Внедрение искусственного интеллекта для анализа естественного языка

Настроим и внедрим ваш собственный локальный GPT, «заточенный» под конкретные бизнес-задачи. Мы предлагаем специализированное решение для автоматизации продаж, документооборота, управления персоналом и не только.

Преимущества, которые вы получаете:

  • решение работает на ваших серверах, не требует доступа к сторонним облачным ресурсам;
  • гарантирует информационную безопасность — никакие данные не отправляются в сторонние облачные сервисы;
  • подходит непосредственно для ваших бизнес-задач — модели настроены на автоматизацию конкретных бизнес-процессов;
  • не требует регулярной и непредсказуемой по объёму оплаты использования сторонних облачных сервисов GPT.
Обсудить задачу

Какие задачи бизнеса мы помогаем решить с помощью больших языковых моделей

  • Объективный анализ эффективности персонала

    Это результаты сотен интервью, тестов и 1-2-1, проанализированные беспристрастным ИИ для составления объективного профиля эффективности каждого сотрудника. Живая «оценка 360», дополняемая в режиме реального времени.

  • Анализ и каталогизация архивов документов

    Уместно, если у вас накопились огромные массивы внутренней документации в хранилищах на серверах, и поиск документов и полезной информации в них стал затруднительным или невозможным. ИИ на основе больших языковых моделей способен определить тип каждого документа,  найти ключевую информацию и составить структурированный каталог документации, обеспечив возможность быстрого и удобного поиска.

  • Автоматизация экспертных консультаций

    Поможет, когда ваши сотрудники или клиенты нуждаются в быстрой экспертной информации о ваших товарах или услугах. Большая языковая модель, обогащённая базой знаний из вашей предметной области, будет квалифицированно отвечать на вопросы в режиме естественного диалога в чатах, размещённых у вас на сайте, в социальных сетях и т. д.

  • Анализ текстовых коммуникаций

    Подразумевает автоматический анализ содержания деловой коммуникации в корпоративных мессенджерах или электронной почте.

Кому подходит эта услуга

Решение, которое мы предлагаем, будет полезно, если:

  • У вашего бизнеса есть один или несколько устоявшихся бизнес-процессов, связанных с анализом текстовой и речевой информации: прогнозирование рынка по таможенным декларациям на ввозимые товары, анализ эффективности сотрудников через регулярные интервью, собеседования по приему на работу или анализ резюме с рекрутинговых сайтов, обработка запросов клиентов с почты или сайта.
  • Вы накопили достаточно большое количество исторических данных результатов обработки этих бизнес-процессов.

 

Сергей Егоров, CTO NLABTEAM:

«Важный вопрос при выборе языковой модели — в каком виде эту модель можно использовать для своих задач?

Есть компании, предоставляющие к ним доступ через внешнее API, программный интерфейс, либо страницу на сайте (как происходит в случае чат-ботов).

Для обеспечения всех этих работ нужны большие вычислительные ресурсы. Должны быть графические карты с серьёзными характеристиками, и маленькие компании не могут себе это позволить, даже несмотря на возможность скачать и запустить решение.

Локально такие ресурсы у себя не разместить, плюс нужен человек с квалификацией для этих работ.

За рубежом используют решения с удалённым доступом к облаку, но их минус — в том, что при использовании вы передаёте свои данные „наружу”, под ответственность другой компании, где вы не можете повлиять на качество их защиты.

С отечественными облачными решениями мы сталкиваемся с такой же сложностью. Отсюда — запрос бизнеса на использование локальных больших языковых моделей (LLM), настроенных на решение конкретных задач.»

умная аналитика
обработка данных

Почему компаниям нужны решения на базе локальных больших языковых моделей

Автоматизация бизнес-процессов с использованием ИИ — это тренд. Разумное использование ИИ позволяет вам быстрее конкурентов адаптироваться к динамичным изменениям рынка, снизить себестоимость продуктов и сервисов, повысить качество принятия решений.

Для решения бизнес-задач в области анализа текстовых и речевых данных мы используем современные LLM, настраивая их под данные и процессы вашей компании на трёх уровнях:

  1. Разработка системы запросов к модели (Prompt engineering).
  2. Добавление собственных данных в LLM (Retrieval-augmented Generation).
  3. Дообучение (Fine-tuning).

Если ваша компания обрабатывает чувствительную коммерческую информацию, а ваши сотрудники и клиенты используют профессиональную терминологию, то разработка специализированной LLM и её развёртывание на ваших собственных серверах позволят повысить эффективность бизнеса и сохранить высокий уровень безопасности данных.

И, если ранее чат-боты позволяли автоматизировать только рутинные операции, то с использованием LLM вы получаете уровень интеллекта, сравнимый, а порой и превосходящий человеческие возможности. При этом новые возможности не зависят от настроения, им несвойственны усталость и выгорание.

Конечно, каждый бизнес уникален, но и у нас уже накоплен богатый опыт в различных отраслях.

Кирилл Кирилл Левин, CEO NLABTEAM:

В своих проектах мы решаем не просто техническую задачу запуска LLM и её адаптации под данные клиента, а, изучив процессы наших заказчиков, выстраиваем полномасштабные системы автоматизации и поддержки принятия решений, плотно интегрированные с другими информационными системами. Поэтому наши проекты мы оцениваем, в первую очередь, по экономическому эффекту, который они приносят.

Узнайте, подходит ли LLM для решения ваших задач. Обсудите ваш проект с нашими инженерами.
Запросить консультацию

Этапы внедрения решения

1)
Анализ проекта

Обсуждаем ваш запрос: какую бизнес-задачу вам необходимо решить и как можно оценить итоговую эффективность. Составляем план развития проекта. Как правило, это происходит ещё на стадии до подписания контракта.

2)
Выбор методов решения задачи

Мы не гонимся за технологиями ради них самих. Если будет достаточно применения простых алгоритмов, то остановимся на них, но и технологические вызовы принимаем с удовольствием — и готовы реализовать самые сложные и передовые методы обучения и адаптации моделей.

3)
Сбор данных

Запрашиваем все данные, которые могут быть полезны для решения задачи: от внутренних баз данных до информации с сайтов конкурентов.

4)
Валидация данных

Анализируем, достаточно ли этих данных для настройки или обучения ИИ-модели, и преобразуем их в единый формат, пригодный для анализа.

5)
Разработка

Создаём решение и тестируем его в реальных условиях: вы видите, как поэтапно развивается ИИ, обученный под потребности вашей компании.

6)
Оформление пользовательской части

Настраиваем дашборды, отчёты, административные панели, интерфейсы специализированных бизнес-приложений.

7)
Непосредственно внедрение

Протестированное и готовое к использованию решение встраиваем в ваш контур.

8)
Погружение в работу с системой

Обучаем вас и ваших сотрудников работе с решением. Составляем и передаём наглядные гайдлайны.

9)
Поддержка

Регулярно собираем ОС ваших пользователей, чтобы усовершенствовать решение. Поддерживаем его на протяжении всего жизненного цикла или передаём процесс сопровождения на вашу сторону по запросу.

Почему нам можно доверять

20 лет
опыта в разработке ПО
#1
одними из первых в РФ начали внедрять искусственный интеллект
50+
проектов уровня enterprise мы реализовали
100%
берём на себя полный цикл работы с ML-моделями: разработка, обучение, внедрение, сопровождение и развитие

Клиенты говорят о нас

Андрей Макаренко менеджер продукта в ГК ЦРТ
Дирк Фаланд доцент Технологического университета Эйндховена
Александр Петренко финансовый директор SUPERWAVE Group
Пшенов Вячеслав Сергеевич Генеральный директор

Выводили на рынок свой новый продукт. Облачный сервис автоматического распознавания, синтеза речи и биометрии. Нам требовался web-портал для создания этого сервиса на основе уже существующей технологической платформы. Необходимо было разработать сам портал, личные кабинеты пользователей, администраторов, демонстрационные версии для различных технологий (синтеза речи, распознавания речи, биометрии), подключить весь сервис к системе биллинга, подключить платежные системы ЮMoney и СберБизнес ID.

Очень удобный, лояльный и гибкий исполнитель. Работа выполнена качественно, в срок, все изменения в тех задании воспринимались исполнителем адекватно и брались в работу.

Нашей целью было разработать новый интерфейс с современным UI/UX для существующего бэкенда. Интерфейс, поддерживающий большинство актуальных вариантов использования. Вся реализация — с открытым исходным кодом и документацией, которая помогла бы в дальнейшем легко масштабировать наш продукт.

Мы предоставили Nlabteam доступ к устаревшему программному обеспечению, обозначили высокоуровневые требования и предоставили истории пути пользователей для разработки нового решения.

Решение, предоставленное Nlabteam, полностью устранило все жалобы пользователей (студентов бакалавриата и магистратуры) на удобство использования инструментов моделирования. Решение работает безупречно, оно доступно в виде продукта с открытым исходным кодом: https://github.com/cpn-io/cpn-js

Примечательно, что продукт содержит в себе все унаследованные функции, при этом пользователям доступен современный интерфейс.

В рамках проекта была разработана автоматизированная система trade-in для смартфонов. Решение включало в себя мобильные приложения, установленные на мобильные телефоны для тестирования более чем по 40 параметрам, веб-приложение для рабочего места менеджера trade-in и центральный сервер, который имеет возможности обрабатывать запросы от распределенной сети рабочих мест и генерировать оценку цен для каждого смартфона в автоматическом режиме.

Самое ценное во взаимодействии с NLABTEAM было то, что они обеспечивали гибкий процесс и быстро адаптировались под новые требования, которые у нас возникали.

У меня всегда очень плотный график и много поездок. Компания NLABTEAM разработала решение по управлению проектным офисом: оно помогло мне, не выходя из рабочего ритма, всегда получать последние новости о том, что происходит в моей команде даже в милях от офиса. С командой общаюсь онлайн, просто и удобно. Портфель проектов компании и маржинальность выросли на 15%.