9 ошибок при создании и внедрении чат‑ботов
Хайп искусственного интеллекта все еще в разгаре, поэтому можно часто услышать, а давайте «просто прикрутим сюда LLM». А с учетом того, что собрать чат‑бота с вызовом LLM можно минут за 15, то насобирали их уже огромное множество, но теперь для многих стал актуальным вопрос окупаемости собранного чат‑бота. И сразу хочется отметить, что проблема не в том, что выбранная LLM “слабая”, а в том, что архитектура и бизнес‑процессы вокруг неё нормально не спроектированы, а необходимых данных контекста просто нет или они уже не актуальны.
Как сжать 300+ часов D&D сериала в пересказ для актеров
Я давно играю в ДнД и почти с самого начала смотрю «Грядут приключения» - ребята снимают настольные ролевые игры как сериалы: живая партия актеров за столом, постоянный каст, сквозной сюжет, серии по пять-шесть часов. Нравится у них всё, но больше всего - «Архипелаг» и «Эндемия». В какой-то момент несравненный Мастер Гоша Воронин кинул в своём канале клич: проекту нужна помощь с пересказом сериала. Нужен был текст, по которому актёры смогут прочитать всё случившееся за 55 серий.
Популярные публикации в Базе знаний Инфостарт за последние 14 дней: о чем важно знать в мире 1С
В сегодняшнем дайджесте мы собрали популярные решения в Базе знаний Инфостарт за последние 14 дней. Сообщество активно скачивает обработки, ставит лайки и комментирует эти публикации.
Грабли, рекорды и ГОСТы: как на предприятии превратить хаос знаний в систему
Управление знаниями на производстве часто вспоминают только тогда, когда что-то уже пошло не так: станок встал в разгар смены, ключевой технолог ушел к конкурентам, а единственный человек, который «знал, как это запустить», заболел. В этот момент внезапно выясняется, что у компании нет не только плана «Б», но и даже внятного описания плана «А» — все держится на памяти людей и разрозненных файлах в сетевых папках (если не вообще в бумажных талмудах, напечатанных на пишущей машинке ещё при Хрущёве).
Почему всё, что мы должны были делать для живых людей, мы в итоге делаем для неживого интеллекта
Контекст для человеков всегда был важен. На онбординге всегда ломалось много мотивации и employee experience; над передачей знаний и снижением bus factor трудились и тимлиды, и HR-менеджеры, и даже выделенные KM-специалисты. Всё это делалось для людей, и делалось с весьма переменным успехом.Для ИИ-агентов мы делаем ровно то же самое, но с повышенным рвением, скоростью и отдачей. Вливаем максимальный контекст, пишем подробнейший промпт. Строим волты и описываем весь мир в понятном для агента языковом ключе. Некоторые уже всерьёз думают о developer experience, но для агентов.Почему на агентов хватило того, чего никогда не хватало на людей?
Наш ИИ-агент не закрыл ни одной боевой задачи. И это лучшее, что с ним случилось
Наши аналитики почти перестали писать SQL руками и ходить к разработчикам с вопросом «а как работает эта фича». Сделал это инструмент, который мы строили для другого: он должен был сам закрывать задачи разработки. С исходной целью он провалился, и провалился интересно. Расскажу, где именно.Почему вообще взялись
Внутренняя документация, которую никто не читает. Как сделать, чтобы читали (на примере ONLYOFFICE Workspace)
Автор: Иван Богданов, Технический писатель Когда я пришел в компанию, главной моей задачей была документация. Точнее, та каша, в которую она к тому времени превратилась. Часть статей писали люди, ушедшие за несколько лет до меня, и спросить, что там имелось в виду, было уже не у кого. Форматирование местами выглядело так, что глаз цеплялся за оформление вместо смысла, и читать это было физически тяжело. Хуже всего дело обстояло с систематизацией, статьи лежали как попало, и новичок успевал отчаяться, пока добирался до нужной.
Растем умом, а не числом
Привет, Хабр! Меня зовут Кира, я бизнес‑аналитик клиентского сервиса ITSM 365 и куратор командной базы знаний.
Единый стандарт работы со знаниями: как создать регламент и обучить сотрудников
«Как у нас вообще это делают?» — такой вопрос новичок задаёт уже в первый день, и в нём — вся боль работы со знаниями.
