👋 Помните, мы сравнили DeepSeek с другими нейронными сетями, чтобы узнать, какая из них будет полезней для IT-разработки? Так вот теперь мы сделали то же самое, но для другой задачи и при использовании этими моделями другого инструмента — RAG (Retrieval-Augmented Generation).

➡️ RAG — это инновационная технология в области ИИ и обработки естественного языка. Вот здесь мы рассказывали про задачи и сферы, где можно использовать этот метод. А сейчас сравним результаты нейронных сетей в решении задачи c использованием технологии RAG.

🔤🔤🔤🔤 ⤵️
Мы взяли за основу кейс онбординга в компанию. Как известно, в каждой компании есть список регламентов и/или база знаний по процессам. Но часто из-за объема информации в них сложно разобраться. Поэтому сотрудник обращается к своим коллегам с вопросами по процессам работы. Но можно снизить нагрузку на команду с помощью обученного telegram-бота, который сам ответит на вопросы сотрудника. С чего начать? Выбрать LLM (large language model, большая языковая модель), которая бы осуществляла поиск по базе знаний и генерировала ответ на заданный вопрос.

👀 Итак, смотрите наши карточки.

🚨 А ещё мы готовы разработать умного ассистента на основе RAG с учетом особенностей вашего бизнеса. Его можно использовать для поиска информации в огромных базах знаний, документах или инструкциях. Вы или ваши сотрудники больше не будете тратить время на это, а получите точный ответ за несколько секунд. Оставьте заявку.