Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать
Привет, Хабр! На связи Олег и Камилла из команды применения больших языковых моделей ecom.tech
Треугольник: ИИ, аналитик, 1С. Есть кто лишний?
Всем привет! На связи Анастасия, руководитель отдела сопровождения финансового учета в компании ecom.tech/1C. В этой статье я хочу на примерах показать, как AI начинает вписываться в систему 1С.
Делаем админку из подручных средств
Рано или поздно почти любой бэкенд-проект приходит к задаче: нужна простая внутренняя страница. Посмотреть список чего-то, нажать пару кнопок, может быть что-то удалить.На «внутренней» странице пользователей не будет, а значит – «и так сойдёт». И вот тут начинается выбор: какие технологии взять или какой стек выбрать?Привет! На связи Евгений Захаров — backend разработчик в компании ecom.tech. Моя команда занимается вопросами координации и планирования работы внештатных сотрудников. В этой статье мой опыт, накопившейся за многие года работы в разных компаниях, дальше мы разберём базовые сценарии, риски, сложности. Поехали!
ИИ в IDE: инструмент или соавтор?
Привет! Меня зовут Тома, я IT-юрист в ecom.tech. Бурное внедрение ИИ-ассистентов и ИИ-агентов в разработку и бизнес-процессы уже невозможно игнорировать. Я сделала обзор основных инструментов для написания кода и оценила их с правовой точки зрения. Пойдём по порядку: что такое IDE, как в ней появился ИИ, причём тут ИИ-ассистенты и что со всем этим делать юристу.
Генерируем SQL–запросы на локальных моделях
Привет, Хабр! На связи Фёдор Пахуров и Настя Изюмова. Мы команда внутренних инициативных сервисов ecom.tech. Занимаемся разработкой продуктов для внутренних нужд компании, экспериментируем с внутренними AI-продуктами для сотрудников: от забавных и полезных ботов до автоматизации повседневных задач. Сегодня мы расскажем, как помогли разгрузить аналитиков от их типовых задач с помощью искусственного интеллекта – внутри реальные кейсы, гайды и пошаговые инструкции на примере ecom.tech. Поехали!
Доматчинг товаров с использованием LLM: от промптов до квантизации
Привет, Хабр! На связи команда продуктового матчинга ecom.tech. Наша команда решает задачи поиска, группировки и сопоставления товаров с помощью алгоритмов машинного обучения. Все это необходимо для развития и улучшения бизнес-процессов в компании, а именно быстрого заведения карточек товаров, мониторинга цен на товары и развития ML. В этой статье мы расскажем про доматчинг – сравнение сложных пар товаров, которые отобрали на предыдущем этапе пайплайна, с помощью LLM. Поехали!
