Разработка ИИ-системы для автоматической обработки заказов в DIY-ритейле
Компания Рафт разработала end-to-end ИИ-систему для автоматической обработки неструктурированных заявок от клиентов в DIY-ритейле. Решение разбирает входящие письма, таблицы и PDF-файлы, подбирает нужные товары и формирует готовое коммерческое предложение. В материале рассматриваются подходы к оптимизации затрат на LLM и результаты проверки гипотез.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Опыт применения ИИ для управления техническим долгом в легаси-проектах
Вопреки мнению о неэффективности искусственного интеллекта в устаревших системах, технологии применяются для модернизации существующего кода. Лид группы проектов компании «Совкомбанк Технологии» рассказала о практике использования ИИ для закрытия технических задач и систематического рефакторинга.
НЛМК ИТ переписала legacy-систему с помощью команды ИИ-агентов
Компания НЛМК ИТ применила ИИ-агентов под управлением одного инженера для миграции устаревшей системы на новую платформу. В результате трудозатраты на этапе разработки сократились в 10 раз. После завершения миграции ИИ-агента интегрировали в новую систему для постоянной поддержки пользователей.
Особенности проектирования сети для ИИ-нагрузок и распределенного обучения
При распределенном обучении моделей недооценка сетевой архитектуры приводит к задержкам и простою GPU-кластеров. В материале рассматриваются ограничения стандарта InfiniBand и его сравнение с RoCEv2. Также описан опыт решения сетевых задач при создании комплекса «Скала^р МИИ».
10 мифов о GEO: что не работает при продвижении сайтов под нейросети
На рынке оптимизации контента под ответы нейросетей (GEO) появилось множество неэффективных практик и мифов вроде особых ключевых слов или гарантий попадания в рекомендации. В материале разбираются распространенные заблуждения, мешающие трезво оценивать результаты и приводящие к нецелевым тратам. Также предложен базовый план действий, сосредоточенный на реальной технической доступности сайта для роботов.