Интеллектуальный поиск: почему RAG уже недостаточно и как мы его превзошли
Каждый день на Хабре появляются статьи и эксперименты с RAG, fine‑tuning и векторными базами. Это интересные опыты, но все они упираются в один и тот же потолок — низкую точность, отсутствие диалога с пользователем, сложность интеграции и риск утечек данных из‑за использования с облачными LLM‑моделями.
Нейросети в реальных задачах агентства: обучение сотрудников, создание фото, тексты, HR, документы
Привет, меня зовут Кострюков Александр, я генеральный директор диджитал-агентства Panda Family и учредитель
Как MCP-серверы помогают бизнесу раскрыть потенциал ИИ
Революция произошла еще в прошлом году, но ее мало кто заметил. В среде бизнеса так уж точно. И зря! Я считаю, что именно стандарту Model Context Protocol от Anthropic суждено сформировать ландшафт внедрений искусственного интеллекта в бизнес в ближайшие несколько лет. Сейчас расскажу, почему.
Создание Системы генерации ответов на истории тикетов поддержки (часть 2)
Привет, Хабр!Меня зовут Анатолий, занимаюсь автоматизацией бизнес-процессов и применением Искусственного Интеллекта в бизнесе. Кейсовая задача - создать Систему генерации ответов на основе существующей истории тикетов. При этом Система должна работать в закрытом контуре.Это вторая часть.В первой части был рассмотрен подход Question-Answering с timpal0l/mdeberta-v3-base-squad2 (модификация BERT для задач Question-Answering) - модели, умеющей "читать" текст и "вытаскивать" ответы.В этой части переходим к семантическому поиску, контекстному сходству и SentenceTransformer. SentenceTransformer
Создание Системы генерации ответов на истории тикетов поддержки (часть 1)
Привет, Хабр!Меня зовут Анатолий, занимаюсь автоматизацией бизнес-процессов и применением Искусственного Интеллекта в бизнесе.Кейсовая задача - создать Систему генерации ответов на основе существующей истории тикетов. При этом Система должна работать в закрытом контуре.Общий ходДатасет, поиск релевантного тикета, генерация ответаПодготовка данныхИсходные данные представляли собой большой CSV-файл, полученный как экспорт истории тикетов поддержки, по нескольким филиалам, на нескольких языках.
X5 разработала собственную систему пополнения запасов для торговых сетей
Х5 разработала собственную систему пополнения запасов для торговых сетей «Пятёрочка» и «Перекрёсток» и начала её поэтапное внедрение. Ранее компания использовала решение иностранного вендора, что ограничивало возможности управления и доработки. Теперь Х5 полностью переходит на внутреннюю технологическую платформу, что даёт полный контроль над ключевыми логистическими процессами, повышая их эффективность.
Воркшопы по искусственному интеллекту: виртуозная демонстрация или технологический мираж?
Сейчас модно. В любой сфере, где есть хоть пара строк кода — сразу же всплывают воркшопы: «Создай своего ИИ‑ассистента за вечер! Без программирования! Без боли!» Звучит, как мечта. На деле? Ну... как сказать.Сегодня практически каждая компания, имеющая строчку в ИТ‑бюджете, стремится потрогать искусственный интеллект руками. Стоит пять раз упомянуть ChatGPT в закрытом митинге, и вот уже появляется заказ на воркшоп: «создадите нам чат‑бота, чтобы отвечал заместо саппорта». Но если открыто, то что дают эти воркшопы? Конструктор из шаблонов. Точка.
Почему поставщикам пора прощаться с Excel? Разбираемся в плюсах автоматизации
От приёма заявок по телефону – к самостоятельному оформлению заявок на закупку с сопровождением от ИИ-ассистентов. От записей в блокнотах – к управлению клиентской базой и оплатам через ERP-платформы. От учёта товаров в таблицах Excel – к продвинутым WMS-системам. За последние 10 лет цифровые решения не только интегрировались в цепочки поставок, но и стали эффективно управлять ими, прогнозировать спрос и расширять клиентскую базу не хуже опытных менеджеров. Или, по крайней мере, значительно помогать им в автоматизации учёта и рутинных процессов.
Зачем моему бизнесу нейросети: гайд для не-программистов
Как мне применить нейросети в своем бизнесе?Если ваша область деятельности напрямую не связана с разработкой, то этот вопрос легко может поставить вас в тупик. Действительно – из каждого утюга трубят про новые удивительные технологии и их достижения, а как их использовать, не ясно.На днях я общался с человеком, который огорченно рассказывал, что нейросеть (так он назвал ChatGPT) не справляется даже с самой простой задачей (найти в интернете все доступные стиралки и отсортировать их по техническим характеристикам из документации). Дескать для человека это было бы не сложно, так пусть робот этим занимается.
