❓ Представьте, что вам нужно прочитать 100 документов (статей, докладов, договоров) и выделить основные тезисы или найти конкретные пункты. Сколько времени на это уйдет?

А теперь возьмите современные технологии и отдайте им это в работу. Например, используйте RAG (Retrieval-Augmented Generation), которая представляет собой инновационную технологию в области ИИ и обработки естественного языка. С помощью RAG:
☑️ Ускоряется процесс принятия решений на 20-40%
☑️ Повышается точность и релевантность ответов на 10-20% по сравнению с моделями без использования механизма извлечения информации
☑️ Улучшается качество предоставляемых услуг компанией

💡 Её особенность в способности генерировать ответы, используя дополнительную информацию из внешних источников с помощью комбинирования методов поиска информации (retrieval) и генерации текста (generation).

Это может пригодиться в сферах, где требуется высокая точность и релевантность ответов. Смотрите в наших карточках примеры, где можно использовать Rag.

👀 Подробности об использовании ИИ для ваших задач.

😎 Всем привет! Мы подготовили подробную инструкцию по созданию XR-приложения на Unity. Если взять и применить по аналогии этот алгоритм, то можно сделать свое несложное приложение и использовать его для обучения сотрудников или демонстрации возможностей вашего продукта потенциальному (или реальному) клиенту.

Напомним, что XR (Extended Reality) или технологии расширенной реальности — это общий термин для AR (дополненная реальность), MR (смешанная реальность) и VR (виртуальная реальность). Чем они отличаются друг от друга, рассказывали здесь.

👀 Вот здесь мы показали на практике, как сделать XR-приложение для промышленного предприятия, на примере станка TV16. Смотрите на видео, как в итоге это может выглядеть в формате AR, VR, MR.

P.S. использовать алгоритм будет проще разработчикам и людям, которые разбираются в коде

👋 Помните, мы сравнили DeepSeek с другими нейронными сетями, чтобы узнать, какая из них будет полезней для IT-разработки? Так вот теперь мы сделали то же самое, но для другой задачи и при использовании этими моделями другого инструмента — RAG (Retrieval-Augmented Generation).

➡️ RAG — это инновационная технология в области ИИ и обработки естественного языка. Вот здесь мы рассказывали про задачи и сферы, где можно использовать этот метод. А сейчас сравним результаты нейронных сетей в решении задачи c использованием технологии RAG.

🔤🔤🔤🔤 ⤵️
Мы взяли за основу кейс онбординга в компанию. Как известно, в каждой компании есть список регламентов и/или база знаний по процессам. Но часто из-за объема информации в них сложно разобраться. Поэтому сотрудник обращается к своим коллегам с вопросами по процессам работы. Но можно снизить нагрузку на команду с помощью обученного telegram-бота, который сам ответит на вопросы сотрудника. С чего начать? Выбрать LLM (large language model, большая языковая модель), которая бы осуществляла поиск по базе знаний и генерировала ответ на заданный вопрос.

👀 Итак, смотрите наши карточки.

🚨 А ещё мы готовы разработать умного ассистента на основе RAG с учетом особенностей вашего бизнеса. Его можно использовать для поиска информации в огромных базах знаний, документах или инструкциях. Вы или ваши сотрудники больше не будете тратить время на это, а получите точный ответ за несколько секунд. Оставьте заявку.