AI и машинное обучение
AI, который решает задачи
Начинаем с метрики, а не с модели. Определяем, что должно стать быстрее, дешевле или точнее, строим прототип за пару недель, измеряем качество и только потом масштабируем.
С чем приходят
- 01Снизить нагрузку на поддержку и продажи
- 02Находить ответы в тысячах документов за секунды
- 03Встроить AI-функции в существующий продукт
- 04Автоматизировать рутину, где нужен здравый смысл
Что делаем
- Ассистенты и агенты на LLM с доступом к вашим системам
- RAG: ответы по базе знаний со ссылками на источники
- Классификация, извлечение данных, модерация
- Голосовые и чат-интерфейсы на естественном языке
- Пайплайны данных и оценка качества моделей
- Подбор модели под задачу и бюджет, включая локальные и российские LLM
Требования и стандарты
- 152-ФЗ: данные не покидают ваш контур
- Локальные модели и российские LLM (GigaChat)
- Журналирование и контроль ответов модели
Проектируем с учётом этих требований. Конкретный набор определяем на брифе.
Концепт-кейс
КонцептAI и машинное обучениеE-commerce
AI-ассистент поддержки интернет-магазина
- Клиент
- Магазин электроники, 3 000 обращений в день
- Задача
- Операторы тонут в однотипных вопросах о статусах заказов и возвратах.
- Решение
- LLM-ассистент с доступом к заказам и базе знаний
- Передача сложных случаев оператору вместе с контекстом
- Ответы со ссылками на источники
- Дашборд качества ответов
- Цели
- Типовые вопросы решаются без оператора
- Ответ за секунды круглосуточно
- Каждый ответ можно проверить
Стек
- Python
- LLM
- RAG
- pgvector
- React
Срок8 недель