AI және машиналық оқыту
Міндетті шешетін AI
Біз модельден емес, метрикадан бастаймыз. Не жылдамырақ, арзанырақ немесе дәлірек болуы керек екенін анықтаймыз, бір-екі аптада прототип жасаймыз, сапасын өлшейміз және содан кейін ғана масштабтаймыз.
Клиенттер немен келеді
- 01Қолдау мен сату бөлімдерінің жүктемесін азайту
- 02Мыңдаған құжаттан жауапты бірнеше секундта табу
- 03Бар өнімге AI-функцияларды кіріктіру
- 04Ойлауды қажет ететін күйбең жұмысты автоматтандыру
Не істейміз
- Жүйелеріңізге қолжетімділігі бар LLM-ассистенттер мен агенттер
- RAG: дереккөзге сілтеме беретін, білім базасына негізделген жауаптар
- Жіктеу, деректерді шығарып алу, модерация
- Табиғи тілдегі дауыстық және чат-интерфейстер
- Деректер пайплайндары және модель сапасын бағалау
- Міндет пен бюджетке сай модель таңдау, оның ішінде жергілікті және қазақ тілін түсінетін LLM
Талаптар мен стандарттар
- ҚР «Дербес деректер және оларды қорғау туралы» Заңы: деректер сіздің инфрақұрылымыңыздан шықпайды
- Жергілікті модельдер және деректерді Қазақстан аумағында сақтау
- Модель жауаптарын журналдау және бақылау
Осы талаптарды ескеріп жобалаймыз. Нақты жиынтығын брифте анықтаймыз.
Концепт-кейс
КонцептAI және машиналық оқытуE-commerce
Интернет-дүкенге арналған AI-қолдау ассистенті
- Клиент
- Электроника дүкені, күніне 3 000 өтініш
- Міндет
- Операторлар тапсырыс мәртебесі мен тауар қайтару туралы бір типті сұрақтарға көміліп қалған.
- Шешім
- Тапсырыстар мен білім базасына қолжетімділігі бар LLM-ассистент
- Күрделі жағдайларды контекстімен бірге операторға беру
- Дереккөзге сілтеме берілген жауаптар
- Жауап сапасының дашборды
- Мақсаттар
- Типтік сұрақтар операторсыз шешіледі
- Тәулік бойы бірнеше секундта жауап
- Әр жауапты тексеруге болады
Стек
- Python
- LLM
- RAG
- pgvector
- React
Мерзімі8 апта