая сложные кейсы. Система учитывает судебную практику, нормы законодательства и может работать с материалами пользователя, однако для стратегически значимых дел рекомендуется дополнительная проверка юристом
ИИ анализирует описание ситуации, выделяет юридически значимые факты и сопоставляет их с нормативной базой и судебной практикой. За счёт этого формируется контекстный, а не шаблонный ответ.
Да, система поддерживает работу с пользовательскими шаблонами и корпоративными плейбуками, что позволяет формировать документы в соответствии с внутренними требованиями компании.
Да, сервис «Чат с документами» позволяет создавать интерактивные базы знаний из загруженных материалов. Пользователь может задавать вопросы и получать ответы строго на основе внутренних документов компании.
Да, система может использоваться как часть внутренней инфраструктуры компании, повышая скорость и качество юридической поддержки в ежедневной работе
Да, при развертывании в on-premise контуре все данные остаются внутри инфраструктуры компании. Дополнительно может использоваться сервис анонимизации для удаления персональных данных, что особенно актуально при подготовке кейсов, обучении сотрудников и передаче материалов между подразделениями.
Да, с помощью «Чата с документами» можно создать внутреннюю базу знаний из регламентов, договоров, кейсов и методических материалов. Система будет использовать эти данные при ответах, что обеспечивает соответствие корпоративной практике.
Да, yurXpert позволяет обрабатывать большие объёмы документов например, проводить массовую проверку договоров, извлечение данных, перевод или саммаризацию. Это особенно актуально при аудите или миграции архивов.
yurXpert выявляет слабые места в договорах, потенциальные юридические риски и несоответствия законодательству, а также предлагает корректные формулировки, что снижает вероятность споров и финансовых потерь.
Да, сервис перевода позволяет работать с иностранными документами, а также адаптировать их для использования в российской юрисдикции с последующим юридическим анализом.
Система предоставляет обоснования, ссылки на нормы права и судебную практику, что позволяет пользователю проверить корректность выводов и при необходимости внести изменения.
За счёт автоматизации рутинных процессов, стандартизации документов и быстрого доступа к релевантной информации система снижает нагрузку на юристов и повышает скорость принятия решений.
Да, все сервисы кроме «Скан в текст» могут быть установлены в полностью закрытый контур заказчика (on-prem).
Очень относительный вопрос. Качество остается достаточным для выполнения поставленных перед сервисами функций.
В покое (at rest):
- Шифрование делаем на уровне хранилища/дисков: LUKS на хостах Proxmox или шифрование на уровне СХД (если используем).
При передаче (in transit):
- Внешние API - HTTPS/TLS (Ingress).
- Межсервисное - либо mTLS (service mesh), либо минимум TLS на чувствительных направлениях.
- Подключение к PostgreSQL - TLS.
- Keycloak - строго HTTPS.
- Шифрование делаем на уровне хранилища/дисков: LUKS на хостах Proxmox или шифрование на уровне СХД (если используем).
При передаче (in transit):
- Внешние API - HTTPS/TLS (Ingress).
- Межсервисное - либо mTLS (service mesh), либо минимум TLS на чувствительных направлениях.
- Подключение к PostgreSQL - TLS.
- Keycloak - строго HTTPS.
- Kubernetes: RBAC.
- PostgreSQL: роли и права в БД.
- Keycloak: роли пользователей/клиентов.
- LDAP/AD: подключить реально (обычно AD/FreelРА -> Keycloak user federation + при желании интеграция для админского доступа).
- PostgreSQL: роли и права в БД.
- Keycloak: роли пользователей/клиентов.
- LDAP/AD: подключить реально (обычно AD/FreelРА -> Keycloak user federation + при желании интеграция для админского доступа).
Согласно документу «Техническое описание yurXpert»
Да
Поддерживаются оба:
- Горизонтальное: увеличиваем количество pod'oe (реплики сервисов), добавляем worker-ноды в кластер.
- Вертикальное: даём VM больше CPU/RAM, увеличиваем лимиты/requests контейнерам.
- Горизонтальное: увеличиваем количество pod'oe (реплики сервисов), добавляем worker-ноды в кластер.
- Вертикальное: даём VM больше CPU/RAM, увеличиваем лимиты/requests контейнерам.
Частично:
- НРА для pod’oB - да, автоматом по метрикам (CPU/RAM/кастом).
- Автоскейлинг нод - делаем по запросу, при наличии ресурсов.
- НРА для pod’oB - да, автоматом по метрикам (CPU/RAM/кастом).
- Автоскейлинг нод - делаем по запросу, при наличии ресурсов.
Для дообучения открытых моделей в формате "вопрос-ответ" мы используем классический ML- стек на базе Ру Torch. Однако архитектура нашего решения подразумевает, что в контур заказчика устанавливается уже готовая обученная модель. Для её работы не требуются фреймворки обучения — система поставляется в виде готового микросервиса (инференса)
Коробочный вариант REST API в разработке, на данном этапе можем выдавать необходимые эндпоинты по заказу клиента
Не
- поддержка в соответствии с SLA +клиентский саппорт по рабочее время (по МСК) + обучающие вебинары
Простая (неисключительная) лицензия на использование Программного комплекса сроком на 1 год. Есть опции по количеству пользователей: ограниченная и неограниченная.
Обучение проводится, в пакет поставки входит 1 бесплатный вебинар. Дополнительно можем проводить обучение по соглашению сторон (разбираем конкретные практические кейсы, на живых примерах).
Нужно рассчитывать под конкретную конфигурацию.
Схема обычно такая (многоуровневая):
- PostgreSQL:
- base backup + WAL-архивация (pgBackRest / WAL-G) в отдельное хранилище ($3-совместимое или NAS).
-логические бэкапы (pg_dump) для отдельныхбаз/схем.
- Proxmox:
- Proxmox Backup Server - снапшоты VM (как дополнительный слой).
- Kubernetes:
- бэкап etcd
- бэкап PV (Velero/restic)
- PostgreSQL:
- base backup + WAL-архивация (pgBackRest / WAL-G) в отдельное хранилище ($3-совместимое или NAS).
-логические бэкапы (pg_dump) для отдельныхбаз/схем.
- Proxmox:
- Proxmox Backup Server - снапшоты VM (как дополнительный слой).
- Kubernetes:
- бэкап etcd
- бэкап PV (Velero/restic)
Полноценной data lineage-системы нет. Метаданные формируются на уровне приложений и БД, но отдельной системы отслеживания происхождения (типа Data Catalog / lineage tracking) не внедрено.
Нет. Специализированных инструментов анонимизации (masking / anonymization pipelines) не внедрено. При необходимости это решается на уровне выгрузок или отдельных скриптов.
Системная отчётность есть:
- метрики Kubernetes
- метрики БД
- мониторинг (Prometheus / VictoriaMetrics / Grafana)
-логи
Отчётность по состоянию системы - есть. Бизнес-отчётность - зависит от конкретного сервиса, «из коробки» универсального BI нет.
- метрики Kubernetes
- метрики БД
- мониторинг (Prometheus / VictoriaMetrics / Grafana)
-логи
Отчётность по состоянию системы - есть. Бизнес-отчётность - зависит от конкретного сервиса, «из коробки» универсального BI нет.
Нет