Архив рубрики ‘rag’

1352 кейса внедрения ИИ в России: почему в продакшене побеждает не модель, а обвязка

В каталоге кейсов внедрения искусственного интеллекта набралось 1352 проекта в российских компаниях и госорганах: от антифрода Сбера до распознавания сорняков с дронов у «Русагро». Каталог ведём мы в АНО «Цифровые платформы», кейсы в него добавляют сами компании и наша команда. Когда смотришь на внедрения 2025-2026 годов не по одному, а разом, видны закономерности: что повторяется […]

От «магии» к инженерии: 9 ошибок работы с контекстом при внедрении AI‑агентов в процессы

Я бизнес‑архитектор, много лет работающий на стыке управления бизнес‑процессами и корпоративной архитектурой. Последние годы применяю LLM и AI‑агентов в своей практике. В этой статье я разобрал 9 типовых ошибок управления контекстом, которые совершают команды при внедрении AI‑агентов в бизнес‑процессы, и показал, как превратить AI‑агента из дорогой игрушки в предсказуемый рабочий инструмент.

Внедрить нельзя легализовать

Почему ИИ нельзя внедрить как ERP, нельзя раздать как Office, и что тогда остаётся 1. Совещание в пятницу В пятницу я сидел на совещании с архитектором ГигаЧата. Обсуждали, что из нынешних возможностей моделей можно развернуть у заказчика на его железе, в закрытом контуре. Ответ был короткий: режим рассуждений и мультиагентные системы — нет, и не […]

Как мы обучаем обычных сотрудников использовать ИИ (и зачем)

Примерно полтора года назад мы в компании начали проводить еженедельные воркшопы по ИИ. Или, как мы сами их называем, ИИ‑кружки. Сначала для разработчиков, а позже — для «чайников» не‑разработчиков тоже. Как, зачем, и к чему это в итоге привело — в статье.

Как мы научили ИИ читать корпоративные регламенты: от наивного RAG до измеримого pipeline

Почему корпоративный RAG — это не «загрузить документы в векторную базу» В любой большой компании есть люди, которым регулярно пишут: «А как у нас оформляется постоплата?»«Кто согласует риски в сделке?»«За сколько дней нужно оформить командировку?»

Наш ИИ-агент не закрыл ни одной боевой задачи. И это лучшее, что с ним случилось

Наши аналитики почти перестали писать SQL руками и ходить к разработчикам с вопросом «а как работает эта фича». Сделал это инструмент, который мы строили для другого: он должен был сам закрывать задачи разработки. С исходной целью он провалился, и провалился интересно. Расскажу, где именно. Почему вообще взялись

Четыре истории внедрения ИИ в бизнесе: агент для заявок, RAG по документам и проверка сметы нейросетями

«Внедрить ИИ» — формулировка, за которой на практике скрываются совершенно разные по масштабу работы. Одной компании нужен агент, который годами живёт на сервере и разбирает входящие заявки. Другой — разовый прогон одного документа через связку нейросетей перед подписанием акта. Третьей автоматизация вообще ни к чему: важнее, чтобы команда сама умела ставить задачи агенту и проверять […]

Мы меняли LLM и промпты, а ошибка оказалась совсем в другом месте

Это бонусный материл в серии о внедрении LLM в клиентские сервисы. Если в прошлых трех статьях

Как мы встроили ИИ-агентов в платформу: архитектура, сценарии, безопасность

ИИ-ассистент в корпоративной среде довольно быстро упирается в одно ограничение: он отвечает на вопросы, но ничего не делает. Спросить можно, но создать задачу, собрать данные по инцидентам, отправить дайджест, найти связанные объекты — уже нет. В то же время в бизнесе только и разговоров, что об ИИ-агентах — эта сущность, в отличие от чат-бота или […]

Локальные LLM в агентской разработке внутри компании: пользовательский опыт

Всем привет! Меня зовут Дмитрий Бутенко, я эксперт-разработчик банка Уралсиб.

123