The Context Layer

Foundation models are the engine. We build the transmission.

LLMs do not understand your company. RAG is a stopgap. We design the orchestration tier that sits between your data, your processes, and any frontier model — so AI actually works inside the enterprise.

The problem nobody is naming

Every large organization is now staring at the same wall. The LLM is brilliant in isolation and useless inside the company. Pilots stall. RAG returns confident nonsense. Each new model release resets the work. Vendors sell features; nobody sells the missing layer.

The bottleneck stopped being the model two years ago. The bottleneck is the layer between the model and reality.

RAG is not the answer

Retrieval-augmented generation was a useful workaround for short context windows in 2023. It is already aging out. Context windows are exploding. Tool-using agents outperform embedding search on real tasks. Frontier labs are quietly moving on — look at how science is actually using LLMs today:

AlphaFold, ESM, GNoME — purpose-built foundation models, not retrieval over papers.

FunSearch, AlphaProof, AlphaGeometry — LLM as a hypothesis generator, formal verifiers as the truth layer.

ChemCrow, Coscientist — LLMs orchestrating lab instruments, simulators, and reaction databases. Retrieval is a side module, not the core.

Science already left RAG behind. Enterprise will follow within 24 months. The companies that win will own the orchestration layer, not another vector database.

What we build

We are model-agnostic by design. The frontier model is a commodity that changes every quarter. The value lives one layer up — in the engine that decides what reaches the model, when, and how.

🧭
Context routing
The model sees CRM, logs, docs, or a human escalation only when each is actually relevant — not everything, every time.
🧩
Semantic graph of your business
Your data is not a pile of documents. It is processes, states, owners, deadlines. We model it as such.
🛡️
Access, audit, and policy
Built into the layer, not bolted on. Every model call is scoped, logged, and reproducible.
🔄
Model-agnostic core
Swap GPT for Claude for Gemini for an on-prem model. The orchestration stays. The lock-in does not.

RAG vs. the context layer

Classic RAG stack
Context layer
Embed documents, retrieve chunks, hope for the best.
Model the business as a graph of processes, owners, and states.
One pipeline per use case.
One orchestration tier serving many use cases.
Locked to the vector DB and the model you started with.
Model-agnostic. Storage-agnostic. Survives the next model release.
Access and audit added later, badly.
Permissions and audit are first-class primitives.
Breaks the moment your processes change.
Built to track changes in the business it represents.

How an engagement runs

  1. Architecture review — 1–2 weeks. We map your data, your processes, your existing LLM experiments, and the gap between them. Output: a written diagnosis and a concrete proposal for the context layer that fits your stack.
  2. Pilot — 4–6 weeks. Founder-led delivery. We build the first slice of the orchestration tier against your real data, against your real workflows, with one production use case end-to-end.
  3. Handover or retainer. Either we hand the layer to your engineering team with full documentation, or we continue on a monthly retainer as you extend it across the organization.

First-client offer

Limited — first 2 clients

Founding case-study engagement

Discounted pricing in exchange for permission to publish an anonymized case study. You get a fully built context layer slice at first-customer rates; we get a public reference for future clients.

from $15,000 · 4-week pilot · 1 retainer month included

Background

6+ years building AI and process automation inside a top-tier RU financial institution (30,000+ employees).

Shipped to production: a document-to-JSONL ingestion layer, a domain-tuned RAG library — and, more recently, a process-intelligence agent that already operates closer to a context layer than to retrieval-as-search.

That last project is the seed. This site is what comes next.

MSTU (Bauman) — stress and thermal physics. PSM2 certified. Python core, expanding AI stack. Bilingual delivery (EN/RU).

Talk to us

Free 20-minute architecture call. If we are a fit, written proposal within 48 hours.

Контекстный слой

Foundation-модели — это двигатель. Мы строим трансмиссию.

LLM не понимают вашу компанию. RAG — это временный костыль. Мы проектируем оркестрационный слой между вашими данными, процессами и любой frontier-моделью — чтобы AI действительно работал внутри большой организации.

Проблема, которую никто не называет вслух

Каждая крупная организация сейчас упирается в одну и ту же стену. LLM великолепна в изоляции и бесполезна внутри компании. Пилоты буксуют. RAG уверенно выдаёт чушь. Каждый новый релиз модели обнуляет работу. Вендоры продают фичи; недостающий слой не продаёт никто.

Узким местом перестала быть модель ещё пару лет назад. Узкое место — слой между моделью и реальностью.

RAG — это не ответ

Retrieval-augmented generation был полезным обходом для коротких контекстных окон в 2023-м. Он уже устаревает. Окна растут. Агенты с инструментами обгоняют embedding-поиск на реальных задачах. Frontier-лаборатории тихо двигаются дальше — посмотрите, как наука сегодня реально использует LLM:

AlphaFold, ESM, GNoME — специализированные foundation-модели, а не retrieval поверх статей.

FunSearch, AlphaProof, AlphaGeometry — LLM как генератор гипотез, формальные верификаторы как слой истины.

ChemCrow, Coscientist — LLM оркестрируют лабораторные приборы, симуляторы и базы реакций. Retrieval — вспомогательный модуль, не ядро.

Наука уже ушла от RAG. Энтерпрайз пройдёт этот же путь за 24 месяца. Выиграют те, кто владеет оркестрационным слоем, а не очередной векторной базой.

Что мы строим

Мы model-agnostic by design. Frontier-модель — это коммодити, которое меняется раз в квартал. Ценность живёт уровнем выше: в движке, который решает, что попадает в модель, когда и в каком виде.

🧭
Маршрутизация контекста
Модель смотрит в CRM, логи, документацию или просит человека — только когда это действительно нужно. Не всё, не всегда.
🧩
Семантический граф бизнеса
Ваши данные — это не куча документов. Это процессы, состояния, владельцы, дедлайны. Мы моделируем именно так.
🛡️
Доступы, аудит, политики
Встроены в слой, а не прикручены сбоку. Каждый вызов модели ограничен правами, залогирован, воспроизводим.
🔄
Model-agnostic ядро
Меняйте GPT на Claude, на Gemini, на on-prem модель. Оркестрация остаётся. Lock-in исчезает.

RAG vs. контекстный слой

Классический RAG-стек
Контекстный слой
Эмбедим документы, тащим чанки, надеемся на лучшее.
Моделируем бизнес как граф процессов, владельцев и состояний.
Один пайплайн на одну задачу.
Один оркестрационный слой обслуживает много задач.
Привязка к стартовой модели и векторной базе.
Не зависит от модели и хранилища. Переживает следующий релиз модели.
Права и аудит прикручиваются потом, плохо.
Доступы и аудит — first-class примитивы.
Ломается, как только меняются процессы.
Спроектирован, чтобы отслеживать изменения в бизнесе, который представляет.

Как идёт проект

  1. Architecture review — 1–2 недели. Картируем ваши данные, процессы, текущие LLM-эксперименты и разрыв между ними. Результат — письменный диагноз и конкретное предложение по контекстному слою под ваш стек.
  2. Пилот — 4–6 недель. Лично веду доставку. Строим первый срез оркестрационного слоя на ваших реальных данных, в ваших реальных процессах, с одним production-кейсом end-to-end.
  3. Передача или ретейнер. Либо передаём слой вашей инженерной команде с документацией, либо продолжаем по месячному ретейнеру и расширяем его на остальную организацию.

Предложение для первых клиентов

Ограниченно — первые 2 клиента

Founding case-study проект

Сниженная цена в обмен на разрешение опубликовать анонимизированный кейс. Вы получаете полноценный срез контекстного слоя по first-customer ставкам, мы — публичный референс для следующих клиентов.

от $15 000 · 4-недельный пилот · 1 месяц ретейнера включён

Бэкграунд

6+ лет строю AI и автоматизацию процессов внутри одного из топовых банков РФ (30 000+ сотрудников).

В проде: слой ingestion document-to-JSONL, доменная RAG-библиотека — и, ближе к делу, агент process intelligence, который уже работает скорее как контекстный слой, чем как retrieval-поиск.

Этот последний проект — зерно. Этот сайт — то, что выросло из него.

МГТУ им. Баумана — прочнист и теплофизик. PSM2. Сильный Python, расширяющийся AI-стек. Делаю проекты на RU и EN.

Связаться

Бесплатный 20-минутный architecture-звонок. Если подходим друг другу — письменное предложение в течение 48 часов.