Тренды, разобранные по делу
Разработка ПО, импортозамещение, прикладной ИИ, безопасность КИИ и интеграция – без хайпа, с практикой системного интегратора.
Агентный ИИ в обработке документов: от извлечения данных к действиям
Агентный ИИ превращает распознавание документов в цепочку действий: проверка, маршрутизация, запись в учётные системы. Что это даёт бизнесу и госсектору.
ЧитатьОценка ИИ-проекта: метрики качества RAG и галлюцинаций для продакшена
Какие метрики RAG и галлюцинаций измерять перед выводом ИИ-системы в продакшен: faithfulness, precision контекста, контроль выдумок и приёмочные критерии.
ЧитатьRAG в закрытом контуре: архитектура без утечек корпоративных данных
Как построить RAG-систему в изолированном контуре: локальные LLM и эмбеддинги, контроль доступа к источникам и защита от утечек данных в B2B и госсекторе.
ЧитатьИИ-агент для внутренней поддержки: автоматизация ITSM и HR-запросов
Как ИИ-агент закрывает рутинные ITSM- и HR-запросы внутри компании, снижает нагрузку на первую линию и работает в контуре по 152-ФЗ.
ЧитатьПромышленная эксплуатация ИИ: MLOps и LLMOps в закрытом контуре
Как перевести ML-модели и LLM в промышленную эксплуатацию внутри закрытого контура: воспроизводимость, мониторинг дрейфа, безопасность и комплаенс.
ЧитатьGigaChat 2.0 и новое поколение российских LLM: что изменилось для бизнеса
Разбираем GigaChat 2.0 и новое поколение российских LLM: что реально меняется для B2B и госсектора и как внедрять модели без рисков.
ЧитатьМультиагентные системы: как несколько ИИ-агентов решают сложную задачу
Как мультиагентные системы из нескольких ИИ-агентов разбивают сложную задачу на роли, координируются и где это применимо в B2B и госсекторе.
ЧитатьАгентный ИИ: чем ИИ-агент отличается от чат-бота и где он нужен бизнесу
Разбираем, чем ИИ-агент отличается от чат-бота, как он планирует и выполняет задачи и в каких процессах бизнеса и госсектора он реально окупается.
ЧитатьТренды 2025: агентный ИИ, промышленный RAG и новые требования к КИИ
Что изменится в корпоративном ИИ в 2025 году: агентные системы, промышленный RAG и ужесточение требований к объектам КИИ.
ЧитатьПромпт-инжиниринг недостаточно: почему корпоративному ИИ нужен RAG и дообучение
Промпты не дают модели знать ваши данные. Разбираем, когда нужен RAG, когда дообучение и как это внедрить в корпоративном и госсекторе.
ЧитатьИИ-копилот для разработчиков: ускоряет ли он заказную разработку
Разбираем, где ИИ-копилот реально ускоряет заказную разработку, а где мешает, и как внедрять его в B2B и госпроектах без рисков.
ЧитатьGigaChat и YandexGPT в бизнесе: как выбрать LLM под закрытый контур
Сравниваем GigaChat и YandexGPT для бизнеса и госсектора: лицензии, развёртывание on-premise, безопасность данных и критерии выбора LLM под закрытый контур.
Читать