Сегодня все говорят о необходимости внедрения ИИ-решений.
AI-ассистенты, AI-агенты, RAG-системы — звучит модно, но на деле часто непонятно, что это вообще значит и в чем разница?

Сейчас разберемся 🙂

⏺ ИИ-ассистент — это инструмент, который выполняет действия по запросу пользователя — подсказывает, считает, ищет. То есть, помогает человеку в решении задач, но сам не принимает решений.
Пример из нашей практики: AI-ассистент, который рассчитывает объём и стоимость стройматериалов. Пользователь вводит параметры — ассистент рассчитывает нужное количество материалов (бетон, кирпич, утеплитель и т.д.), подсчитывает ориентировочную стоимость и формирует удобный сводный отчёт.

⏺ ИИ-агент — автономная система, которая сама принимает решения и выполняет задачи без постоянного участия человека. Это не просто помощь — это автоматизация процессов.
Наш AI-агент для тендерного анализа мониторит релевантные тендеры, анализирует документацию и проверяет соответствия требованиям. Также отслеживает изменения в законодательстве и при необходимости помогает в подготовке жалоб в ФАС.

⏺ RAG-система (Retrieval-Augmented Generation) — система по запросу ищет подходящую информацию по корпоративной базе знаний и на ее основе формирует развернутый, понятный ответ.
Нейро.поиск по корпоративной базе знаний — решение работает на основе RAG-системы: Сотрудник формулирует вопрос в естественной форме (например: «Какой договор нужен для подрядчика X?»)
Система ищет релевантную информацию в базе знаний, подтягивает нужные фрагменты и генерирует ответ на основе найденных данных, без галлюцинаций.

Надеемся, что теперь стало понятнее🙂

✉️ Напишите нам на [email protected] — расскажем, какое решение подходит вашему бизнесу

CodeInside на вебинаре Сбера — подключайтесь уже в эту среду!

Максим Семёнкин, CEO CodeInside подробно расскажет о нашем продукте «Нейро.поиск» и его преимуществах.

🖥 Что такое Нейро.поиск?
Интеллектуальная система поиска знаний на основе технологии RAG, разработанная специально для корпоративных нужд. Она позволяет сотрудникам задавать вопросы на естественном языке и мгновенно получать точные ответы, опирающиеся на документы и данные компании, а не только на общие знания модели.

Система оказывает значительное влияние на повышение операционной эффективности и качества внутренних процессов.

💼 Зачем это бизнесу?

🟥Сокращение времени на поиск информации до 80%.
🟥Экономия рабочего времени до 25%
🟥Ускорение адаптации новых сотрудников
🟥Снижение риска ошибок, связанных с устаревшей информацией, благодаря автоматическому обновлению индексов базы знаний.

Вебинар — отличная возможность узнать, как работает решение, и задать вопросы напрямую.

✏️ Отметьте среду, 11:00 в календаре и подключайтесь по этой ссылке.
Рекомендуем подключаться через Яндекс браузер ☺️

Мы — за партнёрский подход к разработке

Доверие, гибкость и вовлечённость — вот что лежит в основе сильного партнёрства. Мы встраиваемся в процессы, думаем вместе с клиентом и берём на себя ответственность за результат.

🗣 Так считает и Роман Смирнов, генеральный директор «ММТР Технологии»:

От лица компании «ММТР Технологии» и от себя лично хочу выразить вам и всему коллективу CodeInside искреннюю благодарность за долгосрочное и плодотворное сотрудничество.

Ваши специалисты всегда демонстрируют высокий уровень профессионализма и глубокую вовлечённость в проект. Очень ценим гибкость команды и способность оперативно адаптироваться к изменениям, что крайне важно для динамично развивающегося ИТ-рынка.

Мы можем с уверенностью положиться на CodeInside в вопросах разработки и оперативного усиления нашей команды. Надеемся на дальнейшее успешное сотрудничество и новые совместные достижения!

✏️ Мы открыты к новым партнёрствам — пишите нам на [email protected]

💎 ИИ, который решает, а не гадает.
Без магии. Только алгоритмы и понятный процесс.

Когда к нам приходит заказчик, мы не хватаемся за нейросеть.
🔖 Сначала разбираемся в сути задачи: что автоматизировать, где узкое место? И только после этого — технологии.

Как мы работаем с ИИ?
Шаг 1: сбор данных. Загружаем базу знаний: документы, CRM, переписки, инструкции.
Шаг 2: разметка. Выделяем сущности, связываем контексты. Модель учится понимать суть.
Шаг 3: обучение модели. Применяем RAG — соединяем поиск с генерацией.
Шаг 4: тестирование. Проверяем ответы на реальных вопросах сотрудников.
Шаг 5: внедрение.Теперь система работает в рабочем контуре.

«Какой договор нужен для подрядчика X?»

Ответ — за секунду. Основан на внутренних документах.
Никакой фантазии, только проверенные данные!

Хотите понять, как ИИ поможет в вашей компании?
🖥 Напишите нам: [email protected]