Блог
Делимся опытом внедрения ИИ-решений, разбираем технологии и кейсы.
Что такое RAG и зачем он нужен бизнесу
Языковые модели впечатляют своими возможностями, но у них есть серьёзный недостаток: они не знают ничего о вашей компании. Технология RAG решает эту проблему, позволяя ИИ работать с вашими внутренними данными — документами, базами знаний и регламентами. В этой статье мы разберёмся, как устроен RAG, почему он эффективнее обычных чат-ботов и какие задачи бизнеса он закрывает.
Читать →Автоматизация клиентской поддержки: как ИИ снижает нагрузку на операторов
Клиентская поддержка — одна из самых ресурсоёмких функций любой компании. Операторы тонут в потоке однотипных вопросов, время ожидания растёт, а вместе с ним падает удовлетворённость клиентов. Современные ИИ-решения способны автоматизировать до 70–80% типовых обращений, освобождая операторов для решения действительно сложных задач.
Читать →LLM в бизнесе: практическое руководство по внедрению
Большие языковые модели (LLM) перестали быть экспериментальной технологией и превратились в рабочий инструмент для бизнеса. Компании используют их для генерации контента, анализа данных, автоматизации рутины и поддержки принятия решений. Однако успешное внедрение требует понимания не только возможностей, но и ограничений этих моделей. В этом руководстве мы разберём ключевые сценарии, вопросы безопасности и пошаговый план интеграции.
Читать →Компьютерное зрение на производстве: от контроля качества до предиктивного обслуживания
Компьютерное зрение — одна из самых зрелых технологий ИИ с измеримым экономическим эффектом. На производстве оно решает задачи, которые человеческий глаз выполняет медленно и с ошибками: обнаружение микродефектов, подсчёт продукции, контроль сборки. В этой статье разберём ключевые сценарии применения, интеграцию с существующей инфраструктурой и реалистичные ожидания по срокам и окупаемости.
Читать →ИИ для документооборота: как автоматизировать работу с договорами и счетами
В среднем сотрудник тратит до 30% рабочего времени на рутинную работу с документами: ввод данных из счетов, проверку условий договоров, согласование актов. Эти задачи не требуют квалификации, но отнимают время и порождают ошибки. Современные ИИ-решения способны извлекать данные из неструктурированных документов, валидировать их и передавать в учётные системы — быстрее и точнее человека.
Читать →