AI-агенты позволяют получать бизнес-аналитику без навыков SQL — достаточно задать вопрос в формате разговорной речи и получить готовый отчёт.
Пример внедрения AI-агента TXT2SQL: пользователь пишет запрос в привычной разговорной форме, а система на основе внутренних БД 1С и документов генерирует ясный и точный ответ. В проекте источниками данных выступают несколько конфигураций 1С, поэтому ключевым этапом стало формирование данных для AI-агентов с учётом особенностей этой платформы.
В этой статье мы рассмотрим, как Generative AI (GenAI) и AI-агенты могут опптимизировать процессы производства, повысить эффективность и снизить затраты. В условиях цифровой трансформации особенно важно отличать мимолётные тренды от технологий, способных действительно принести пользу. Мы проанализируем варианты использования GenAI в производственном цикле — от плана производства и прогнозирования поставок до оптимизации процессов и повышения эффективности сбыта. Кроме того, статья подробно рассмотрит этапы внедрения AI-технологий, методы оценки ROI и типовые ошибки, которых следует избегать при внедрении AI-решений. Мы также приведём реальные примеры успешного использования GenAI в промышленности, обсудим вопросы безопасности данных и управления изменениями.
BI-аналитика стремительно развивается с появлением генеративного AI и LLM. AI-агенты автоматизируют обработку и анализ данных, генерацию SQL-запросов, создание отчетов и визуализаций. Однако без продуманной интеграции они могут давать некорректные результаты.
В статье разбёрем, как Epsilon Workspace использует LLM, RAG и AI-агентов для автоматизации BI. Покажем, как встроить AI в конвейеры аналитики данных, развернуть LLM, настроить SQL-агента, AI-агента для визуализации данных и построения диаграмм и другие. Обсудим принципы Agentic Reasoning, влияние бизнес-контекста и преимущества AI-агентов перед традиционными BI-инструментами.
Искусственный интеллект (AI) эффективен настолько, насколько качественными являются данные, на которых он обучен. В этой статье разберём, как подготовить данные для AI: от очистки и стандартизации до автоматизации контроля качества. AI-ready данные становятся основой для точных моделей и надёжной аналитики.
За последние несколько лет большие языковые модели (LLM) и мультимодальные модели (LMM) стали основой множества ИИ-приложений. Сегодня быстро развивается новая парадигма — AI-агенты и агентное мышление, которые предлагают ещё более эффективные способы создания ИИ-приложений. Неструктурированные данные — текст, изображения, видео и аудио — становятся важнейшим ресурсом, и AI-агенты уже показывают, как с ними работать проще и быстрее. Эти технологии не просто анализируют данные, а позволяют разрабатывать приложения, которые раньше казались невозможными. В статье мы разбираем, как AI-агенты меняют подход к разработке, как они работают с данными и почему растёт их влияние на автоматизацию.
Графы знаний отлично отражают взаимосвязи и контекст данных, что делает их идеальным дополнением к технологиям Retrieval-Augmented Generation (RAG). В этой статье мы разберём, как технология Graph RAG объединяет сильные стороны графов знаний и RAG, улучшает точность ответов и ускоряет разработку AI-приложений. Рассмотрим, где Graph RAG приносит наибольшую пользу и как внедрить эту технологию для улучшения контекста, который вы передаёте большим языковым моделям (LLM).
Текущие LLM генерируют текст или выполняют задачи только по запросу, но с появлением AI-агентов всё меняется. К 2028 году 33% корпоративного ПО будут использовать AI-агентов. AI-агенты не требуют явных запросов и не выдают предопределённые результаты. Вместо этого они принимают инструкции, самостоятельно строят планы, используют инструменты для их выполнения и адаптируются к изменениям.
Эмбеддинги помогают преобразовать текст в векторы, что позволяет большим языковым моделям (LLM) понимать контекст и давать точные ответы. Они служат «языком», на котором модели «общаются» с нами. Разобравшись, как работают эмбеддинги, можно использовать LLM для решения бизнес-задач.
Извлечение данных — это первый этап в процессе ETL (Extract, Transform, Load), который помогает превратить разрозненные данные из различных источников в ценный ресурс для анализа и ИИ-приложений. Разберёмся, почему извлечение данных играет ключевую роль, как оно работает для различных типов данных, и какие инструменты помогают его автоматизировать.
