Платформа ПРИИСК

платформа для работы с искусственным интеллектом на уровне организации

Российская платформа для создания нейропомощников и копилотов.
Позволяет быстро создавать ИИ-решения на основе генеративного искусственного интеллекта для самых различных бизнес-задач, поддерживать их работу, дообучать, администрировать и собирать аналитику по работе с ними.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ДЛЯ ПРИМЕНЕНИЯ НА УРОВНЕ ОРГАНИЗАЦИИ

Многие российские компании, особенно в корпоративном и госсекторе, предъявляют требования к созданию ИИ-решений во внутреннем контуре и их интеграции в корпоративную инфраструктуру. В таких случаях практически безальтернативным вариантом становится создание контролируемых приложений (нейропомощников) на собственной инфраструктуре.

Информационная безопасность

Далеко не все компании готовы размещать свои документы и данные на внешних ресурсах и "в облаке", но многие предъявляют требования к разграничению доступа своих сотрудников к информации.
Интеграция с корпоративными ИС

Интеграция ИИ-решений с корпоративными информационными системами и информационными ресурсами компании позволяет сделать ИИ-решения актуальными и отвечающими интересам конкретной организации, а сопровождение таких решений - менее затратным.
Надежность
доступа

Вы можете использовать российскую или зарубежную LLM или их сочетание в одном решении для того, чтобы обеспечить максимальную надежность и наилучшим образом использовать возможности нейросетей для решения ваших бизнес-задач.
Обучение на корпоративных данных

Для создания эффективного ИИ-решения на уровне организации его необходимо обучать на корпоративных данных и стандартах, чтобы учитывать эти данные в работе.
Контроль
и аналитика

Единая платформа предоставит более удобные инструменты взаимодействия и контроля результата работы LLM.
Доступ для всех сотрудников

Совместная работа десятков-сотен сотрудников и мониторинга их взаимодействия с LLM

ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ ЛЮДЕЙ VS ОРГАНИЗАЦИЙ

ИСПОЛЬЗУЕМ RAG

Организации, которые внедряют ИИ-решение для внутренних потребностей, дообучают нейросети на внутренних корпоративных данных.
В «ПРИИСК» мы используем RAG-подход*, при котором к контексту запроса присоединяется дополнительная информация, чтобы LLM могла сформировать наилучший и правильный ответ.

Публичные языковые модели в общем случае

«не знают» контекста организации,
не могут формировать ответы «для вас» и с учетом особенностей вашей организации,
небесплатны или имеют ограничения по количеству и объему запросов.

Контекст

RAG позволяет передать контекст о вашей организации в LLM, чтобы она его учитывала, подготавливая ответы «для вас».

База знаний

Предварительно создается База знаний с необходимыми материалами, система найдет и включит их в запрос к LLM.

Оркестр агентов

Если работа нейропомощника разбивается на несколько подзадач, для каждой подзадачи создается свой агент и организуется их совместное применение (оркестр агентов).

Проще для пользователя

Предъявляет меньше требований к пользователю в части предварительных знаний по запрашиваемому вопросу.

Стоимость

Передает «во вне» меньше информации, что делает стоимость формирования ответов дешевле.

*RAG - Retrieval Augmented Generation - генерация ответа с использованием результатов поиска.

ДОБАВЬТЕ НЕЙРОПОМОЩНИКОВ В СВОЮ КОМАНДУ

САМОСТОЯТЕЛЬНОЕ РЕШЕНИЕ ИЛИ ЭЛЕМЕНТ ВАШЕЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ

Гибкая настройка помощников

Используйте нейропомощники на платформе ПРИИСК, как самостоятельное решение или встраивайте их в нужную информационную систему.

Выбирайте публичные

ChatGPT 3.5,
4 turbo, 4o
YandexGPT Pro, Lite GigaChat Pro, Lite

или локальные модели

Llama 3 8b, 70b
Mixtral 7b
GigaChat 7b, 29b.

На примере интеграции нейропомощника по технической поддержки в информационную систему управления проектами ПМ Форсайт от нашего партнера

МОДЕЛЬ ПРИИСК

БОЛЬШОЙ КОНСТРУКТОР С НАСТРАИВАЕМЫМИ КОМПОНЕНТАМИ

В состав ПРИИСКа входят модули, которые позволяют говорить с пользователем на естественном языке, готовить информацию к загрузке и обучению, индексировать и хранить ее, а также взаимодействовать с большими языковыми моделями. А библиотека типовых нейропомощников существенно ускоряет создание и настройку новых ИИ-решений под задачи вашей организации.

Настраиваются:

Набор используемых агентов и схема их взаимодействия,
Промпты,
Пользовательский интерфейс (часто),
Конкретная LLM с определенными параметрами (иногда)

*Пример: библиотека нейропомощников для ИТ-системы нашего партнера

БАЗА ЗНАНИЙ И СЕРВИСЫ РАБОТЫ С НЕЙ

Вы можете наполнять базы знаний нейропомощников на основе документов, аудио- и видеозаписей или данных ваших информационных систем. Мы разработали сервисы автоматической предобработки файлов, которые используем для повышения качества работы нейропомощников, и создали сервисы улучшения качества: работы с глоссарием организации, предварительной обработки вопросов и другие методы, которые постоянно развиваются.

ИНТЕРФЕЙСЫ НА ВАШ ВЫБОР

Web-страница, на корпоративном портале или отдельном сайте;
Telegram \ чат-бот \ ...;
E-mail для общения через почту;
Элемент вашей информационной системы.

Управление правами и доступом происходит на стороне платформы ПРИИСК или на стороне информационной системы, которая является поставщиком данных.

*Пример: нейропомощник технической поддержки для ИТ-системы нашего партнера

УДОБНЫЙ КОНФИГУРАТОР ДЛЯ СОЗДАНИЯ

И СОПРОВОЖДЕНИЯ НЕЙРОПОМОЩНИКОВ

Конфигуратор позволяет объединить в единое целое вопрос пользователя, информацию из базы знаний, запрос к LLM, составленный в соответствии со спецификой нейропомощника, выбранную для нейропомощника LLM и параметры ее работы.

Если работу нейропомощника нужно разбить на части, то конффигуратор объединит их в "оркестр" и обеспечит совместную работу.

ДАШБОРДЫ, МОНИТОРИНГ И ОТЧЕТНОСТЬ

Позволяют понять востребованность нейропомощников и оценить удовлетворенность пользователей, своевременно запускать процедуры улучшения и контролировать трафик при использовании платных LLM.
Мониторинг качества работы позволяет своевременно запускать процедуры улучшения, а контроль трафика \ стоимости важен при использовании публичных платных LLM и при использовании локальных моделей.

ВНЕДРЕНИЕ, ДООБУЧЕНИЕ И ТЕХПОДДЕРЖКА

Внедрение нейропомощников всегда сопровождается контролем качества и настройкой взаимодействия с задействованными базами знаний и информационными системами. Для этого у нас есть специальные "нейропомощники для проверки нейропомощников" :) и другие инструменты.
Мы помогаем клиентам формировать базу знаний для нейропомощников, готовить и проверять данные для их обучения Также мы предлагаем методологическую поддержку и обучение ваших сотрудников работе с большими языковыми моделями (LLM) и промпт-инженерией.