👍👍👍👍Ускоряем запуск специализированных AI-агентов: от идеи до production за месяц с платформой AI Assistant
Рынок ИИ переходит к гиперперсонализации и внедрению узкопрофильных AI-ассистентов для конкретных ролей: HR, поддержки, продаж, управления. Обычно разработка кастомного решения занимает несколько месяцев, требует значительных расходов и сложно масштабируется.
Мы нашли способ упростить и ускорить внедрение — разработали платформу автоматизации, которая построена на мультиагентной архитектуре и RAG-технологии. Она позволяет быстрее запускать специализированных AI-ассистентов в единой инфраструктуре.
Как работает система автоматизации:
◾️ AI-ассистент индексирует вашу базу знаний — PDF, таблицы, инструкции, схемы — и отвечает на вопросы пользователей в мультимодальном режиме со ссылками на источники. Данные обновляются автоматически без остановки системы.
◾️ Подключается к корпоративным сервисам: CRM, ERP, тикет-системами и базами данных. Ассистент видит историю клиента, статус заказа, остатки на складе и использует актуальные данные.
◾️ Ассистент встраивается в привычные каналы коммуникации: виджет на сайте, Telegram, мобильное приложение. Единая база знаний и логика ответов работают на всех площадках.
◾️ AI получает оценки ответов от пользователей, учитывает обратную связь и автоматически корректирует сценарий и поведение.
◾️ Платформа интегрируется с SSO-системами для авторизации пользователей. Диалоги проходят аудит, доступно маскирование персональных данных и разграничение прав доступа.
Система разворачивается в облаке, по гибридной схеме или полностью on-premise и позволяет обрабатывать данные в соответствии с 152-ФЗ.
Предлагаем начать с демо на ваших данных с дальнейшим переходом в пилот, проверить гипотезу на реальных пользователях и масштабировать решение по мере роста задач.
Запишитесь на демо — покажем, как AI-агент работает в ваших бизнес-процессах.
· 10.04
Мультиагентная архитектура + RAG + on-premise — это сильная комбинация именно для корпоративного рынка, где данные нельзя отдавать в облако. Практический вопрос: как решается проблема «галлюцинаций» в ответах со ссылками на источники? У RAG-систем есть известная слабость — модель может уверенно ссылаться на источник, но интерпретировать его неверно. Это особенно критично в HR или поддержке, где ответ влияет на реальное решение пользователя.
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён