Как научить AI-агента отвечать на 90% вопросов по бизнесу на основе корпоративных данных? Руководитель спрашивает — AI анализирует и отвечает
AI-агент отвечает на бизнес-вопросы на основе корпоративных данных без навыков SQL.
AI в закупках: 4 агента для быстрого поиска поставщиков, подготовки запросов и автоматического анализа коммерческих предложениий
4 AI-агента автоматизируют закупки: от поиска поставщиков до анализа коммерческих предложений.
Популярные статьи
Где взять данные для AI-агента, если у вас только 1С
Как подключить AI-агента к 1С и получать ответы из корпоративных данных на естественном языке.
Generative AI и AI-агенты в производстве: возможности, пошаговое внедрение, ROI и кейсы
Как внедрить Generative AI в производство: варианты использования, этапы и оценка ROI.
Вы уже попробовали Epsilon Metrics?
Попробовать бесплатно
AI для BI: как AI-агенты сделали из обычного BI генеративный
AI-агенты превращают обычный BI в генеративный: автоматизация SQL, отчётов и визуализаций.
AI-ready данные: 8 шагов к качественной аналитике и машинному обучению
8 шагов подготовки данных для AI: очистка, стандартизация и контроль качества.
AI-агенты и Agentic Reasoning: Не рассуждай, не хлопочи — AI-агенты рассуждают
AI-агенты меняют подход к разработке ИИ-приложений и работе с неструктурированными данными.
Graph RAG: как RAG, только c графом знаний
Graph RAG объединяет графы знаний и RAG для улучшения точности ответов LLM.
AI-агенты на основе LLM и мультиагентные системы
AI-агенты не требуют явных запросов: они строят планы, используют инструменты и адаптируются.
От слов к векторам: как эмбеддинги помогают моделям понимать нас
Эмбеддинги преобразуют текст в векторы, позволяя LLM понимать контекст и давать точные ответы.