Умный поиск на базе ИИ | Технологика

Умный поиск на базе ИИ для бизнеса

Внедряем в бизнес интеллектуальный поиск, который знает всё о ваших документах, который способен быстро ориентироваться в ключевых показателях компании, проектах и отношениях с контрагентами. Такой умный поиск незаменим как для руководителя, так и для рядового сотрудника, ведь он ускоряет поиск информации и отвечает на все вопросы!

Интеллектуальный поиск на базе ИИ

Обсудить свой проект

Пожалуйста, заполните 'Имя'
Пожалуйста, заполните 'Телефон'
Пожалуйста, заполните 'Емейл'
Пожалуйста, заполните 'Сообщение'

Мы специализируемся на безопасных ИИ-проектах, которые основываются на локальных языковых моделях, а не глобальных (коим является ChatGPT). Так ваши документы не выходят за пределы компании и все конфиденциальные и важные данные остаются с вами, но при этом вы получаете все преимущества их обработки нейросетями!

Наш ai-поиск способен понимать не только текстовые данные, но и табличные данные, он умеет "доставать" нужные данные из нужных таблиц при помощи правильных SQL запросов.

5
года внедряем языковые модели
30+
реализованных проектов
25
специалистов в NLP команде
Python
Open CV
BERT
ChatGPT
claude ai
cohere
Google Gemini
llama2
Orca AI
yandex gpt
Mistral ai

Особенности нашего интеллектуального поиска

Мы обучим умный поиск на ваших данных: это может быть база знаний вашей компании или википедия, набор документов, заполненные формы, таблицы. После этого мы внедрим его в виде интеллектуального помощника в ваши внутренние системы, чтобы у вас всегда был к нему доступ.

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.

Многие российские компании отказываются от использования ChatGPT, поскольку не хотят, чтобы их данные были известны третьей стороне. Мы слышим эту потребность рынка и предлагаем разработать интеллектуальный поиск на локальной языковой модели.

 

Умные чат-боты на основе локальных языковых моделей предоставляют бизнесу более высокий уровень контроля, безопасности и адаптивности.

Наши интеллектуальные ассистенты легко взаимодействуют с базами данных компании через API, что позволяет им эффективно использовать данные и облегчает бесшовную интеграцию в ваши системы без необходимости их перенастройки и доработки.

Чтобы ваш интеллектуальный поиск был всегда оснащен последними данными, его можно дообучать в процессе использования. Работа не будет остановлена, вы всегда будете иметь доступ к нему, но он всегда будет совершенствовать свои знания.

Думаете о внедрении интеллектуального поиска?

Мы оценим стоимость разработки такого решения на ваших данных уже завтра!

Думаете о внедрении интеллектуального поиска?

Пожалуйста, заполните 'Имя'
Пожалуйста, заполните 'Телефон'
Пожалуйста, заполните 'Емейл'
Пожалуйста, заполните 'Сообщение'

наш опыт

Умный поиск по базе знаний компании на основе ИИ

Умный поиск по базе знаний компании на основе ИИ

AI-ассистент для анализа спортивной статистики и ставок

AI-ассистент для анализа спортивной статистики и ставок

AI-обработка документов для коллекторского агентства

AI-обработка документов для коллекторского агентства

Приложение для обработки резюме на базе LLM для кадрового агентства

Приложение для обработки резюме на базе LLM для кадрового агентства

Обработка судебных документов при помощи ChatGPT-4

Обработка судебных документов при помощи ChatGPT-4

Генератор текстовых описаний изображений для соцсетей на основе AI

Генератор текстовых описаний изображений для соцсетей на основе AI

Система генерации маркетингового контента на базе GPT-3

Система генерации маркетингового контента на базе GPT-3

Система по анализу и выгрузке отзывов с маркетплейса на основе ИИ

Система по анализу и выгрузке отзывов с маркетплейса на основе ИИ

Часто задаваемые вопросы

Умный поиск использует не просто ключевые слова, а семантический анализ (на основе LLM), чтобы понимать смысл запроса и выдавать более релевантные ответы. Он сочетает в себе классический поиск по ключевым словам и контекстный поиск — например, через векторные представления (Embedding), что позволяет лучше понимать намерения пользователя и возвращать точные результаты.

В основе AI-поиска лежат следующие технологии:

NLP (Natural Language Processing) — позволяет системе понимать смысл фраз и контекст. Здесь мы обучаем языковые модели для понимания смыслов.

Векторный поиск (Vector/Embedding Search) — преобразует слова и документы в числовые векторы для поиска по смыслу.

Гибридный поиск (Hybrid Search) — объединяет эффективность точного ключевого поиска и гибкость семантического поиска.

Интеллектуальный поиск в компании позволяет находить информацию быстрее и точнее за счёт понимания смысла запроса, а не только отдельных ключевых слов.

Он хорошо работает даже с длинными или неточными формулировками, объединяя данные из разных источников — документов, таблиц, баз знаний, SQL-запросов. Это не только повышает точность и актуальность выдачи, но и заметно улучшает пользовательский опыт: сотрудники меньше времени тратят на рутинный поиск и быстрее находят нужные ответы.

Возможны неточности или так называемые “галлюцинации”, особенно при агрегации неоднозначных данных. Качество поиска зависит от полноты и актуальности индексированной информации.

Также семантический поиск может быть ресурсоёмким и требовать оптимизации, но это решается, например, через нейронный хэшинг.

Распространенным риском и опасением ИИ-поиска является конфиденциальность данных при работе с глобальными LLM, такими как ChatGPT.

Система может обращаться к различным источникам с разными форматами данных.

В первую очередь, к текстовым документам, статьям, базам знаний. Также к табличным данным, или если необходимо - SQL-запросам. Также сторонние ресурсы, такие как порталы на SharePoint, Confluence и другие.

RAG — это подход, при котором система сначала извлекает релевантную информацию (retrieval), а затем генерирует осмысленный ответ (generation), часто с контекстом и структурой. В контексте AI-поиска он помогает обеспечивать точность при генерации ответов и снижает риск галлюцинаций интеллектуального поиска, поэтому часто их интегрируют совместно.

AI-поиск можно встроить в существующие бизнес-процессы, подключив его к корпоративным мессенджерам, системам документооборота, BI-инструментам и внутренним базам знаний. Он индексирует документы, таблицы и другие источники данных, а также позволяет настраивать правила ранжирования, синонимы и стоп-слова, чтобы выдача была максимально релевантной и соответствовала задачам конкретной компании.

При работе с глобальными LLM данные запроса обычно отправляются во внешние облачные сервисы, что может создавать риски для конфиденциальности и требовать особых мер защиты, несмотря на все настройки моделей, относительно конфиденциальности.

Мы бы предложили использовать в таком случае локальные LLM. Они разворачиваются в инфраструктуре заказчика и обрабатывают информацию внутри периметра, исключая передачу во внешние среды. Такой подход обеспечивает больше контроля над данными, позволяет учитывать требования законодательства и корпоративных политик безопасности, что особенно важно при работе с чувствительной или коммерческой информацией.

Локальные LLM ничуть не уступают глобальным в плане обработки и выдачи информации.

Да, у Технологики есть успешный опыт применения таких локальных LLM как Llama2 и Mistral ai.

Технологика работает с крупными международными компаниями и стартапами. Среди наших клиентов Евраз, Алроса, Фонд «Общественное Мнение», Газпром Нефть, Авито, Связной и другие.

Обсудите с нами разработку интеллектуального помощника

Обсудите с нами разработку интеллектуального помощника

Пожалуйста, заполните 'Имя'
Пожалуйста, заполните 'Телефон'
Пожалуйста, заполните 'Емейл'
Пожалуйста, заполните 'Сообщение'

Пожалуйста, заполните 'Имя и фамилия'
Пожалуйста, заполните 'Телефон'
Пожалуйста, заполните 'Емейл'
Выберите файл
Пожалуйста, выберите файл 'Резюме'
Выберите файл
Пожалуйста, прикрепите файл 'Код / ТЗ'