От Excel до ИИ: зачем бизнесу переходить на Smart Analytics
Вы когда-нибудь открывали папку «Архив_2017», чтобы среди файлов вроде «отчет_финал_второй_финал.xls» найти нечто, от чего зависит судьба проекта? А бывало в вашей компании такое, когда директора спорили на совещаниях: «Интуиция подсказывает — этот клиент уйдёт» — «А у нас цифры говорят, что останется»?
Jay Knowledge Hub: от прототипа до промышленного PaaS создания баз знаний полного цикла
Привет, Хабр! Меня зовут Никита, я руководитель команды разработки умного поиска на основе генеративного AI в Just AI. В этой статье я расскажу о нашем опыте в умный поиск — как от mvp RAG-сервиса для Q&A бота нашей службы поддержки мы пришли к облачной платформе Jay Knowledge Hub (сокращенно KHUB), которая помогает нашим клиентам автоматизировать поиск по различным источникам знаний.Как все начиналось: прототип на базе RAGНаш основной продукт — диалоговая система для создания чат-ботов JAICP
Автоматическое построение онтологии
О чём статья: описание простого подхода к построению системы знаний через синтаксис (NLP) и семантику (LLM).
Stack Overflow будет тестировать платных экспертов вместо ИИ
На фоне роста популярности чат-ботов платформа Stack Overflow столкнулась с резким падением запросов пользователей. К апрелю 2025 года этот показатель сократился на 64% по сравнению с 2024 годом. Теперь платформа ищет пути решения проблемы, но без привлечения инструментов искусственного интеллекта.
Главный российский конкурент Notion и Atlassian. Что нового в версии TEAMLY 3.0?
TEAMLY называет себя первой Work Management платформой в России. Разбираем масштабное обновление главного российского конкурента зарубежных платформ продуктивности.
Протестировала 5 систем управления знаниями: делюсь впечатлениями
База знаний — не роскошь, а инфраструктура. В статье расскажу о том, как выбрать систему, которая сохранит экспертность компании и сократит операционные издержки.
Гайд по менеджменту знаний: 6 решений для разных бизнес-задач
Привет, я Маша. Я помогаю компаниям внедрить базу знаний. Чтобы система приносила пользу, я погружаюсь в процессы каждой команды — от разработчиков до службы поддержки. За время работы я заметила — проблемы у всех компаний похожие:
Как оценивать ваш RAG-пайплайн и валидировать качество ответов LLM
Все работают на RAGRAG-системы становятся все популярнее в корпоративной среде, но их эффективное внедрение и качественная оценка остается сложной задачей. Один из типичных примеров — создание чат-ботов, отвечающих на вопросы пользователей с опорой на корпоративную базу знаний. И которые, вроде бы, заводятся и работают, и делают это даже неплохо, но всегда хочется получше.
