Внедрение LLM

Интегрируйте мощь языковых моделей в ваши бизнес-процессы и опередите конкурентов
Внедрение LLM (Больших Языковых Моделей) — это интеграция передового искусственного интеллекта в ключевые бизнес-процессы для кардинальной автоматизации и усиления интеллектуального потенциала вашей компании.

Позволяет автоматизировать не только рутинные, но и сложные аналитические, креативные и стратегические задачи — от анализа тысяч документов и генерации отчетов до создания уникального клиентского опыта.

Егор
Красильников
CEO AllSee

Продукты на основе решения

  • Чат-боты для клиентского сервиса с обработкой естественного языка
  • Системы для прогнозирования спроса и управления запасами
  • Виртуальные ассистенты для автоматизации рутинных задач
  • Анализ отзывов и мнений для исследования рынка
  • Системы генерации контента: описания товаров, маркетинговые тексты
  • Корпоративные поисковые системы по внутренним базам знаний
Подробнее

Внедрение LLM в компанию: решение для эффективной автоматизации бизнеса

Современная система внедрения больших языковых моделей (LLM) открывает новые возможности для компаний любого уровня. Наша команда специалистов помогает клиентам интегрировать передовые нейросети в рабочие процессы, обеспечивая качественную поддержку на всех этапах проекта.

Решение AllSee позволяет использовать мощь искусственного интеллекта для обработки данных, анализа информации и автоматизации рутинных задач. Мы предлагаем персональный подход к каждому клиенту, учитывая специфику бизнеса и требования к конфиденциальности.

  • Интеграция с существующей инфраструктурой
  • Настройка под корпоративные стандарты
  • Обучение персонала работе с системой
  • Техническая поддержка и сопровождение

Этапы внедрения LLM

Подготовка коммерческого предложения

На этом этапе проводится детальный сбор требований заказчика, формируется техническое задание (ТЗ), декомпозируются задачи и оцениваются трудозатраты.

Бизнес-аналитика и проектирование
Команда AllSee анализирует бизнес-процессы заказчика и изучает данные, на основе которых будет разрабатываться ИИ-модель или ИИ-ассистент.

Исследование и разработка

Над проектом работают опытные разработчики под руководством тимлида и проектного менеджера.

Каждую неделю проводятся встречи с заказчиком, на которых демонстрируются промежуточные результаты.

Тестирование
На этапе тестирования проводятся испытания на основе заранее зафиксированных тестовых данных и критериев приемки.

Внедрение

Перед внедрением команда AllSee инспектирует инфраструктуру заказчика (локальную или облачную). Решение упаковывается в контейнер, настраивается процесс CI/CD для оперативных хот-фиксов при поддержке.

Подробнее

Преимущества внедрения языковых моделей в вашу компанию

Использование LLM в бизнесе становится важным конкурентным преимуществом. Наши решения помогают снижать затраты на обработку текста, ускорять процесс принятия решений и повышать качество взаимодействия с клиентами.

Специалисты AllSee разрабатывают индивидуальные модели, которые понимают контекст вашей деятельности. Система может работать как с открытыми моделями (OpenAI, LLaMA), так и с закрытыми корпоративными версиями, обеспечивая максимальную безопасность данных.

Основные возможности наших решений:

  1. Автоматическое создание и редактирование контента
  2. Анализ больших объемов документации
  3. Персонализированное общение с клиентами
  4. Обработка запросов в реальном времени

Кейсы по внедрению LLM

Ритейл
Создание прототипа для обработки товарных категорий и автоматической генерации технического описания в карточке товара

Создание описания
для карточки товара

Образование
HR
Создание телеграм-бота для расшифровки аудио и видео с возможностью генерации саммари встреч и обучающих курсов

Создание телеграм-бота
для расшифровки аудио и видео

HR
Разработка системы для платформы Hubech.com, которая анализирует резюме соискателей и соотносит их с подходящими вакансиями

Интеллектуальный парсинг данных
из резюме

Подробнее

Технические аспекты внедрения LLM: от выбора модели до запуска

Процесс внедрения большой языковой модели требует комплексного подхода. Сначала проводится анализ существующих данных и определение конкретных задач, которые должна решать система. Затем выбирается подходящая архитектура и настраивается инфраструктура.

При работе с нейросетями важно учитывать несколько ключевых параметров: производительность, точность обработки запросов и ограничения по ресурсам. Современные модели могут обучаться на специфических данных компании, что делает их более эффективными для решения узкоспециализированных задач.

Этапы технической реализации:

  • Подготовка и очистка обучающих данных
  • Выбор оптимальной архитектуры модели
  • Настройка API для интеграции с приложениями
  • Тестирование и валидация результатов
  • Развертывание в производственной среде

Также необходимо предусмотреть механизмы мониторинга работы системы и возможность быстрого обновления моделей при появлении новых данных.

Для компаний

Почему нас выбирают для внедрения LLM

Гибкая команда
Эффективность
Опыт и инновации
Экспертиза
Фокус на ИИ
Гибкие подходы управления проектом с прозрачным процессом и результатом для заказчика
Разработка на основе современных ИИ технологий в сжатые сроки и в рамках бюджета
Подтверждённый опыт с 2020 года, гранты от Фонда Содействия Инновациям и Yandex Cloud
Прозрачный путь от требований до запуска, благодаря экспертизе в разработке ИИ продуктов
Уникальная команда профильных специалистов с фокусом на искусственном интеллекте (ИИ)
  • Фокус на ИИ
    Уникальная команда профильных специалистов с фокусом на искусственном интеллекте (ИИ)
  • Экспертиза
    Прозрачный путь от требований до запуска, благодаря экспертизе в разработке ИИ продуктов
  • Опыт и инновации
    Подтверждённый опыт с 2020 года, гранты от Фонда Содействия Инновациям и Yandex Cloud
  • Эффективность
    Разработка на основе современных ИИ технологий в сжатые сроки и в рамках бюджета
  • Гибкая команда
    Гибкие подходы управления проектом с прозрачным процессом и результатом для заказчика
Подробнее

Примеры использования LLM в различных сферах бизнеса

Большие языковые модели находят применение во многих отраслях. В юридической сфере они помогают анализировать документы и составлять стандартные договоры. В маркетинге нейросети создают персонализированный контент для рассылок и социальных сетей.

Особенно эффективно использование LLM в службах поддержки клиентов. Бот может отвечать на часто задаваемые вопросы, предоставлять информацию о товарах и услугах, а также направлять сложные запросы к человеку-оператору. Это позволяет снизить нагрузку на персонал и повысить скорость обслуживания.

Сферы применения LLM:

  1. Автоматизация документооборота
  2. Создание технических инструкций
  3. Анализ отзывов и обратной связи
  4. Генерация отчетов и аналитики
  5. Поддержка многоязычной коммуникации

При правильной настройке система способна понимать контекст беседы, запоминать предыдущие обращения клиента и предлагать релевантные решения. Это особенно важно для компаний, работающих с большим объемом входящих запросов.

Создайте новое будущее с нашими решениями

Подробнее

Начните внедрение LLM в вашу компанию уже сегодня

Команда AllSee обладает высоким уровнем экспертизы в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Мы предлагаем полный цикл услуг: от анализа потребностей до запуска готового решения. Наш подход гарантирует минимальные риски и максимальную эффективность внедрения.

Поэтому, если вы хотите получить конкурентное преимущество и оптимизировать бизнес-процессы, стоит рассмотреть возможность интеграции LLM. Наши специалисты проведут бесплатную консультацию, где определят наиболее подходящий вариант решения для вашей компании.

Почему выбирают нас:

  • Опыт работы с моделями разного уровня сложности
  • Гибкие условия сотрудничества и прозрачное ценообразование
  • Полная техническая поддержка на всех этапах проекта
  • Соблюдение требований безопасности и конфиденциальности

Свяжитесь с нами, чтобы обсудить детали внедрения LLM в вашу компанию. Мы поможем выбрать оптимальное решение и обеспечим его успешный запуск в кратчайшие сроки.