Кейсы

В этой рубрике мы представляем реальные примеры успешных проектов и решений, реализованных нашей компанией.


Извлечение данных: определение, принцип работы и примеры

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.

Мультимодальные RAG и VLM против OCR + LLM: Как откровенно поговорить с вашими PDF?

Представьте, что вы можете просто «поговорить» с документом. Именно это делают ИИ-приложения типа «Talk to your PDF» (или «Chat with your docs») — загружаете PDF или другой документ, задаёте вопросы по его содержимому и получаете ответы. Эта возможность ИИ стала одной из самых востребованных для тех, кто работает с многостраничными документами. Однако есть одно «но»:… Читать далее Мультимодальные RAG и VLM против OCR + LLM: Как откровенно поговорить с вашими PDF?

Serverless-решения для LLM-приложений: 5 шаблонов и примеры

Рассмотрим, как работать с LLM в serverless средах при создании LLM-приложений. На примерах разберём архитектурные шаблоны, такие как последовательная и параллельная обработка промптов, использование кэша и обработка ошибок, которые помогают оптимизировать производительность и снизить затраты на управление LLM-приложениями.

No-code конвейеры помогут внедрить genAI и ML, даже если кажется, что вы пока не готовы

Рассмотрим, как использование no-code конвейеров данных помогает компаниям упростить и ускорить внедрение генеративного искусственного интеллекта (genAI — generative artifitial intelligence) и машинного обучения (ML). Как автоматизировать процессы подготовки, интеграции и анализа данных без необходимости программирования, что делает технологии машинного обучения и ИИ доступными для бизнеса любого масштаба и уровня технической подготовки.

Как построить архитектуру аналитики данных и превратить обычную компанию в data-driven

Архитектура данных определяет, как управлять данными на всех этапах — от сбора и преобразования до хранения и использования. Это основа для работы с данными и приложениями искусственного интеллекта. В статье мы рассмотрим основные шаги и принципы, которые помогут создать современную архитектуру данных, обеспечивающую безопасность, доступность и оптимизацию потоков данных.

Практическое применение генеративного ИИ в пространственном анализе данных

В статье рассматривается роль генеративного искусственного интеллекта в преобразовании пространственного анализа данных, демонстрируя его возможности на примере создания интерактивных карт с текстовыми описаниями. Описывается процесс использования генеративного ИИ, от подготовки данных до генерации и визуализации результатов

Где разместить зарядные станции для электромобилей

Электромобили становятся всё более популярными, что требует развития доступной зарядной инфраструктуры, роста количества и размера операторов пунктов зарядки. Статья подчёркивает важность анализа геоданных для определения оптимальных местоположений зарядных станций.

Должны ли корпоративные ГИС (как ArcGIS) быть такими дорогими?

Разбираемся, почему корпоративные геоинформационные системы (ГИС) обходятся так дорого и какие существуют альтернативные подходы к их разработке. Исследуется влияние этих затрат на бизнес и представляются потенциальные решения для снижения стоимости.

Ритейл в ЖК: как запланировать коммерческие помещения в новых жилых комплексах

В статье обсуждаются ключевые стратегии для успешного планирования коммерческих помещений в новых жилых комплексах. Она акцентирует внимание на использовании анализа местоположений и понимании потребностей будущих клиентов для создания привлекательных и прибыльных коммерческих пространств.