AI-ML в действии: как сервис Sofros AI-ML помогает компаниям из разных отраслей повышать качество НСИ
ВведениеКоротко о главном из предыдущих статейSOFROS AI/ML и 1С:MDM: архитектура совместного использованияОбщие настройки расширения и настройки моделейСоздание экземпляров моделейДобавление обучающих примеровКейсы практического использования моделей
Как работают модели SOFROS AI-ML: от классификации до семантического поиска
ВступлениеМодель классификации. Наивный байесовский классификаторМодель экстракции. Извлечение именованных сущностейМодель семантического поиска: генерация с дополнительной выборкойМодель контекстного поиска: вызов инструментов веб-поиска
Как устроен наш сервис SOFROS AI-ML: гибридные модели и REST API для нормализации
Вместо введения. Коротко о главном из первой частиСервис SOFROS AI/ML: открытое API для работы с моделями машинного обученияФункциональные компоненты сервиса Sofros AI/ML Как это работает в связке с MDMКраткие выводыПочему использовать сервис SOFROS AI/ML — это выгодно?Что дальше?
SOFROS AI Секретарь: как мы построили локальную систему для автоматического ведения протоколов
ВведениеПроблема: контекст умирает после «Завершить звонок»Решение: SOFROS AI СекретарьПроекты: контейнеры для встречВстречи: от загрузки до готового протоколаГибкие пайплайны обработкиПротокол: всё, что нужно, в одном месте
От «грязных» справочников к золотым записям: как AI-ML спасает НСИ от хаоса
ВведениеПричины деградации нормативно‑справочной информацииПочему простые алгоритмы сравнения строк — тупиковый путьЕдинственно надежный путь — атрибутивная нормализацияПримеры задач, решаемых с использованием сервиса SOFROS AI/ML
