rag.
Вся стройка держалась на инженерах, а потом пришла нейросеть
В ТЕХНОНИКОЛЬ мы активно используем нейросети: на производстве машинное зрение ищет дефекты на конвейерах, алгоритмы помогают с ценообразованием, для сотрудников разрабатываем внутренние ИИ-инструменты. Но сегодня расскажу, как мы внедрили LLM с RAG в контакт-центр, освободили головы инженеров от рутины и кратно увеличили пропускную способность поддержки.Меня зовут Андрей Цымбалюк, я руководитель этого проекта и занимаюсь digital-маркетингом в технической дирекции. Под капотом — история о том, как мы прошли путь от экспериментов с ChatGPT до системы, которая консультирует клиентов по 10 000+ строительных материалов.
Как ИИ спас инженеров от выгорания в ТЕХНОНИКОЛЬ
В ТЕХНОНИКОЛЬ мы активно используем нейросети: на производстве машинное зрение ищет дефекты на конвейерах, алгоритмы помогают с ценообразованием, для сотрудников разрабатываем внутренние ИИ-инструменты. Но сегодня расскажу, как мы внедрили LLM с RAG в контакт-центр, освободили головы инженеров от рутины и кратно увеличили пропускную способность поддержки.Меня зовут Андрей Цымбалюк, я руководитель этого проекта и занимаюсь digital-маркетингом в технической дирекции. Под капотом — история о том, как мы прошли путь от экспериментов с ChatGPT до системы, которая консультирует клиентов по 10 000+ строительных материалов.
Как я создал «Тунец» — платформу для попадания в ответы нейросетей с помощью нейросетей…
…. и программиста. Нейросети меняют паттерны поведения людей при поиске информации. В частности они становятся сложнее и длиннее. Если вы спросите ChatGPT, куда дольше ехать из Москвы — в Питер, Казань или Краснодар, то классический поиск не найдет статью, которая полностью ответит на вопрос. А вот нейросеть, понимая интент, разобьет промпт на три простых поисковых запроса:«расстояние Москва-Санкт-Петербург», «расстояние Москва-Казань»,«расстояние Москва-Краснодар».
RAG своими руками: как мы собрали ИИ‑помощник для поддержки и что из этого вышло
Привет, Хабр! Меня зовут Илья Парамошин, я ведущий инженер в МТС Web Services. В первой части
От страха к успеху: история появления ИИ-помощника в системе «АФИДА»
Привет, Хабр! На связи снова Всеволод Зайковский, заместитель руководителя проекта в «Газпром ЦПС». В прошлый раз
Создание корпоративной Базы Знаний для внедрения LLM-инструментов
В статье описываю практический опыт построения корпоративного ИИ-ассистента: от структуры базы знаний и графовой модели до фильтрации контекста и контроля версий. Материал будет полезен продактам, архитекторам, маркетологам и всем, кто внедряет ИИ в бизнес-процессы. «Garbage in - garbage out», как мусор в корпоративной Базе Знаний мешает корректной работе ИИ и как мы предлагаем это исправить.Сегодня многие компании внедряют ИИ-агентов по упрощённому сценарию: загружают PDF-регламенты, Excel-прайсы и архивы переписок в векторную БД, после чего ожидают, что модель будет корректно отвечать на вопросы пользователей.
Архитектура высоконагруженных RAG-систем: 10 стратегий оптимизации чанкинга и интеграция с Weaviate, Qwen – Llama -Gemma
Привет, Хабр! Это Андрей Носов, AI-архитектор в компании Raft, проектирую и внедряю высоконагруженные RAG-системы на предприятиях. Сегодня я расскажу о вызовах, которые мы преодолеваем каждый день, создавая такие системы, и сделаю акцент на чанкинге.
