Обучаем чат-боты на основе глобальных и локальных языковых моделей. Помогите вашим сотрудникам эффективнее искать документы и информацию в них, легче обучаться и меньше тратить времени на рутинные задачи и бизнес-процессы.
Мы специализируемся на ИИ-проектах с применением языковых моделей, которые способны понимать не только тексты, но и табличные данные, которые умеют "доставать" нужные данные из нужных таблиц при помощи правильных SQL запросов.
Мы обучаем чат-ботов на ваших данных: это может быть база знаний вашей компании или набор документов. Изучив ваши данные, чат-боты с искусственным интеллектом могут использоваться в качестве интеллектуальных помощников, помогая быстро находить и анализировать информацию.
Имея за спиной множество проектов по созданию чат-ботов с искусственным интеллектом, мы обладаем нужными навыками для быстрой настройки и разработки умных помощников, что сокращает время выполнения заказа.
Мы любим использовать модель GPT-4 для создания подробных описаний баз данных, что позволяет нашим чат-ботам лучше понимать структуру базы данных и генерировать точные SQL-запросы, адаптированные к каждой конкретной базе данных.
Однако выбор в пользу глобальных LLM не всегда оправдан. Например, когда есть производственная тайна и NDA. В таком случае у нас есть ряд локальных LLM, хорошо понимающих русский язык и не уступающих ChatGPT в качестве.
Наши интеллектуальные ассистенты легко взаимодействуют с внешними базами данных через API, что позволяет им эффективно использовать данные и облегчает бесшовную интеграцию в ваши системы без необходимости их перенастройки и доработки.
К нам часто обращаются за внедрением локальных языковых моделей. Это отдельная боль большого количества компаний. Чат-боты на основе локальных языковых моделей предоставляют бизнесу более высокий уровень контроля, безопасности и адаптивности.
С нашими умными ассистентами, обученными на локальных языковых моделях, ваши конфиденциальные данные не будут переданы третьим компаниям, вроде OpenAI.
Использование локальных моделей помогает обеспечить безопасность данных, так как информация остаётся внутри компании, а также страны.
Банки, страховые компании, государственные учреждения, медицинские учреждения - таким организациям очень важно сохранить конфиденциальность данных.
Локальные модели учитывают особенности языка и культуры конкретной компании, её отрасли, а также страны и региона, что позволяет им лучше понимать контекст и предоставлять более точные ответы. Ведь у каждого предприятия своя специфика, своя внутренняя терминология и даже мемы.
Локальные языковые модели способны быстро адаптироваться к новым тенденциям и изменениям в бизнесе и отрасли. Поскольку их легко дообучить и переобучить "на лету".
В случаях, когда компания работает в зоне с ограниченным интернет-доступом, локальная языковая модель выигрывает. Сотрудники получают все преимущества общения с умным помощником, не имея доступ в глобальный интернет.
Внедрение чат-бота на базе ChatGPT не только имеет фиксированную цену на подготовку и разметку данных, обучение модели и интеграцию во внутренние системы компании. Также нужно платить за использование API OpenAI.
Стоимость использования API OpenAI зависит от нескольких факторов: типа модели, объема использования (количество запросов и их сложность), а также дополнительных услуги, таких как адаптация и поддержка. Эти затраты могут доходить до $ 1800, что эквивалентно 165 тыс. рублей в месяц.
Использование локальной языковой модели не стоит ничего, кроме поддержки собственных серверных мощностей, которые и так используются компанией для различных нужд.