Internal LLM + RAG
Привязали коллекцию знаний, написали system prompt — агент готов. Работает с регламентами, политиками и внутренней документацией.
Пять команд, пять подписок ChatGPT, ноль аудита. PROVA консолидирует корпоративный AI в одну управляемую среду: маркетплейс агентов, RBAC, локальные LLM или OpenAI, MCP к вашим системам.
одна архитектура · prova-studio · stela · provis
Каждое AI-действие — от ответа агента до извлечённого шага процесса — получает проверяемое происхождение. Schema-bounded LLM, citation chain, подписанный receipt.
Бизнес-пользователь собирает RAG-агента за пять минут. ML-инженер деплоит кастомный Python-pipeline. Один маркетплейс, одни роли, один аудит.
Привязали коллекцию знаний, написали system prompt — агент готов. Работает с регламентами, политиками и внутренней документацией.
Endpoint и токен — и любая корпоративная система (АБС, CRM, BI, скоринг) превращается в AI-агента.
Загрузили код — встроенный исполнитель превращает его в полноценного агента. ML, RAG, правила, мультиагентные сценарии.
Все три пути публикуются в один внутренний маркетплейс. Все три делят коллекции знаний. Все три подчиняются RBAC, группам и аудиту.
| Copilot Studio | Dify / FlowiseAI | Glean Apps | Prova Studio | |
|---|---|---|---|---|
| Sovereign / on-prem | — | частично | — | ✓ |
| LLM-agnostic (Ollama + OpenAI) | — | ✓ | — | ✓ |
| Три пути создания агента | частично | частично | — | ✓ |
| Внутренний маркетплейс + RBAC | частично | — | частично | ✓ |
| Голос и avatar встроены | частично | — | — | ✓ |
| n8n и Jupyter внутри | — | — | — | ✓ |
| Цена для mid-market | — | free / DIY | — | ✓ |
| KZ data residency | — | — | — | ✓ |
Каждый ответ — со ссылкой до страницы оригинала. Не «похоже». Не «возможно». Конкретный документ, конкретная страница, конкретный фрагмент.
Лимит single-borrower exposure для корпоративных клиентов установлен на уровне 15% от регуляторного капитала42:7. Для связанных групп применяется консолидированный расчёт с минимальным буфером 25%42:11. Превышение требует одобрения комитета по управлению рисками в течение 5 рабочих дней118:3.
10 000+ документов (PDF, сканы, DOCX, письма) → OCR → Markdown + JSON
LLM Q&A с обязательной citation: doc_id + page_number + chunk_id
Obsidian-совместимый vault для экспертной валидации · on-prem
Внутри Prova Studio: подключите как knowledge collection в любом RAG-агенте — citation grounding из коробки.
Структурированные AI-интервью извлекают реальные процессы — те, что живут во встречах, email и головах людей. Process mining видит только digital logs. Provis видит остальные 70%.
Структурированные AI-интервью · 9-фазный детерминированный FSM · 4 паттерна
Каждый извлечённый шаг → ссылка на конкретное сообщение интервью
Захватывает 70% процессов, которые не видит process mining: встречи, голос, tacit knowledge
Внутри Prova Studio: interview-агент и pipeline извлечения разворачиваются на инфраструктуре Prova Studio.
every step → linked to a message
Не три разрозненных продукта с похожим брендингом, а одна архитектура доверия, применённая трижды.
LLM как proposal engine. Deterministic слой как source of truth. Evidence chain в основе. Эта тройка — наш контракт с заказчиком.
Schema-validated outputs; RBAC решает кто что запускает
Threshold-based no-answer fallback
9-фазный FSM управляет диалогом — не LLM
Bearer-token audit + monitoring + structured logs
Citation: doc_id + page_number
Message-id link на каждый извлечённый факт
LLM-agnostic (Ollama, vLLM, OpenAI); on-prem; MCP для внутренних систем
Vendor-agnostic OCR / LLM / Vector DB; KZ residency
On-prem deployment доступен
3 пути создания + голос + avatar
OCR + layout + экспертная курация
4 паттерна интервью + валидация аналитиком
Сшитые стеки проходят демо. И проваливают аудит.
Provis v2.0.2 — production-зрелость нашего стека. Та же команда, та же proof-философия, теперь применяется к Prova Studio.
KZ data residency по умолчанию · EU и US — опционально
On-prem и sovereign cloud — для всех трёх продуктов
LLM-agnostic: локальные модели через Ollama и vLLM наравне с OpenAI
RBAC и Row-Level Security на уровне БД
Bearer-token auth с управляемым сроком жизни и полным аудитом
SOC 2 Type II — таргет Q3 2027
Astana Hub Resident · регистрация в KZ Ministry of AI
Prova Studio — корпоративная AI agent platform с тремя путями создания (no-code RAG, API wrapper, Python pipeline), внутренним маркетплейсом, MCP-интеграциями, голосом и avatar. В отличие от Copilot Studio: LLM-agnostic (Ollama наравне с OpenAI), on-prem deployment, KZ residency, без vendor lock-in.
Да. Поддерживаются Ollama и vLLM для локального инференса, наравне с OpenAI и совместимыми API. Управление endpoints — из админ-панели. Полный on-prem deployment доступен.
Да. Каждый продаётся отдельно. Prova Studio — flagship. Stela — premium knowledge layer внутри Prova Studio или standalone. Provis — vertical app для discovery процессов поверх Prova Studio или сам по себе.
Да. Большинство клиентов стартуют с одного — обычно Prova Studio — и добавляют остальные по мере роста.
Stela выступает knowledge collection. При создании RAG-агента в Prova Studio выбираете коллекцию Stela вместо обычной — агент сразу даёт citation grounding в каждом ответе.
Citation-mandatory: либо ответ со ссылкой на doc_id + page_number + chunk_id, либо системный no-answer. Плюс OCR со scoring, экспертная курация через Obsidian-vault, audit chain, on-prem, vendor-agnostic OCR / LLM / Vector DB.
Да. Голосовой режим работает в любом чате: real-time speech-to-text и synthesis. Avatar с lip-sync — опционально подключается к любому агенту для визуального диалога.
Model Context Protocol — открытый стандарт подключения внешних сервисов к агентам. Встроены: Gmail (чтение, поиск, отправка), Google Calendar (управление встречами), Google Drive (поиск по файлам). Любые собственные MCP-серверы подключаются под внутренние системы.
Зависит от роли: Admin (всё), Group Manager (внутри группы), Developer (все три пути плюс инструменты), Client+ (RAG-агенты и коллекции), Client (использование готовых агентов).
Celonis нужны event logs — он видит digital workflow. Provis работает с теми 70% процессов, которых в логах нет: встречи, переписка, голос, tacit knowledge. Метод — структурированные AI-интервью с экспертами, а не извлечение из систем.
KZ residency — по умолчанию. EU и US — опционально. On-prem доступен для всех трёх продуктов: ваши серверы, ваши ключи, ваша юрисдикция.
Prova Studio POC — $20K–$80K за 8–12 недель. Prova Studio annual KZ — $80K–$500K. Stela — $50K–$500K. Provis POC — $10K–$50K. Bundle всех трёх — $300K–$2M+/год. Финальная цена зависит от объёма развёртывания и SLA.
Заполните форму — ответим в течение одного рабочего дня и предложим pilot scope под вашу задачу.
Начинаем с минимально полезной задачи — один агент, один процесс, одна коллекция. Через 8–12 недель — production-ready.