Инфраструктура автомобильных данных

Слой автомобильных данных для AI-агентов

Levam отдаёт проверенные структурированные OEM-данные об автомобилях через API, спроектированный для AI-ассистентов, агентов и корпоративных приложений.

Автомобили, конфигурации, узлы, схемы, детали и совместимость соединены в единый машиночитаемый контекст, который ваш AI понимает и использует.

Для маркетплейсов, автомобильных платформ, производителей и корпоративных AI-команд.

Проблема

AI не может надёжно отвечать на автомобильные вопросы без автомобильного контекста

Универсальные модели понимают язык, но не знают конфигурацию конкретного автомобиля, его заводские связи, применяемость деталей, цепочки замен и структуру OEM-каталогов. Без слоя данных модель угадывает по неполному VIN, смешивает поколения и рынки, путает двигатели и коробки передач, предлагает несовместимые детали, опирается на устаревшие источники — и выдаёт убедительный, но неверный ответ.

Levam заменяет предположения проверенным контекстом автомобиля.

Обычная LLM Вопрос Обрывки из поиска Догадка
Агент на Levam Вопрос Идентификация автомобиля Проверенный контекст Обоснованный ответ
Платформа

Контекстный движок для автомобильного интеллекта

Levam — не плоская база артикулов. Платформа связывает идентификацию автомобиля, рынок и регион, модель и модификацию, двигатель, трансмиссию, комплектацию, каталожные группы и узлы, OEM-схемы, позиции, OEM-номера, описания, количество установки, применяемость, замены и связанные aftermarket-объекты в единую структуру.

Каждый объект передаётся модели вместе с его местом в структуре автомобиля — ответ всегда можно проследить до конкретной конфигурации, к которой он относится.

Автомобиль Конфигурация Система Узел Схема Позиция Деталь Применяемость Замена
API для AI

Спроектирован для моделей, агентов и машинных рассуждений

В отличие от каталожного API для «листания» человеком, Levam возвращает нормализованные сущности с устойчивыми идентификаторами, явными связями, иерархией компонентов, контекстом конфигурации и моделью применяемости — структурированный JSON, готовый к tool calling, RAG и агентным сценариям, с локализованными названиями и ссылками на исходный каталог.

Контекст для агентов

Ответы структурированы так, что агент рассуждает по ним напрямую: сущности, связи и ограничения вместо прозы.

Явные связи

Автомобили, системы, узлы, детали и замены связаны в явном виде — не нужно угадывать, что к чему относится.

Детерминированные инструменты

Устойчивые идентификаторы и предсказуемые методы позволяют безопасно отдавать Levam как function-calling-инструменты агентных фреймворков.

🔍

Объяснимые ответы

Каждая деталь приходит со своим местом в OEM-структуре — ответ может сослаться на конфигурацию, на которой основан.

🌐

Мультиязычность в основе

Нормализованные локализованные названия узлов и деталей: одна интеграция обслуживает пользователей на разных рынках и языках.

📈

Готов к нагрузке

REST API, рассчитанный на продакшн-трафик маркетплейсов, платформ и корпоративных ассистентов.

Как это работает

От вопроса пользователя к проверенному ответу

Сценарий: «Найди правильные передние тормозные колодки для этого VIN и объясни разницу между доступными заменами».

Идентифицировать автомобиль

VIN разворачивается в точную модель, рынок, двигатель, коробку передач и период производства.

Найти нужную систему

Агент проходит от автомобиля к тормозной системе и узлу передних тормозов.

Получить проверенные детали

Levam возвращает OEM-позиции, номера, количества и актуальные замены для этой конфигурации.

Передать контекст модели

Структурированный ответ отдаётся LLM как обоснованный контекст для финального ответа.

Сохранить проверяемость

Каждое утверждение можно проследить до позиции каталога, а не до предположения модели.

GET /parts · ответ
{
  "vehicle": {
    "vin": "WBA…",
    "model": "3 Series (G20)",
    "engine": "B48B20",
    "market": "EUR"
  },
  "context": {
    "system": "Тормоза",
    "assembly": "Передние тормозные колодки"
  },
  "parts": [{
    "oem_number": "34 11 6 850 886",
    "name": "Ремкомплект тормозных колодок",
    "quantity": 1,
    "applicability": "точное совпадение",
    "superseded_by": "34 10 6 888 777"
  }]
}
Сценарии

Автомобильный AI, который делает реальную работу

AI-ассистент подбора деталей

Помогает клиенту найти деталь именно для его автомобиля — меньше ошибочных заказов и возвратов.

Copilot для автосервиса

Мгновенные ответы с учётом конфигурации — меньше ручного поиска по каталогам.

Агент маркетплейса

Поиск и рекомендации опираются на проверенную применяемость — выше качество поиска и конверсия.

Агент клиентской поддержки

Вопросы совместимости решаются автоматически — быстрее ответы, лучше клиентский опыт.

Автоматизация страховых осмотров

Сверка узлов и замен с заводскими данными — меньше ручных проверок в процессе.

Обогащение каталогов и данных

Нормализация и привязка ваших товаров к OEM-структуре — быстрее запуск новых AI-функций.

Данные

Один слой автомобильных данных. Несколько связанных источников истины.

Levam — единая модель данных, а не отдельные продукты «OEM» и «aftermarket». Каждая категория ниже — часть одного связанного контекста.

Идентичность автомобиля

Расшифровка VIN и frame-номеров, модель и модификация, рынок, период производства, двигатель, трансмиссия, параметры.

OEM-структура

Каталожные группы, узлы, схемы, позиции, OEM-номера, количества установки, замены и применяемость.

Интеллект по деталям

Нормализованные названия, кросс-референсы, аналоги, связанные aftermarket-товары и производители.

Семантический слой

Универсальная классификация компонентов, мультиязычная нормализация и машиночитаемые связи между всем перечисленным.

Почему Levam

Почему корпоративные AI-команды выбирают Levam

Широкое покрытие

Один из самых полных наборов автомобильных данных для AI-продуктов: десятки брендов и рынков.

Проверенный контекст

Структурированные данные на основе OEM-каталогов — меньше неоднозначности и необоснованных ответов AI.

Быстрее выход на рынок

Не тратьте годы на сбор, очистку и связывание данных из десятков источников — интегрируйте один API.

Ниже процент ошибок AI

Опора на проверенный контекст автомобиля заметно сокращает выдуманные артикулы и неверные заявления о совместимости.

Корпоративная интеграция

Предсказуемый REST API, устойчивые идентификаторы и поддержка команды, которая понимает автомобильные данные.

Постоянное развитие

Каталоги, замены и связи обновляются по мере того, как производители пересматривают свои данные.

Покрытие

Чем шире покрытие, тем меньше тупиков у вашего агента

45
брендов в OEM-каталогах
200 000+
модификаций автомобилей
18
подключённых источников OEM-каталогов
3
типа техники: легковые, мото, коммерческие
Разработчикам

Создан под современные AI-стеки

Пользователь → AI-приложение → LLM / агентный фреймворк → инструменты Levam → проверенный автомобильный контекст → финальный ответ.

Интеграция через REST со структурированным JSON: function calling, tool-агенты, RAG-пайплайны, автоматизация процессов, внутренние copilot-решения, клиентские ассистенты и задачи обогащения данных.

Идентификация автомобиля Навигация по каталогу Поиск узла Проверка детали Проверка применяемости Получение замен
Enterprise

Инфраструктура автомобильных данных корпоративного масштаба

Индивидуальные объёмы, выделенная инфраструктура, SLA, приоритетная поддержка, консалтинг по интеграции, кастомные пайплайны данных, персональный менеджер, индивидуальные коммерческие условия, лицензирование и региональные или брендовые пакеты.

Обсудить вашу задачу
Тарифы

Простые тарифы, построенные вокруг вашего объёма

Тарификация — по идентификациям автомобиля: момент, когда автомобиль разворачивается в точную конфигурацию. Всё, что после (навигация по системам, детали, применяемость), — включено.

Enterprise

Индивидуально
  • Индивидуальный объём идентификаций
  • Выделенная инфраструктура
  • SLA и приоритетная поддержка
  • Кастомные интеграции и лицензирование
  • Персональный менеджер
Обсудить вашу задачу

Действующие клиенты со встраиваемым каталогом (legacy-тариф) сохраняют полный доступ к нему в личном кабинете. Новые интеграции начинаются с API.

Начать

Ваш AI хорош ровно настолько, насколько хорош контекст за ним

Создавайте автомобильных агентов, которые идентифицируют автомобили, понимают узлы, проверяют детали и дают ответы, которым ваши пользователи могут доверять.

Расскажите, что вы создаёте: рынки, ожидаемый объём и требуемое покрытие автомобилей.

Это не массовая регистрация — каждую заявку разбирает специалист по данным.