Варианты поставки

Развёртывание в инфраструктуре компании: программный комплекс устанавливается в локальных центрах обработки данных. Управление и хранение данных полностью в корпоративном контуре.

Облачная модель: доступ через интернет-браузер или клиентское приложение. Обслуживание и обновление системы — на стороне поставщика.

Установка на ноутбук или рабочую станцию. Работа автономно — без выхода в интернет и корпоративных сетей.

Установка на ноутбук заказчика с видеокартой NVIDIA, который отвечает требованиям к оборудованию, — в том числе не менее 12 ГБ видеопамяти. Подходит для одного пользователя, в том числе для автономной работы без подключения к сети.

Готовое решение на мини-станции MAIBENBEN AI PC 95 (PC95A) с процессором AMD Ryzen AI MAX+ 395, встроенным ИИ-ускорителем и графикой Radeon 8060S в компактном корпусе 20 × 20 × 20 см. Устройство поставляется вместе с программным комплексом.

Компактная ИИ-станция NVIDIA на суперчипе GB10 Grace Blackwell со 128 ГБ унифицированной памяти. Ресурсов достаточно, чтобы вместе с распознаванием речи локально запускать языковую модель для суммаризации. Подходит для отдела или рабочей группы.

Установка на серверы заказчика или в виртуальную инфраструктуру с графическими ускорителями NVIDIA, например L4, L40S или A100. Сервисы распределяются по нескольким ускорителям и серверам, чтобы обрабатывать больше записей параллельно. Подходит для всей организации.

Полный комплект: серверная часть и веб-интерфейс. Пользователи работают в браузере — загружают записи, редактируют стенограммы, формируют резюме и протоколы, а администраторы управляют учётными записями.

Серверная часть без веб-интерфейса. Все функции доступны через REST API — для встраивания распознавания речи в собственные системы: СЭД, CRM, контакт-центр. Описание API приведено в разделе OpenAPI.

Базовый модуль распознавания речи: транскрибация, диаризация, шумоподавление, маркировка уверенности распознавания и экспорт стенограмм в форматы PDF, DOCX, TXT, JSON, XML, SRT и WebVTT.

К базовому модулю добавляется модуль суммаризации: резюме трёх типов — отчёт, бриф и суммаризация — и протоколы совещаний на их основе. Для работы модуля нужна языковая модель (LLM): локальная, например vLLM или Ollama, или внешняя с API, совместимым с API OpenAI. Локальной модели требуются дополнительные ресурсы графического ускорителя.