Как оптимизировать работу с нормативно-методической документацией: обзор функционала Cursor

Работа с внутренними регламентами, приказами и методическими указаниями часто требует значительных временных затрат на поиск актуальных версий документации, отслеживание взаимосвязей и контроль изменений. В крупных компаниях — это не редкая проблема, а ежедневная рутина. Объем нормативно-методической документации измеряется терабайтами, а ее актуальность и доступность важны для работы всей компании и принятия взвешенных решений.

Одно из наших ключевых решений, платформа Cursor, помогает бизнесу структурировать корпоративные знания и обеспечивает эффективный поиск и анализ документов.

Рассказываем о ключевых возможностях Cursor, которые помогут превратить систему НМД в управляемую и осмысленную среду знаний всей компании:

✅ Умный поиск по документам: функция семантического поиска позволяет находить документы в нормативной базе по смыслу и неточным формулировкам, предлагает дополнительные термины и варианты поиска для более точного результата, ускоряя время обработки НМД.

✅ Платформа автоматически выявляет связи между документами, формирует взаимные ссылки, показывает документы, которые схожи по тексту или имеют такую же смысловую нагрузку, что позволяет находить дублирующиеся НМД.

✅ Гибкая система фильтрации позволяет ограничивать поиск по типу документа, дате, статусу и другим атрибутам, что ускоряет доступ к нужным материалам.

✅ Возможность отслеживать версионность НМД позволяет видеть актуальные и предыдущие версии документации, сравнивать их и всегда быть в курсе изменений без обращения к тексту документа, а также получать уведомления об их изменениях напрямую заинтересованным сотрудникам.

✅Инструмент сбора и анализа обратной связи: при планировании работ по разработке и актуализации документации методологи могут опираться на аналитический срез, чтобы знать, какие документы брать в работу в первую очередь.

✅Платформа позволяет создавать пакеты документов для ознакомления — например, пакет «Новому сотруднику» с необходимыми НМД для новых членов команды.

✅ Визуальный конструктор как инструмент администрирования позволяет методологам и администраторам настраивать модели данных, формы, правила индексации и поиска без глубокого погружения в код для ускорения адаптации системы под конкретные бизнес-процессы.

Платформа эффективно работает в крупных корпорациях, холдингах, государственных ведомствах и научно-образовательных учреждениях, где критически важна скорость и точность работы с внутренней документацией.

Такой подход помогает:
👉 Линейным сотрудникам — быстро находить информацию для повседневных задач;
👉 Новым сотрудникам — быстрее погружаться в рабочие процессы и ориентироваться во внутренних регламентах;
👉 Экспертам и методологам — анализировать большие массивы данных и поддерживать актуальность базы знаний;
👉 Аналитикам — гибко настраивать систему под меняющиеся требования.

📌 Хотите увидеть, как это работает?
Напишите «+» в комментариях — проведем демонстрацию решения, покажем реализованные кейсы и расскажем, с чего начать внедрение в вашей компании.

Как устроена бизнес-платформа для работы с корпоративными данными

При первом касании может показаться, что Cursor — только поисковая строка и выдача результатов. На самом деле, за современным корпоративным поиском стоит сложная архитектура, которая обеспечивает скорость, точность и масштабируемость.

Микросервисная архитектура: почему это ключевое преимущество?
В основе Cursor и других наших решений лежит принцип модульности. Это - набор независимых сервисов, которые взаимодействуют друг с другом. Такой подход позволяет масштабировать систему под задачи любого объема — от отдельного департамента до крупного холдинга, внедрять и обновлять функционал без остановки всей системы, а также интегрироваться с существующей ИТ-инфраструктурой компании.

Подробнее о том, из каких модулей состоит Cursor:

1️⃣ Агрегатор данных собирает и унифицирует информацию из разнородных источников, включая неструктурированные данные (docx, pdf). Извлекает текст, выделяет ключевые сущности, сегментирует документы.

2️⃣ Движок индексации позволяет настраивать правила индексации по типам сущностей и атрибутам, обеспечивая точность и актуальность поисковой выдачи, а также дает администраторам инструмент контроля качества базы знаний.

3️⃣ Нормализация текста приводит слова к базовой форме (лемматизация), исправляет опечатки и учитывает морфологию языка — это основа для точного поиска.

4️⃣ Модуль семантики и пересечений находит семантически близкие документы, выявляет содержательные пересечения и строит граф связей между документами.

5️⃣ Поисковый модуль обеспечивает полнотекстовый, контекстный и атрибутивный поиск с поддержкой кросс-языковых запросов и фасетной фильтрации.

6️⃣ Модуль AI-ассистент позволяет получать готовые ответы на вопросы сотрудников в диалоговом режиме, без необходимости вручную искать и анализировать документы

7️⃣ Консоль администрирования позволяет методологам и администраторам гибко настраивать модель данных (типы объектов, атрибуты, связи), права доступа, конструктор карточек, форм и реестров.

8️⃣ Модуль аналитики отслеживает динамику пополнения базы, активность пользователей и предоставляет готовые отчеты для руководителей.

Данные в Cursor проходят строгую цепочку обработки: индексация → нормализация → агрегация → семантический анализ. Такой подход позволяет системе находить не просто слова, а смысловые связи между документами, а вместе с тем делает Cursor гибким инструментом для работы с корпоративными знаниями.

Подробнее о технической реализации готовы рассказать на демонстрации решения. Для её проведения напишите «+» в комментариях 👉

Разумный подход: как спланировать бюджет на внедрение ML-проекта

В IT World вышла свежая статья — о том, как заложить реалистичный бюджет на ML-проект и избежать скрытых затрат.

Из чего складывается стоимость ML-проектов, почему изначальные оценки бюджета часто оказываются заниженными, как контролировать бюджет на каждом из этапов проекта - своим опытом поделилась Айканыш Орозбаева, директор по развитию бизнеса в Embedika.

Делимся ключевыми мыслями из колонки:
👉 Итоговая стоимость ML-проекта складывается не только из разработки модели. Значительная часть уходит на работу “за кадром”: очистку и разметку данных, интеграцию решения в ИТ-ландшафт компании, регулярное переобучение моделей. Также, ресурсы уходят на разработку бизнес-логики, которая связывает ML-модель с реальными задачами компании.
👉 Этап подготовки данных (очистка, разметка, формирование обучающих выборок) и непосредственно обучение моделей - самый трудоемкий и затратный из-за необходимости мощных вычислительных ресурсов и времени.
👉 Затраты на поддержку иногда сопоставимы с этапом разработки, особенно из-за необходимости контроля качества, адаптации моделей к изменяющейся среде и соблюдения регуляторных требований.
👉 Способы оптимизировать проект без ущерба качества есть на каждом этапе: запуск MVP для проверки гипотез, использование предобученных моделей вместо разработки с нуля, автоматизация разметки данных, грамотное комбинирование облачных сервисов и edge-вычислений.

🔗 Полную версию статьи читайте на сайте IT World.

Дайджест событий в области искусственного интеллекта

Сентябрь подтвердил тренд: ИИ становится коллегой, помощником и стратегическим активом — от научных лабораторий и офисов до школ и клиник. Делимся главными новостями месяца, которые вы могли пропустить.

В России:
🧠 Минобрнауки России и Университет Иннополис разрабатывают ИИ-ассистента для генерации научных гипотез, а также — LLM для анализа научно-технической информации совместно с НИУ ВШЭ.
🤖 Санкт-Петербургский госуниверситет промышленных технологий и дизайна представил прототип диалогового робота для персонализированных экскурсий с распознаванием речи и синтезом голоса.
🏥 Медицинский университет им. Сеченова запустил пилот ИИ-ассистента DocAI для поиска и анализа медицинских данных.
📊 ИТ-холдинг Т1 создал ИИ-агентов данных для автоматической работы с корпоративными хранилищами и BI-инструментами.
🎓 Во Владивостоке изучают возможность введения в школах уроков по работе с ИИ.

В мире:
🎬 YouTube представил набор ИИ-инструментов для авторов, включая чат-бота Ask Studio для аналитики канала и генерации идей.
💼 Microsoft добавила в приложения Office чат-бота Microsoft 365 Copilot Chat, ИИ-агентов и другие инструменты на основе ИИ.
📈 Anthropic научила чат-бот Claude создавать и редактировать таблицы и презентации.
🗣️ Alibaba выпустила модель распознавания речи Qwen3 ASR с поддержкой русского языка.
🔍 OpenAI разрабатывает платформу для найма на базе ИИ (OpenAI Jobs Platform) и открыла бесплатный доступ к функции Projects в ChatGPT.

Аналитика:
📊 По данным «Русской школы управления», 11% компаний уже внедрили ИИ в ключевые управленческие процессы, а 29% используют его для аналитики и HR.
🚀 DCLogic подтверждает: ИТ- и бизнес-руководство России видит главными драйверами цифровой трансформации именно ИИ (27,8%) и информационную безопасность (25,3%).
📈 «Сбер» выяснил, что крупный бизнес в будущем планирует активнее внедрять предиктивную аналитику (19%), облака (18%), сервисы принятия решений на основе данных (14%) и ГенИИ (13%).

#дайджест

Уровни зрелости подхода к работе с корпоративной документацией: от базового до AI-driven

Массивы корпоративной документации — это стратегический актив, потенциал которого большинство компаний недооценивает. Неэффективная работа с документами напрямую ведет к повторяющимся ошибкам, срыву сроков, неконтролируемым рискам и колоссальным затратам ресурсов. Сегодня ИИ технологии позволяют менять парадигму: документация становится ключевым элементом цифровой трансформации и фундаментом для внедрения интеллектуальных систем.

Вот почему для многих компаний становится актуальным вопрос, как оценить их уровень зрелости в управлении корпоративной документацией.
Мы выделяем три стадии:

🛡 Базовый уровень — защита интересов организации
Главная цель на этом этапе — порядок и безопасность, выполнение внешних требований регуляторов и защита интересов юрлица. Документация создается для закрепления порядка и распределения зон ответственности, а также для аудитов, проверок и потенциальных судебных разбирательств. Ее практическая польза для сотрудников и эффективности процессов вторична. Критерий успеха — формальное наличие полного комплекта актуальных документов, независимо от их объема и удобства.

📊 Уровень операционной эффективности — помощь сотруднику при выполнении своих рабочих задач
Фокус смещается на повышение эффективности бизнес-процессов. Документы используются для снижения трудоемкости, увеличения скорости работы, минимизации ошибок и управления рисками. Критерий успеха — измеримое улучшение операционных показателей: скорость, качество, стоимость, количество инцидентов.

🧠 Уровень данных — фундамент для AI
Документация перестает быть текстом для человека и превращается в структурированный набор данных, граф знаний. Это качественный датасет для обучения и работы AI-ассистентов, которые способны анализировать информацию, давать эффективные рекомендации и автоматизировать принятие локальных решений. Критерий успеха — возможность эффективно использовать массив документов для обучения и работы интеллектуальных систем.

А на какой из стадий находится ваша компания и с какими вызовами в работе с документацией вы сталкиваетесь? Поделитесь с нами в комментариях 👇

Как превратить документы в инструмент управления бизнес-процессами

Регламенты, инструкции и положения в крупных компаниях часто устаревают и не соответствуют реальным бизнес-процессам. Этот разрыв между формальными предписаниями и практикой — прямая причина финансовых потерь и стратегических рисков.

Проблема в фундаментальной связи: бизнес-процессы закреплены в документах, и расхождения в массиве документации неизбежно приводят к издержкам.

👉 Цифровизация, реализуемая по принципу «сверху вниз», оптимизирует управленческие процедуры, но часто не доходит до основных производственных ресурсов, создавая двойную нагрузку для линейного персонала без роста общей эффективности.
👉 Компании годами тратят ресурсы на разработку и поддержку документов, которые не используются для принятия решений, не предотвращают ошибки и не помогают извлекать уроки из прошлых неудач.
👉 Один процесс дробится между разными департаментами, что приводит к длительным согласованиям, тормозит преобразования и увеличивает транзакционные издержки.

Решение — не в тотальном переписывании инструкций, а в изменении роли документации. С помощью технологий ИИ и NLP документация превращается в структурированные данные. Это открывает три ключевые возможности:

✅ Документы становятся машиночитаемыми. Нейросеть анализирует тысячи страниц, выявляя противоречия и актуализируя информацию во всех системах.

✅ Появляется новый «потребитель» данных — цифровой сотрудник. Теперь документацию можно использовать для обучения ИИ-ассистентов, которые консультируют сотрудников, помогают в автоматизации и поддерживают базу знаний в актуальном состоянии.

✅ Фокус смещается на бизнес-результат. Такой подход позволяет решать конкретные задачи: от оптимизации бюджета на обучение до управления производственными рисками и снижения нагрузки на техподдержку ИТ-систем.

Важно, чтобы документы приносили пользу для бизнеса. Современные технологии позволяют превратить документы в эффективный инструмент управления процессами, который обеспечивает скорость, снижает затраты и минимизирует риски.

А вы уже используете ИИ для работы с документацией? Расскажите в комментариях! 👇

Делимся анонсом от Платформы сорегулирования!
С октября платформа пополнится функцией ИИ-анализа законопроектов. Теперь система не просто пересказывает текст, а формирует полноценную дорожную карту адаптации бизнес-процессов. Это наглядный пример того, как технологии выводят анализ нормативно-правовых документов на новый уровень.

Коллеги уже протестировали функционал ИИ-помощника и поделились результатами у себя в канале 👉

ИИ-анализ законопроектов уже в октябре!

Мы протестировали новый функционал Платформы сорегулирования, который скоро станет доступен всем пользователям. 🧠

Искусственный интеллект Платформы только что подготовил полноценную справку по одному из самых обсуждаемых законопроектов — изменениям в Налоговый кодекс (№ 1026190-8), который может вступить в силу уже с 1 января 2026 года.

Что умеет ИИ-помощник:
✅ Анализирует текст законопроекта и выделяет ключевые изменения
✅ Оценивает риски для бизнеса по каждому блоку
✅ Формирует дорожную карту адаптации
✅ Даёт рекомендации по верификации и мониторингу
✅ Следит за сроками и индикаторами

Сразу скажу, что мы не редактировали получившиеся выводы и рекомендации.

Важно:
• ИИ не заменяет эксперта или юриста, а снимает с него первую часть обзорной аналитики, предоставляя возможность копать в глубину, а также дает идеи и направления для развития замечаний;
• ИИ не просто пересказывает текст, а структурирует его, оценивает последствия и предлагает конкретные шаги для бизнеса — от пересмотра договоров до стресс-тестирования финансовых моделей;

Функционал появится во второй декаде октября.

Пример справки — лишь первый шаг. В будущем ИИ сможет помогать с анализом правок, сравнением версий и даже прогнозированием правоприменительной практики.

Буду благодарен за обратную связь и предложения.

#ПлатформаСорегулирования #ИИ #Налоги #НДС #МСП

а вот сама Справка для скачивания

AI-ассистенты, которые окупаются: где запускать и как считать выгоду

AI-ассистент (или AI-чат-бот) — это «умный сотрудник», который берёт на себя повторяющиеся задачи. Он выгоден там, где много однотипной работы и нужно отвечать быстро.

1️⃣ Поддержка клиентов — отвечает на типовые вопросы и восстанавливает доступ, снижая нагрузку на операторов на 50–70% и отвечая клиентам 24/7.
2️⃣ Продажи — обрабатывает заявки, задавая уточняющие вопросы и записывая на звонок, что дает рост конверсии на 15–30%.
3️⃣ Документы и договоры —находит ключевые пункты в договорах и заполняет шаблоны, сокращая время на рутину в 2 раза и минимизируя риски.
4️⃣ Операционные задачи — принимает заявки, сверяет накладные и формирует отчеты, ускоряя процессы на 30–50%.
5️⃣ Внутренние запросы и HR — отвечает сотрудникам и ищет информацию в базе знаний, разгружая HR и ускоряя онбординг.

Быстрый тест «окупится / не окупится»:
➖ Задача повторяется сотни раз в месяц?
➖ Время сотрудника стоит заметных денег?
➖ Процесс можно описать правилами/шаблонами?
➖ Результат видно по цифрам уже через неделю?

👉 Если «да» хотя бы на 3 из 4 — проект, скорее всего, окупится.

Считаем выгоду «на пальцах»:
Экономия/мес = обращения × минуты × доля, которую возьмёт ассистент × ставка часа.

Пример: 3000 обращений × 10 мин × 50% = 300 часов/мес.
При ставке 1000 ₽/час → экономия 300 000 ₽/мес.
За вычетом расходов (AI ~25к/мес + внедрение 2,5 млн) чистая прибыль ~275 000 ₽/мес. Окупаемость — около 10 месяцев. И это без учета снижения ошибок и роста скорости.

Как запускать без «боли»:
🔹 Выберите 1–2 простых сценария и зафиксируйте «как есть» без ИИ.
🔹 Запустите пилот с ИИ-ассистентом на ограниченной аудитории. Подведите итоги пилота
🔹 Расширяем охват, подключаем новых пользователей и источники данных следим за качеством, максимизируем эффекты.

Отказаться от внедрения рекомендуется, если у вас: мало запросов, хаос в процессах, уникальные кейсы или нет доступа к данным.

Больше кейсов и примеров — в телеграм-канале: @apesenko
Вопросы и разбор вашей ситуации — @pesenko

Внедрение процессного подхода к управлению документами приносит измеримую выгоду: с платформой Standart трудозатраты на разработку и анализ документации сокращаются на 35%, а время на согласование и выработку единой позиции — на 40%. Это становится возможным за счет выстраивания полного цикла работы с документами в единой среде.

#цифрадня

СЭД и Standart от Embedika: в чем различия между двумя системами

Классические Системы электронного документооборота (СЭД) — фундамент для цифровизации компаний на базовом уровне. Они фиксируют все необходимые формальные шаги и людей: участников процесса, маршруты по регламенту, согласования, подписи, смену статусов, хранение и архив. По сути, это «протокольные» процессы, цифровой скелет документооборота — необходимый минимум.

Standart развивает эту концепцию, выходя за рамки архива и маршрутов и добавляя к надежности СЭД удобства для повседневной работы. Это - платформа для управления полным жизненным циклом документации, глубоко интегрированная в операционную деятельность. Вы не просто видите файлы для согласования, а получаете полный контекст и инструменты для работы: версионность, сравнение, уведомления, подписки, совместные обсуждения и рекомендации системы. Платформа показывает аналитику — связи между документами, пересечения и всё, что известно по конкретному вопросу, а также возможности промониторить отдельные этапы работы и увидеть, на каком из них возникла просрочка и по какой причине.

Подробнее о ключевых технологических отличиях 👇

➖ СЭД работает с документом как с файлом. Основные операции — регистрация, хранение, перемещение между согласующими. Фокус смещен на фиксацию результата.
✔️ Standart же управляет документом как элементом бизнес-процесса. Платформа обеспечивает не просто согласование, а весь цикл: от анализа существующей базы и выявления противоречий до совместной разработки, ревизии и актуализации на основе данных.

➖ Аналитика в СЭД чаще всего отвечает на базовые вопросы: «Кто согласовал документ?» и «Какой текущий статус?».
✔️ Аналитика в Standart дает понимание состояния всей системы документации: метрики актуальности, пересечения требований, нагрузка на сотрудников, соответствие регламентов реальным бизнес-процессам.

Таким образом, СЭД автоматизирует поток документов, а Standart — интеллектуальную работу с содержащейся в них нормативной и методической базой. Результат — не просто порядок в архиве, а повышение скорости внедрения изменений, снижение трудозатрат на анализ и исключение регуляторных рисков.

Остались вопросы о различиях между СЭД и платформой Standart? Задайте их в комментариях, и мы разберем их детально в одном из следующих постов.

Как Standart находит противоречия в документах: семантический граф и анализ связей

Одна из ключевых проблем управления документацией — скрытые противоречия и дублирования. Разные отделы создают документы, которые могут конфликтовать по требованиям, использовать разночтения в терминах или дублировать друг друга. При этом классические СЭД не способны выявить такие связи.

Standart решает эту задачу с помощью семантического анализа и построения графа связей. Рассмотрим, как это работает:

1️⃣ Извлечение сущностей и терминов — система автоматически выделяет из текста ключевые сущности: термины, определения, названия процессов, ответственных лиц и нормативные требования. За это отвечают алгоритмы обработки естественного языка (NLP).
2️⃣ Семантический анализ — Standart анализирует не просто слова, а их смысл. Алгоритмы определяют контекст использования терминов и выявляют логические связи между документами.
3️⃣ Построение графа связей — на основе проанализированных данных система строит семантический граф. Он представляет собой визуальную модель, где узлы — это документы, термины или требования, а связи — отношения между ними.

Пример работы системы на практике:

Допустим, в компании действуют: документ А — «технический регламент Х», который требует проведения ежеквартального контроля определенных параметров. Документ Б — «инструкция по эксплуатации Y», который предписывает ежегодный контроль этих же параметров.

Что сделает Standart:
Система выделит ключевые термины «контроль параметров», «технический регламент» и «инструкция по эксплуатации». В процессе семантического анализа алгоритмы обнаруживают прямое противоречие в периодичности контроля одного и того же процесса. Визуально в графе связей будет показана четкая взаимосвязь между документами А и Б, а сам узел связи будет помечен системой как конфликтующий. Методолог получит автоматическое уведомление о выявленном противоречии с точным указанием мест в документах, где требования не совпадают.

👉 На практике это означает сокращение времени на выявление конфликтов с недель до минут, автоматизацию ревизии документов при их создании и изменении, повышение качества нормативной базы компании и снижение рисков от выполнения противоречивых указаний.

Для методологов и архитекторов процессов это переход от ручного сравнения документов к управлению на основе данных.

А какие инструменты для анализа документов используете в настоящее время и с какими сложностями при согласовании документов сталкиваетесь чаще всего?

Подборка полезных и интересных материалов

ИИ продолжает менять подходы в бизнесе, образовании и разработке. Как всегда, делимся свежими статьями, исследованиями и мнениями экспертов, которые стоит изучить, чтобы быть в теме.

Статьи:
📎 Колонка ректора РТУ МИРЭА Станислава Куджа в «Ведомостях» о том, почему владение ИИ становится такой же базовой компетенцией выпускника, как и знание иностранного языка.
📎 Интервью с руководителем направления ИИ холдинга Т1 Сергея Голицына для ICT.Moscow о практических способах ускорить внедрение искусственного интеллекта в компаниях.
📎 Разбор от команды «СберТеха» в TAdviser с кейсами, в которых применение ИИ помогает компаниям повышать эффективность бизнес-процессов.
📎 Анализ растущего рынка Machine Learning as a Service (MLaaS) от «Ведомостей» — кому и зачем нужны сторонние ML-мощности.
📎 Колонка директора по развитию бизнеса Just AI Светланы Захаровой и юриста Кирилла Тимченко в Forbes о том, как новая концепция госрегулирования может повлиять на сценарии развития ИИ в России.

Заметки в блогах:
✍️ Эксперты VK на «Хабре» делятся опытом сборки русского мультимодального датасета для оценки моделей VLM (Vision-Language Models).
✍️ Специалисты MTS AI рассказывают, как нейросети помогают автоматизировать рутину и анализировать документы в юриспруденции.
✍️ Заметка на «Хабре» по мотивам докладов из конференций Олега Бунина: кто владеет правами на код, сгенерированный нейросетью.

Книги:
📚 Speech and Language Processing от Дэниела Джурафски и Джеймса Х. Мартина — книга для тех, кто работает с NLP.
📚 «Нейросетевые методы в обработке естественного языка» Йоава Голдберга — классическое пособие по основам ML и NLP.

Подкасты:
🎤 Выпуск подкаста «Короче» от Сбера — как эффективно работать с ИИ уже сегодня и какие навыки для этого нужны.
🎤 Эпизод подкаста «ИИнсайт» о том, как технологии искусственного интеллекта интегрируются в такие традиционные сферы, как библиотечное дело.
🎤 ML-специалист Максим Шапошников в Machine Learning Podcast о том, кто такие «мыслящие агенты» на основе ИИ и каков их реальный потенциал.

Разбираем платформы LAMP и Verdi — технологическое ядро решений Embedika

Решения Embedika — Cursor, Standart, Contract — работают на основе двух собственных технологических платформ: LAMP и Verdi. Это наши разработки, которые обеспечивают интеллектуальную обработку данных и выстраивание бизнес-логики.

LAMP (Language & Machine Processing Platform) — это программная платформа для обработки и интеллектуального поиска текстовых данных, а также для обучения ML-моделей.
Verdi — платформа для создания бизнес-логики внутренних процессов и администрирования.

Рассказываем подробнее о том, как работают эти платформы!

👉 LAMP отвечает за семантический поиск, поиск прямых текстовых заимствований и контекстное расширение запросов. Именно эта платформа позволяет находить информацию по смыслу, а не только по ключевым словам, и строит RAG-ответы с цитированием источников.

👉 Verdi реализует базовую функциональность систем: управление уведомлениями, пользователями, аутентификацию, авторизацию, работу со справочниками, журналирование и аудит. Это каркас, который обеспечивает стабильность и управляемость всех процессов.

На основе LAMP и Verdi мы создали набор встраиваемых ML-сервисов. В их числе сервис по определению токсичной лексики, выявление ошибок разного рода, рекомендательная система по заполнению ключевой информации, сервис по выделению необходимых данных из документов и диалоговая система на базе LLM.

Микросервисная архитектура позволяет реализовывать проекты любой сложности из готовых компонентов. Это дает возможность быстрого и гибкого внедрения продуктов, которые решают конкретные бизнес-задачи. Все решения разработаны нами с нуля, платформа LAMP зарегистрирована в реестре отечественного ПО.

💬 Хотите узнать больше? Пишите в комментарии и мы расскажем подробнее о каждой системе.