Платформа для создания решений с искусственным интеллектом ПРИИСК
Платформа позволяет решать широкий круг бизнес-задач по повышению эффективности, используя возможности генеративного искусственного интеллекта. «ПРИИСК» позволяет в короткие сроки создать и внедрить нейропомощников в ваши процессы и информационные системы.
Добавьте нейропомощников на нашей платформе в вашу команду
Работают 24\7
Доступны для запросов в любое время, без выходных и перерывов, снижают барьер доступа сотрудников к нужной информации.
Отвечают быстро
Готовы ответить на ваш вопрос быстро и в контексте задачи, повышают скорость получения информации из большого объема.
Экономят ресурсы и время
Снижают нагрузку на профильных экспертов,, повышают скорость погружения в методологию и информационную систему новых сотрудников.
Обладают лучшей экспертизой
Являются цифровым двойником эксперта, готовы быстро и эффективно дообучаться.
Масштабируются
Готовы адаптироваться под ваши задачи, методологию и регламенты.
Безопасны
Гарантируют безопасность ваших данных и документов - работают без интернета и на вашей инфраструктуре.
ПРИИСК взаимодействует с языковыми моделями (LLM), используя RAG
RAG - Retrieval Augmented Generation - генерация ответа с использованием результатов поиска.
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.
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.
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.
База знаний и сервисы работы с ней
Базу знаний нейропомощника можно пополнять данными документов, аудио и видео записей или дата-сетов, поставляемых внешними ИС. Для документов разработаны сервисы автоматической предобработки и улучшения качества.
Интерфейсы пользователя
Зависят от задач и удобства пользователей: web-страница, чат-бот, e-mail (взаимодействует через почту) или интерфейс информационной системы.
Дашборды, мониторинг и отчетность
Позволяют понять востребованность нейропомощников и оценить удовлетворенность пользователей, своевременно запускать процедуры улучшения и контролировать трафик при использовании платных LLM.
Конфигуратор агентов
Увязывает в единое целое вопрос пользователя, информацию из базы знаний, подготовленную в соответствии с вопросом, запрос к LLM, саму LLM, выбранную для нейропомощника и подобранные параметры ее работы.
Модель ПРИИСК
Виды нейропомощников
Каких нейропомощников можно создавать с использованием платформы ПРИИСК
;Без базы знаний; С базой знаний; С использованием данных ИС
Пассивные; Обращаются напрямую к LLM. С возможностью настройки запросов, управления доступом, логирования и статистики; Консультации по теме, оценка документов, протоколирование и др.; Разные виды анализа на основании данных, рекомендации по выработке решений.
Проактивные; -; Формирование задач и рекомендаций на основе роли пользователя, нормативно-методической базы и календаря.; Формирование задач и рекомендаций на основе событий и данных ИС, нормативно-методической базы и календаря.