Буду рассказывать как мы внедряли нейросети в наш мессенджер.
С чего начинали, что получилось, что не очень. Где сейчас находимся.
Из того что мы затронем

- Распознавание голоса.
- Анализ переписок на ПД и цензура
- Суммаризация и её улучшение
- Умные боты

В каждой компании есть папки, в которые страшно заглядывать. Регламенты, которые никто не читает, и инструкции, которые невозможно найти? Каждая минута, потраченная сотрудником на поиск нужного документа, — это потерянные деньги и упущенные возможности.

В своем докладе я расскажу, как мы решили эту проблему раз и навсегда. Мы построили собственную "умную Википедию" — систему, где любой сотрудник может задать вопрос на естественном языке и мгновенно получить точный ответ, основанный на внутренней базе знаний. Никакого больше просеивания сотен страниц и чатов!

Вы узнаете:

* Как работает магия: простыми словами об архитектуре RAG (Retrieval-Augmented Generation), которая лежит в основе решения.

* Из чего строили: обзор стека технологий, который мы использовали.

* Подводные камни: с какими неочевидными проблемами мы столкнулись при работе с LLM и как их решили.

* Покажу реальные метрики и расскажу, как изменились рабочие процессы после внедрения системы.

Доклад будет полезен всем, кто хочет начать использовать AI для решения реальных бизнес-задач.

Платформенный подход: Как интерпрайз-компании запускают ИИ-агентов под реальные процессы за 2 недели и формируют внутренние AI-компетенции. Кейсы внедрений, архитектура, метрики и реальные эффекты для бизнеса.

Внедрение ИИ в рабочие процессы часто проваливается из-за неправильного выбора инструментов, плохих данных и сопротивления сотрудников, что ведет к потерям. Мы научим вас, как делать ненужно, чтобы вы сразу начали делать правильно.