LABS mnemostroma

Лабораторія живих демо — не презентація

Побачте, як автоматизація працює, ще до оплати.

Робочі конвеєри для документів, вхідних заявок, баз знань і CRM. Компоненти з відкритим кодом, дані лишаються там, де дозволяє ваша політика, і нічого не виходить назовні без підпису людини.

  • Людина підтверджує перед кожною відправкою
  • Кожна відповідь має файл, сторінку і впевненість
  • Працює на вашому сервері, ядро — open-source
invoice_88214.pdf очікує
  1. Отримано
  2. Розпізнано
  3. Перевірено
  4. Знайдено в базі
  5. Підготовлено
  6. Чекає підтвердження
  7. Надіслано
consigneeZhejiang Ruifeng Ltd0.98
incotermsFOB Ningbo0.94
gross_weight— missingуточнити
total_amountUSD 14 260.000.99

Тут конвеєр зупиняється. Нічого не надсилається, не змінюється в CRM і не виставляється, доки людина не підтвердить.

Точка відліку

Куди насправді йдуть години

Передрук документів

Інвойси, CMR, пакувальні листи й договори людина читає очима та вдруге вбиває в систему.

Розбір вхідних

Заявки приходять поштою, формою і в месенджер. Хтось вирішує, що це, чиє воно і чого бракує.

Пошук потрібного правила

Ціна, умова, виняток — усе це є, у файлі, який ніхто не знаходить достатньо швидко.

Той самий звіт щотижня

Комерційні пропозиції та звіти клієнту збираються руками з тих самих чотирьох джерел.

Модель роботи

Не чат. Процес із запобіжним клапаном.

Кожне демо на цьому сайті проходить один і той самий шлях із семи станів. Детермінована робота — суми, правила, перевірки — це код і SQL. Модель лише витягує, класифікує, узагальнює й готує чернетки. Крок підтвердження не вимикається.

  1. 01

    Отримано

    Пошта, форма, Telegram, завантаження. Оригінал зберігається без змін.

  2. 02

    Розпізнано

    OCR і витяг полів у типізований JSON-контракт.

  3. 03

    Перевірено

    Валідація схеми, арифметичні перевірки, впевненість по кожному полю.

  4. 04

    Знайдено

    Правила, ціни й умови повертаються разом із фрагментом джерела.

  5. 05

    Підготовлено

    Задача, відповідь, пропозиція чи PDF готові — але ще всередині.

  6. 06

    Чекає підтвердження

    Конкретна людина бачить сирі дані, чернетку і джерела — і підписує.

  7. 07

    Надіслано

    Лише тепер лист іде, CRM змінюється, файл доходить до клієнта.

Pipeline in the UI — 7 states, current step «Awaiting approval» highlighted; under the ribbon: source PDF preview on the left, extracted fields with confidence and an «Approve» button on the right. Screenshot pending.

Запустіть самі

Шість модулів. Один шлях. Дивитися можна без реєстрації.

Кожен модуль працює окремо або в спільному конвеєрі. Приклади файлів уже завантажені — свої підключайте лише за бажанням.

Диспетчер заявок

На вході — лист або повідомлення. На виході — послуга, контакт, строк, пріоритет, перелік того, чого бракує, і чернетка відповіді.

Вхід: email, form, Telegram · Вихід: JSON + task + draft

Спробувати

Витяг даних з документів

На вході — інвойс, CMR, пакувальний лист чи договір. На виході — типізовані поля, арифметичні перевірки й впевненість по кожному полю.

Вхід: PDF, scan, photo · Вихід: JSON + validation report

Спробувати

Відповіді з джерелами

Питання до власних документів. Кожна відповідь повертає файл, сторінку і фрагмент — або пряме «у базі не підтверджено».

Вхід: docs, price lists, SOPs · Вихід: answer + citations

Спробувати

Пропозиції та звіти

На вході — таблиця або картка заявки. На виході — фірмовий PDF і чернетка листа. Генерація тільки окремою кнопкою, ніколи автоматично.

Вхід: sheet link, request card · Вихід: PDF + draft mail

Спробувати

CRM-копілот

На вході — листування, документи, статус. На виході — підсумок, наступний крок, задача і відповідь, що чекає підтвердження.

Вхід: lead, thread, files · Вихід: summary + next step

Спробувати

Аналітик таблиць

На вході — CSV чи таблиця. На виході — розрахунки, графіки, позначені аномалії та пояснення звичайною мовою.

Вхід: CSV, XLSX, sheet link · Вихід: charts + findings

Спробувати

Демо запускаються на вимогу й засинають без активності. Холодному модулю треба кілька секунд — кнопка покаже, коли він готовий.

Контроль

Що моделі взагалі дозволено чіпати

Критичне не робиться самостійно

Надсилання листа, зміна угоди, випуск документа — усе це чекає на конкретну людину. Модель може підготувати, але не може завершити дію.

Усе можна перевірити

Оригінал файлу, сирий витяг, фрагмент джерела, статус і впевненість лишаються видимими. Чистова версія ніколи не затирає сиру.

Чутливі дані спершу маскуються

Локальний шар прибирає ідентифікуючі дані до будь-якого хмарного виклику і повертає їх після. Для найсуворіших випадків хмарний шлях вимикається повністю.

Ваш ключ, ваша модель

Наш обмежений демо-ключ, ваш власний ключ, Azure OpenAI чи Bedrock, або OpenAI-сумісний endpoint усередині вашої мережі.

Поводження з ключем за контекстом
Контекст Режим Де живе ключ
Публічне демоДемо-ключ платформиОкремий проєкт провайдера з лімітом витрат
Закритий пілотТимчасовий BYOKЛише в пам'яті ізольованого воркера, TTL 30–60 хв
Регулярна хмарна роботаЗашифрований BYOKШифроване сховище, розшифрування лише на виклик
Чутливі дані / enterpriseЛокальний конекторНіколи не залишає вашу інфраструктуру

Чесне обмеження: ключ, який ви вводите в наш бекенд, через цей бекенд проходить. Ми не зберігаємо його у відкритому вигляді, не віддаємо у фронтенд, не пишемо в логи чи аналітику й використовуємо лише для дозволених вами викликів. Для промислової роботи радимо локальний конектор, де ключ не подорожує взагалі.

Досвід

Зроблено, а не намальовано

Впроваджено у клієнта

Приймання транспортних документів

Інвойси, CMR і пакувальні листи для перевезень Китай–ЄС розбираються в типізований контракт із перевірками ще до того, як їх бачить оператор.

Стек: OCR, витяг полів, валідація схеми, черга ручної перевірки

Читати кейс
Власна реалізація

Відповіді з цитатами

Пошук по внутрішніх документах, де відповідь без перевірного джерела вважається помилкою, а не стилістикою.

Стек: чанкінг, ембединги, реранкінг, векторне сховище, контракт цитування

Код на GitHub
Власна реалізація

Шар пам'яті для агентів

Mnemostroma — офлайн-сайдкар пам'яті, що зберігає контекст AI-агентів локально, без виходу даних за межі хоста.

Стек: локальні ONNX-моделі, SQLite WAL, векторний індекс, MCP-сервер

Подивитися продукт

Картки з позначкою «власна реалізація» — це наші проєкти, а не клієнтські впровадження. Клієнтські роботи показуються з дозволу клієнта; якщо назва під NDA, обсяг і стек все одно описані повністю, і їх можна розібрати наживо.

Формат співпраці

Від демо до того, чим команда користується в понеділок

  1. 01

    Discovery

    Одна коротка форма і один дзвінок: процес, обсяги, системи, вимоги до приватності.

  2. 02

    Аудит

    Де автоматизація окупається, де ні, і які тут чесні сценарії відмови.

  3. 03

    Пілот

    Один конвеєр на ваших справжніх документах, виміряний проти того, як робота йде зараз.

  4. 04

    Інтеграція

    Підключення до пошти, сховища, CRM і звітності — з кроками підтвердження там, де вони потрібні.

  5. 05

    Передача

    Інструкція, навчання, моніторинг і можливість тримати все на власному сервері.

  6. 06

    Супровід

    Обслуговування, нові типи документів, зміна моделей, налаштування потужностей.

Більшість компонентів — open-source. Ви платите за аналіз, проєктування, інтеграцію, адаптацію і підтримку, а не за токени.

Всередині

Відкриті компоненти, змінні провайдери

  • Docker
  • Python · FastAPI
  • PostgreSQL
  • Qdrant
  • OCR
  • Traefik
  • Адаптер моделей
  • API для ваших агентів
Data flow: Raw store · OCR/Postgres · Vector store · masking/NER → Model adapter → (local endpoint | Azure | Bedrock | cloud API) → audit log. Diagram pending.

Питання, які ставлять насправді

Питання і відповіді

Чи будуть мої документи використані для навчання моделі?

Ні. Завантаження в демо видаляються за коротким графіком і ніколи не йдуть у навчання. У впровадженні сховище і строки зберігання визначаєте ви, а суворий режим лишає все всередині вашої мережі.

Що буде, коли модель помилиться?

Помилкове поле — це видиме поле: низька впевненість позначається, арифметика перевіряється кодом, а крок підтвердження існує саме тому, що витяг ніколи не буває ідеальним. Відповідь без джерела повертається як «не підтверджено», а не як здогад.

Чи обов'язково переходити в хмару?

Ні. Ті самі конвеєри працюють на вашому сервері або на VPS, який контролюєте ви. Хмарна модель — це один змінний компонент за адаптером, і його можна замінити локальним endpoint.

Скільки часу до першого результату?

Першою віхою зазвичай є пілот на одному типі документів або одному каналі заявок. Аудит дає чесний діапазон під ваші обсяги ще до початку розробки.

Чи можуть наші власні агенти викликати ці інструменти?

Так. Зареєстровані користувачі отримують обмежений API-ключ і OpenAPI-схему до тих самих ендпоінтів, якими користується сайт. MCP-сервер над тими самими інструментами — у планах.

Скільки це коштує?

Аудит і проєктування мають фіксований обсяг. Розробка та інтеграція оцінюються по конвеєру після discovery. Більшість компонентів відкриті, тож ліцензії зазвичай не є вирішальною статтею витрат.

Наступний крок

Принесіть один процес. Заберіть пряму відповідь.

Тридцять хвилин без презентацій. Опишіть процес, який хочете автоматизувати, і отримайте оцінку реалістичності, чесні ризики та приблизний обсяг роботи.

Вже надсилали заявку?

Введіть номер із листа-підтвердження, щоб побачити статус.