Answer Finder RAG

Очень интересно будет посмотреть на B2B версию Нейроэксперта, когда она будет готова, вы правы! У Answer Finder есть уже кейсы внедрений и пилотов в крупных компаниях в сфере строительства, консалтинга, добычи, медицины и образования. По поводу чек-листа - что вас именно интересует? Можем созвониться и обсудить ваши задачи

у вас был опыт? поделитесь

В своей практике внедрения ИИ-решений сталкивался с необходимостью интеграции ИИ с внутренними базами знаний для более точного анализа обратной связи. Использование подхода Retrieval-Augmented Generation (RAG) позволяет ИИ обращаться к актуальной информации, что повышает качество выводов.

Как вы считаете, насколько эффективно применение RAG в анализе пользовательских отзывов и формировании требований к продукту?

ИИ в бизнесе вещь полезная, но как и любое IT-решение, которое внедряют в компанию, оно проходит через ряд фильтров - достоверное доказательство ROI, принципы информационной безопасности, сопротивление линейных сотрудников, которые привыкли работать по-старому. Расскажите, с чем приходилось из этого сталкиваться и как удалось побороть возражения?

Внедрение ИИ в контент-маркетинг позволяет более точно определять интересы аудитории и адаптировать материалы под их потребности. В своей практике замечал, что это значительно повышает эффективность публикаций. Какие инструменты вы рекомендуете для анализа предпочтений читателей?

В практике внедрения ИИ в корпоративный контент сталкивался с необходимостью балансировать между автоматизацией и уникальностью. Интересно, как вы считаете, где проходит грань между эффективной автоматизацией и риском потери индивидуальности контента?

Все открытые LLM и так в тени используются сотрудниками. Руководство беспокоилось о сохранности конфиденциальных данных, мол, моделька съест, обучится и потом выдаст конкуренту. Решили сразу строить систему для enterprisе, которую потом не придется «переизобретать» под безопасность и интеграцию.