System Design, AdTech и оптимизация RAG: подборка экспертных постов от ML-инженера

Коллеги, сегодня делимся с вами подборкой полезных материалов от канала ML Advertising (@dsinsights). Его ведет Евгений, Senior ML Engineer в рекламных технологиях. В своем канале он разбирает сложные высоконагруженные системы, рассказывает о рекламных биржах и делает «боевые» заметки с полей онлайн-рекламы.

Если вы хотите прокачаться в архитектуре систем, понять, как ML работает в реальном продакшене, и узнать, что творится «под капотом» у крупных платформ — вам будет полезно заглянуть в этот канал.

Что вы найдете на канале?

🔹 Разборы вопросов с собеседований по System Design:
— Почему Apache Kafka быстрая?
— Как Uber оценивает время поездки?

🔹 Как устроена инфраструктура и бэкенд платформ рекламных ставок:
— Реализация платформ ставок на инфре Amazon
— Как работают ставки в реальном времени?

🔹 Как применяется AI в онлайн-рекламе:
— AI в AdTech
— Динамическое ценообразование
— Как ускорить ML модели на проде

🔹 Оптимизация RAG систем:
— Как устроен RAG?
— Векторные БД и бенчмарки
— Тюним гипер-параметры RAG

Если вы интересуетесь тем, как устроена рекламная индустрия «под капотом», и как в ней работает ИИ присоединяйтесь и изучайте новое в ML Advertising!

Технический директор Embedika о главной проблеме рынка ИИ-решений в России

Российский рынок корпоративных ИИ-решений обладает большим технологическим потенциалом, однако сталкивается с проблемой — отечественные компании редко создают готовые к внедрению продукты, соответствующие реальным бизнес-запросам. Обсуждаем проблему вместе с Алексеем Пантиным, техническим директором Embedika.

Делимся основными тезисами из публикации:

✔️ Крупные игроки (Сбербанк, Яндекс, VK) предлагают стандартизированные продукты, сложные для адаптации под уникальные бизнес-процессы. Небольшие разработчики владеют узкоспециализированными технологиями (OCR, NLP), но редко создают из них полностью готовые решения.
✔️ Бизнес рассматривает ИТ-бюджеты как статью расходов, а не инвестиции. Эта тенденция особенно заметна в секторах с низкой цифровой зрелостью, где преобладает ручной труд.
✔️ Российские ИИ-разработчики обладают конкурентным преимуществом в обработке естественного языка, где ключевую роль играет глубокое понимание локальных бизнес-процессов и языковой специфики.
✔️ Акселерационные программы стали ориентироваться на реальный спрос, требуя от участников подтверждения, что их решения действительно востребованы на рынке.

«Перспективы развития российского рынка ИИ-решений связывают с постепенным переходом от создания технологий к построению законченных продуктов. Однако для укрепления позиций необходимо накопление подтвержденных кейсов внедрения с измеримыми экономическими эффектами», — отмечает Алексей Пантин.

🔗Подробнее — в материале CNews.

#сми_о_нас

Почему внедрение ИИ-систем начинается с аудита данных

В дискуссиях о развитии искусственного интеллекта основное внимание часто уделяется архитектуре нейросетей и сложности алгоритмов. Однако успех внедрения ИИ в корпоративных процессах определяется другим фактором — качеством и структурой данных, на которых модели обучаются и работают. Сегодня рассмотрим, почему инфраструктура данных оказывает большее влияние на результат, чем выбор модели.

Современные модели машинного обучения, включая архитектуры NLP, во многом опираются на открытые разработки и тиражируемые решения. Их адаптация под конкретные задачи — вопрос техники и ресурсов. В свою очередь, данные — уникальный актив, который невозможно воспроизвести без глубокой интеграции в бизнес-процессы заказчика.

Можно выделить три аспекта, подтверждающих важность качественной подготовки данных:

1️⃣ Контекст и предметная область: универсальные модели не учитывают специфику терминологии, внутренних регламентов и структуры документов компании. Например, в юридической, технической или нормативной документации одни и те же термины могут иметь различную смысловую нагрузку. Без тщательной обработки и разметки данных модель не сможет корректно интерпретировать запросы и находить релевантные ответы.

2️⃣ Структурирование и объём: большинство корпоративных данных остаются неструктурированными — это документы, таблицы, презентации, архивы электронной почты. Вместо внедрения умного помощника бизнесу сначала нужно привести в порядок цифровой ландшафт: стандартизировать документы, настроить хранение, описать процессы. Без этого даже самая совершенная ИИ-модель будет демонстрировать низкую точность и полноту ответов.

3️⃣ Актуальность и чистота данных: устаревшие, противоречивые или дублирующиеся данные снижают качество работы системы. Например, если в корпоративной базе одновременно присутствуют устаревшие и актуальные версии документов, модель не сможет гарантировать достоверность результата без дополнительной обработки и верификации контента.

Основная задача при построении корпоративных ИИ-решений — не выбор наиболее современной модели, а формирование качественного массива данных. Инвестиции в очистку, структурирование и обогащение данных оказывают прямое влияние на окупаемость и эффективность внедрения искусственного интеллекта.

Подборка полезных и интересных материалов

ИИ-технологии активно трансформируют сферы жизни человека: от образования до бизнес-процессов. Собрали для вас актуальные статьи, исследования и экспертные мнения — всё, что поможет оставаться в курсе ключевых трендов искусственного интеллекта.

Статьи:
📎 Колонка первого заместителя председателя правления «Сбера» Александра Ведяхина о том, как ИИ изменит способы управления бизнесом.
📎 Материал Forbes по мотивам опроса руководителей крупных компаний о том, как активное внедрение ИИ повлияет на рынок труда.
📎 Интервью директора Управления исследований и инноваций «Сбера» Альберта Ефимова о технологических трендах и о том, как ИИ влияет на развитие науки в России.
📎 Материал «Ведомостей» по мотивам сессии Российского интернет-форума об опыте интеграции ИИ-решений российских и зарубежных компаний.

Заметки в блогах:
✍️ Эксперты «Билайн» на Хабре делятся опытом создания ML-фреймворка внутри компании.
✍️ Команда Manunoscript OCR поделились проектом, в котором научили нейросеть читать рукописи XIX века.
✍️ Большой обзор баз данных: как выбрать векторную БД для AI-агентов и RAG.

Книги:
📚 «Статистика и котики» Владимира Савельева, в которой автор простым языком объясняет сложные термины из статистики и анализа данных.
📚«Машинное обучение: подготовка к сложному интервью» Али Аминиана — незаменимый помощник для тех, кто готовится к собеседованию по системному проектированию в области ML.

Подкасты:
🗣 Подкаст Александра Соколовского о том, когда технологии перестают быть инструментом и становятся экосистемой, влияющей на всё: экономику, ценности, человека.
🗣 Выпуск подкаста «Рукотворный код» — как на практике применяется ИИ в бизнес-коммуникациях, и как он экономит время и деньги компаниям.

Подготовка данных для внедрения корпоративного ИИ: с чего начать?

Внедрение ИИ-систем в корпоративный контур требует методологической подготовки. Технология не заменяет экспертизу, а усиливает ее при условии качественных входных данных.

В одном из прошлых постов мы уже подчеркивали, что успешное внедрение технологии начинается не с выбора модели, а с аудита и подготовки данных. Ключевую роль в этом процессе получает методолог — именно он формирует бизнес-правила и критерии качества, без которых ИИ будет интерпретировать информацию некорректно или неполно. Технология автоматизирует работу с данными, но не может заменить эксперта в их структурировании и интерпретации.

Как подойти к подготовке данных перед внедрением ИИ:

1️⃣ Начните с инвентаризации источников данных:
Выявите все системы хранения в компании — от CRM и ERP до сетевых папок и облачных хранилищ. Фиксация форматов данных и ответственных за их актуальность формирует основу для построения единой точки доступа.

2️⃣ Унифицировать метаданные и систему атрибутов:
Определите общие классификаторы, теги и статусы для документов. Стандартизация атрибутов повышает точность поиска и последующего анализа данных ИИ.

3️⃣ Формализуйте процессы обработки информации:
Закрепите регламенты создания, согласования и архивирования документов. Четкие процессные маршруты снижают объем неструктурированной информации.

4️⃣ Обеспечьте интеграцию между системами:
Настройте безопасную передачу данных между репозиториями, выбрав подходящий способ интеграции: файловый обмен, общую базу данных, API или обмен сообщениями. Это необходимо для формирования целостной информационной среды.

5️⃣ Внедрите систему регулярного аудита качества:
Определите метрики для оценки актуальности и полноты данных. Это позволяет поддерживать высокий уровень доверия к результатам работы ИИ-системы.

Подготовка данных — это не разовое действие, а непрерывный процесс. Даже после запуска ИИ-система требует постоянного мониторинга и дообучения. Модель необходимо актуализировать на новых данных и калибровать в соответствии с изменяющимися бизнес-задачами. Без этого этапа даже изначально успешно внедренная система быстро теряет эффективность.

Применение ИИ в бизнесе: полезный канал от практика

Делимся полезным каналом на тему ИИ @aidivision — углубленный ресурс о практическом применении искусственного интеллекта и машинного обучения.

Автор канала, специалист в области мехатроники и робототехники, на основе своего опыта разработки нейросетевых сервисов для бизнеса и проведения тренингов для крупных компаний (Газпрома, Т2, Сбера, СИБУРа, ПИКа, и других топов) делится знаниями о сложных технологиях.

На канале вы найдете:
✔️ тематические подборки;
✔️ обучающие эфиры с фокусом на решении прикладных задач;
✔️ аналитические обзоры новинок и трендов в мире ИИ с оценкой их реальной ценности.

Ресурс будет полезен руководителям, IT-архитекторам и специалистам по внедрению, которые хотят глубже разбираться в возможностях технологий машинного обучения для цифровой трансформации.

👉 Подробнее — @aidivision

Готовность компании к внедрению ИИ: что проверить перед стартом проекта

Планы по внедрению машинного обучения часто разбиваются о суровую реальность: бюджеты превышаются, а проекты затягиваются. Основная причина — фокус на разработке модели при недооцененной внутренней готовности компании к внедрению. Реальный бюджет складывается не только из лицензий или кода, но и из подготовки данных, интеграции и постоянной поддержки.

Прежде чем выделять бюджет на интеграцию решения, проверьте, насколько ваша команда готова к этому:

✅ Проведите аудит и подготовку данных:
Прежде чем обучать модель, необходимо провести их полный аудит и сформировать репрезентативный корпус документов для обучения. Проанализируйте, в каких системах хранятся нужные вам данные, и соберите их в единую выборку, которая отражает реальные бизнес-сценарии. Выявите, ошибки и несоответствия в форматах.

✅ Привлекайте экспертов предметной области:
Это ваши сотрудники, которые глубоко понимают специфику бизнес-процессов. Они проводят аналитику, организовывают и сопровождают процесс разметки данных, а также валидируют ее качество. Без их участия модель научится не решать реальную задачу, а угадывать ответы на абстрактном наборе данных.

✅ Проверьте гипотезу до полномасштабных инвестиций:
Сфокусируйтесь на одной конкретной гипотезе, которую можно проверить с минимальными ресурсами. Используйте для MVP короткие итерации и гибкую методологию, чтобы быстро фиксировать результаты и принимать решения.

✅ Не забывайте рассчитывать бюджет на интеграцию с поддержкой:
Значительная часть бюджета «съедается» после того, как модель уже обучена. Средства уходят на встраивание модели в IT-инфраструктуру компании: создание интеграций с уже существующими сервисами и платформами, обеспечение отказоустойчивости, соблюдение требований безопасности.

✅ Назначьте ответственных за мониторинг и настройте процессы:
Работа модели после внедрения требует постоянного контроля. Назначьте внутренних специалистов, которые будут отслеживать ключевые метрики качества с помощью встроенных решений вендоров или собственных систем мониторинга.

Успешное внедрение ИИ определяется не выбором самой передовой модели, а зрелым управлением данными, процессами и экспертизой. Прохождение этого чек-листа перед стартом проекта поможет сформировать реалистичный план, избежать перерасхода и получить от технологии измеримую бизнес-пользу.

Интеллектуальный слой для ERP и ECM-систем: работа в привычных интерфейсах с новыми возможностями

Внедрение ИИ-систем часто ассоциируется с полной перестройкой ИТ-ландшафта. Однако современный подход — не вытеснение, а интеграция. Для старта не требуется избавляться от привычных ERP или ECM-систем. Вместо этого они становятся основой для создания интеллектуальной среды.

Бизнес-платформы Cursor и Standart работают в синергии с привычными сервисами организации корпоративных данных, объединяют разрозненные источники и добавляют к ним интеллектуальные функции. Это позволяет использовать уже накопленные данные без их миграции и смены рабочих инструментов.

➡️ Cursor индексирует данные из различных источников (1С, SharePoint, сетевые папки или базы SAP). Решение создает единую точку доступа, не требуя переноса информации. И уже за счет NLP-технологий система понимает контекст запроса и находит документы по смыслу, а не только по точным совпадениям.

➡️ Standart встраивается в существующие процессы разработки и согласования документов. Система проверяет новые рабочие версии документов на соответствие базе внутренних регламентов компании на этапе разработки, показывает связи и пересечения, выявляет противоречия и дублирования, дает рекомендации. Работа продолжается в привычных интерфейсах, а инструменты аналитики цифровизируют работу с документами.

Эффективное внедрение искусственного интеллекта начинается не с отказа от существующей ИТ-архитектуры, а с ее развития.

Cursor и Standart действуют как связующее звено между привычными корпоративными системами и возможностями ИИ, превращая данные в рабочий инструмент для принятия решений.