
GigaChat vs YandexGPT: RAG, закрытый контур и 152-ФЗ
Сравнение GigaChat и YandexGPT для корпоративных задач: размер контекста, работа с базами знаний через RAG, развёртывание on-premise, требования 152-ФЗ и ФСТЭК.
О нас
…не просто IT-специалисты, а партнёры в создании мощных digital-решений. Наша миссия — превращать задачи в рабочие решения, а идеи — в реальные проекты

Мы разрабатываем не просто продукт, а инструмент, который помогает решать конкретные задачи клиентов
В нашей работе важно не только то, что мы создаём, но и как мы развиваемся сами. Мы предлагаем идеи, тестируем их и растём профессионально
Поддерживаем стажировки, конференции и образовательные программы. Вкладываемся в тех, кто стремится расти в профессии
Как всё начиналось, чего мы достигли и как изменились
История Fortech началась в 2017 году с маленькой команды из 2-х человек.
Когда мы открыли свой первый офис, основной упор мы делали на работу с иностранными клиентами. А именно на рынок США, Великобритании, Австралии, Германии и других стран.
К 2018 году наша команда увеличилась более чем в 4 раза. Именно в этот момент мы переехали в новый офис.
2018 стал не только годом переезда, но познакомил нас с многими новыми клиентами. С некоторыми из них мы работаем до сих пор.
В 2021 году мы вышли на российский рынок. Нам удалось быстро получить свои первые контракты и зарекомендовать себя как надёжного исполнителя.
В 2022 году мы стали развивать направление мобильной разработки и дизайна. Нас вдохновляла цель — дать клиентам возможность быть на расстоянии одного тапа от их пользователя, предлагая современные и удобные приложения.
В 2024 году мы впервые вошли в отраслевые рейтинги и выиграли свою первую награду. Но на этом наши достижения не заканчиваются.
Всё это время мы продолжали расширять команду. В 2024 году расширили штат до 100 человек и приняли решение открыть новый офис в Ростове-на-Дону.
Сейчас мы продолжаем активно развиваться, покорять российский рынок, участвовать в рейтингах и осваивать новые технологии.

Сравнение GigaChat и YandexGPT для корпоративных задач: размер контекста, работа с базами знаний через RAG, развёртывание on-premise, требования 152-ФЗ и ФСТЭК.

Где Python оправдан в корпоративном контуре, а где ломается при масштабировании. Разбор архитектурных рисков, безопасной разработки по ГОСТу и экономики аутстаффинга для CTO и Tech Lead.

Как интернет-магазину прогнозировать спрос и персонализировать предложения: модели машинного обучения, этапы внедрения, требования к данным и типичные ошибки.