обработка документов.

Почему ваша LLM тупеет на больших документах и как ее починить

Привет, Хабр!Меня зовут Андрей Бирюков. Я — независимый эксперт в области ИТ и ИБ, преподаю в учебных центрах и пишу статьи и книги. Когда Google анонсировал 2M контекста, а Anthropic подкинул еще 100K, наверняка многие подумали, что RAG теперь можно выкинуть на свалку истории. Зачем париться с этими чанками, эмбеддингами и всякой прочей ерундой, если можно просто кинуть в модель весь дамп википедии и спросить ее что угодно?

продолжить чтение

Почему юридический AI‑сервис нельзя строить как обычный чат: проектируем case‑first SaaS на Go

Несколько месяцев назад мне понадобилось заключить договор с водоканалом. Казалось бы, обычная бюрократическая задача: отправил документы, дождался ответа, подписал договор. На практике всё оказалось значительно веселее — ответа долго не было, сроки шли, а что делать дальше, было не совсем понятно.Юриста у меня не было, зато был AI. Я загрузил документы, описал ситуацию и начал разбираться, какие вообще есть варианты дальнейших действий. В итоге с помощью AI подготовил несколько обращений и жалоб, после чего ситуация сдвинулась с места и договор со мной всё‑таки заключили.

продолжить чтение

Архитектура важнее модели: как меняется обработка документов в эпоху ИИ

— В этом проекте нам надо хорошо распознавать документы.— А что значит «хорошо»?

продолжить чтение

Как мы научили ИИ читать корпоративные регламенты: от наивного RAG до измеримого pipeline

Почему корпоративный RAG - это не «загрузить документы в векторную базу»В любой большой компании есть люди, которым регулярно пишут:«А как у нас оформляется постоплата?»«Кто согласует риски в сделке?»«За сколько дней нужно оформить командировку?»

продолжить чтение

OCR в кармане: как HunyuanOCR на 1B параметров потеснил гигантов в задачах парсинга документов

Всем привет! Меня зовут Артем, я Data Scientist в компании Raft Digital Solutions. В этой статье расскажу про свой опыт работы с

продолжить чтение

Content AI объединила IDP и RPA в платформе ContentCapture

Компания Content AI, российский разработчик ИИ-решений для автоматизации бизнес-процессов, выпустила новую версию платформы ContentCapture, в которой объединены интеллектуальная обработка документов (IDP) и роботизация процессов (RPA). Раньше для таких задач требовались два отдельных продукта от разных вендоров; интеграция между ними увеличивала стоимость проекта на 30–50%. В новой версии оба инструмента доступны в рамках одного решения и одной лицензии. 

продолжить чтение

Как я научил ИИ читать советские ГОСТы и сократил подготовку карт контроля с 2 часов до 5 минут

Реальный кейс: как LLM заменяет трех технологов на металлургическом заводе — и почему «универсальный подход» не сработал. Вначале было... 2 часа на одну карту контроляПредставьте металлургическое предприятие полного цикла: 3200 человек и 4500 тыс номенклатуры, которая все время добавляется....Как раньше происходила подготовка к испытаниям? Технолог открывал ГОСТ (или ОСТ, или другой нормативный документ), находил таблицу, подставлял в нее параметры номенклатуры, например, диаметр поковки. Находил нужное значение контроля и записывал в карту ... Дальше технолог повторял эту процедуру для 40+ параметров контроля.

продолжить чтение

От OCR до ADE: как машины научились не просто читать, а понимать документы

Представьте что вы получили 500 кредитных заявок. В каждой — паспорт, банковская выписка, справка о доходах, налоговая форма. Всё в PDF. Имена файлов: upload1.pdf, upload2.pdf... Чтобы обработать их вручную — нужна неделя и несколько сотрудников. Чтобы обработать автоматически старым способом — нужно написать отдельный парсер под каждый тип документа, и молиться чтобы шрифт не поменялся. Эта статья о том как индустрия шла к решению этой задачи — и к чему пришла.

продолжить чтение

Нанимаем ChatGPT на работу или автоматизация бизнес-процессов

AI и LLM сейчас на пике популярности. Но чаще всего их используют как инструменты, постоянно требующие времени и внимания. А что, если сделать из них «сотрудников», которые сами автономно будут выполнять часть вашей работы?

продолжить чтение

Deepseek OCR 2 сокращает количество визуальных токенов на 80%

Китайская компания Deepseek, специализирующаяся на искусственном интеллекте, представила новый кодировщик изображений, который перестраивает информацию на основе смысла, а не обрабатывает ее в жестком порядке сверху вниз и слева направо.

продолжить чтение

12