Информация для участия в Yandex AI Startup Lab

Команда проекта

Основатель / CEO

Статус: Преподаватель / Кандидат экономических наук

Доцент ВУЗа, опыт управления НИОКР.

Компетенции: Бизнес-модель, юридическая обвязка, GR (связи с госорганами), методология.

Сооснователь / CTO

Статус: Преподаватель (ВУЗ) / Муниципальный служащий

Преподаватель кафедры ГМУ. Начальник отдела информатизации Администрации.

Компетенции: Архитектура системы, ML-разработка (vLLM, Python), DevOps, доменная экспертиза 59-ФЗ.

Проблема: "Бюрократический тромбоз". Сотрудники муниципалитетов тратят 70% времени на ручной анализ НПА, что ведет к ошибкам и штрафам.

Решение: IntegralLM — асинхронная микросервисная платформа (On-premise).

AI-Core: Локальные LLM (Qwen/Llama) извлекают сущности.
Map-Reduce: Алгоритм обработки длинных документов (100+ страниц).
Text-to-BPMN: Преобразование текста регламента в исполняемую XML-схему процесса.

Python, Docker, Celery, Redis, MinIO, vLLM, PostgreSQL.

Полноценный MVP. Работает инференс, очереди задач, генератор BPMN. Протестировано на закрытом датасете администрации.

Точность (F1) > 85%.
Обработка регламента: < 2 мин.

~300-600 млн руб./год (при охвате 10% рынка). Модель: Лицензия/SaaS.

Работа в закрытом контуре (ФСТЭК) + Генерация не просто текста, а процессов.

☁️ Доступ к облакам

Уперлись в память локальных GPU. Нужны A100 для запуска больших моделей (70B) и увеличения batch size.

🏗 Архитектура

Нужен Code Review пайплайна (vLLM + Map-Reduce) и помощь в миграции на Managed Kubernetes.

🤝 Бизнес

Валидация B2G стратегии и выход на витрину ГосТех.

⚠️ Код и демо доступны по ссылке ниже:

Внутри: Видео-демо, Архитектурная схема, Презентация, Примеры BPMN.