Как гарантировать высокое качество ответов от ИИ, даже если у вас “грязные” данные Качество данных определяет результат работы ИИ — это аксиома. Но что делать, если ваши данные — это хаотичные сканы и фото? Мы нашли способ заставить ИИ работать с «грязными» документами и выдавать точные результаты. Друзья, привет.

Поговорим сегодня о качестве работы искусственного интеллекта — о том, что волнует всех, кто хоть раз внедрял ИИ-решения в бизнес.

Есть известная истина: качество исходных данных = качество результата.

И это не просто мнение, это уже аксиома. Но вот что интересно — на практике бывают ситуации, когда данные далеки от идеала. Более того, иногда сам сценарий работы ИИ не предполагает никакой предварительной очистки.

Пример.

В компанию ежедневно приходят десятки документов: PDF, сканы, фото. Всё вразнобой, без структуры. А вам нужно не просто их прочитать, а извлечь ключевые показатели и на их основе делать аналитику.

Сидеть вручную, вычленять, структурировать — смысла нет, ведь именно ради этого вы и внедряете ИИ.

Мы столкнулись с такой задачей на одном из пилотов.

Не буду называть компанию (NDA), но суть такая:

нужно было обработать документы по 40–50 страниц, вытащить целевые данные и запустить последующий анализ. Проблема — большинство документов были не в виде файлов Word, а отсканированные, сфотографированные, неровные, с артефактами.

Первым шагом мы подключили OCR (в частности, Yandex OCR, хотя и встроенные модули современных моделей справляются достойно? а если применять IDP, то результат будет вообще выше всех ожиданий).

ИИ распознаёт текст — но этого мало. Ошибки, галлюцинации, потеря контекста — всё это делает результат нестабильным.

Мы нашли изящное решение. Мы добавили ИИ базу знаний, типичную для этой предметной области: справочники коэффициентов, терминов, методологий, аббревиатур.

В результате — модель не просто «читала» текст, а сопоставляла найденные значения с этими базами, сверяла, корректировала, уточняла контекст.

По сути, мы создали когнитивную систему: OCR + языковая модель + база знаний.

Такой тандем дал почти идеальную точность, даже когда использовали "грязные" входные данные.

А дальше — дело техники: шаблонные промпты, уточняющие инструкции и автоматический анализ.

ИИ сам доводил текст до ума, очищал и выдавал структурированный результат.

И всё это — без ручной работы.

Мораль проста:

Если хотите получить качественный результат от ИИ — научите его опираться не только на данные, но и на контекст.

Контекст — это и есть ваш невидимый фильтр качества.