🖥 Яндекс представил Нейроэксперта.

Яндекс запустил бета-версию Нейроэксперта. В него можно загрузить ссылки из интернета, документы, таблицы, презентации, аудио- и видеофайлы, а сервис создаст из них удобную базу знаний и поможет найти в ней ответ на любой вопрос. Кроме того, Нейроэксперт может пересказать содержание документов, сделать общий вывод или сравнение, написать на основе загруженных данных текст в нужном стиле и многое другое. Воспользоваться сервисом можно по ссылке.

Базы знаний в Нейроэксперте напоминают привычные папки в облачных хранилищах, и ими так же можно делиться по ссылке. В одну такую «папку» можно загрузить до 25 файлов и ссылок разных форматов: от таблиц до аудиосообщений из мессенджера. По всей загруженной информации пользователь может задавать вопросы в режиме диалога — как при общении с обычным чат-ботом. Нейроэксперт подготовит ответ только на основе источников пользователя и не добавит ничего «от себя». После выхода сервиса из бета-тестирования пользователи смогут добавлять больше 25 файлов или ссылок.

Нейроэксперт будет полезен тем, кто работает с большим количеством информации. Например, преподаватели могут создавать из своих лекций и других материалов базы знаний и делиться ими со студентами. Учащиеся смогут искать в этих базах знаний ответы на вопросы при подготовке к экзаменам. Ещё сервис можно использовать, например, если нужно подготовить отчёт, а цифры из исследования содержатся в одной из множества презентаций. Нейроэксперт поможет их найти без необходимости пересматривать все материалы.

Извлекать знания из документов помогают сразу несколько технологий Яндекса. Визуально-языковая модель (VLM) находит нужные данные в графиках и диаграммах. Технология распознавания речи (ASR) применяется для аудио и видео. С текстом на картинках работает технология оптического распознавания символов (OCR).

Ответ на вопрос пользователя генерирует YandexGPT 5 Pro — самая последняя версия большой языковой модели Яндекса. Чтобы нейросеть могла понимать запрос и давать качественный и полезный ответ, она использует свои знания о мироустройстве и правилах языка. При этом модель отвечает, основываясь не на данных из своей памяти, а на информации из загруженных документов. Объединить знания нейросети и найденные сведения из файлов и ссылок помогает RAG-система (Retrieval Augmented Generation).