#иипомощник — Public Fediverse posts

Первый опыт с Warp: медленный, но сообразительный помощник, который заставит вас глупеть

Потыкал я на досуге один из ИИ-терминалов и делюсь этим опытом. Об установке писать не буду, там все банально и просто: тыкаете мышкой и готово. А вот дальше — все очень занимательно. Экспериментировать я буду на своих реальных задачах, поэтому часть функционала в статье не упомяну. У всех разные задачи и потребности, здесь нет серебряной пули. Поехали!

https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1014906/

#selectel #ии #искусственный_интеллект #терминал #warp #иипомощник

LLM разобрали «дело Долиной»: предсказали аргументы, но статистика оказалась сильнее

Кейс Dolina v. Lurie всколыхнул не только юридическое сообщество. Сейчас шум в медиа начал утихать и настало время спокойно препарировать это дело LLM-матрицами и тензорными вычислениями. 🙂 Спор этот совсем недавний, шансы на попадание судебных актов по делу в обучающую выборку до cutoff date даже последних версий топ-моделей - минимальны, определение же Верховного Суда России в веса моделей успеть точно не могло. Тем интереснее результат! Спойлер: ИИ не подкачал, но итоговая оценка оказалась очень интересной и очень, как кажется, характерной для AI LegalTech. Архитектура эксперимента На вход моделям были поданы судебные акты первой инстанции, апелляции и кассации. Пайплайн использовался стандартный "нешемяковский": LLM-консенсус трех топовых моделей (Anthropic Claude Opus 4.6, Google Gemini 3 Pro и OpenAI GPT‑5.2) и стандартный промт про обжалование. Результат оказался парадоксальным: нейросетки нашли правильные юридические зацепки для отмены решений, но итоговый прогноз успеха в Верховном Суде составил всего 7% (полный ИИ-прогноз доступен по ссылке: neshemyaka.ru/case/499 ).

https://habr.com/ru/articles/1003720/

#иипрогноз #legaltech #иипомощник #нешемяка #aiагенты

RAG своими руками: как мы собрали ИИ‑помощник для поддержки и что из этого вышло

Привет, Хабр! Меня зовут Илья Парамошин, я ведущий инженер в МТС Web Services. В первой части мой коллега Владимир Дробот рассказал, зачем нам понадобился ИИ‑помощник для техподдержки и почему мы выбрали архитектуру на RAG. В этой статье я раскрою техническую сторону и разберу, как мы собирали данные, выбирали эмбеддинги, настраивали поиск и какие подводные камни встретили на пути. Спойлер: без костылей не обошлось, но система работает в проде и ежедневно помогает нашим инженерам. Для начала напомню, мы собрали рабочую RAG-систему, которая объединяет данные из Confluence и Jira и умеет искать по ним с учетом смысла. В основе — вполне классический стек, но с парой инженерных нюансов:

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/970476/

#искусственный_интеллект #служба_поддержки #AIассистент #RAG #LLM #MWS_GPT #ИИпомощник #техподдержка

RAG-помощник для команды саппорта своими руками

Привет! Меня зовут Владимир Дробот, я SRE-лид и руководитель центра техподдержки кластера рекламных технологий компании МТС Web Services. Наша команда отвечает за вторую линию саппорта: мы разбираем сложные инциденты, ищем корни проблем и передаем разработчикам те баги, которые упираются в код или архитектуру. Поиск нужной инструкции в заросшей документации Confluence и Jira — головная боль для многих команд техподдержки.Чтобы повысить эффективность работы, мы решили сделать собственного ИИ-помощника. Под катом расскажу, как нам удалось довести проект до прода, совмещая его с ежедневной рутиной, и что мы поняли после его реализации.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/970392/

#искусственный_интеллект #служба_поддержки #AIассистент #RAG #LLM #MWS_GPT #ИИпомощник #техподдержка

Почему ChatGPT недостаточно для бизнеса: обзор Teamly AI для средних и крупных компаний

AI-помощник от Teamly встроен в базу знаний и возвращает только релевантные ответы – без фантазий моделей и без вывода данных за контур компании. Рубрика Продукт дня.

https://habr.com/ru/articles/963686/

#ai #нейросети #chatgpt #teamly_ai #teamly #aiпомощник #иипомощник

Шопинг-терапия 2.0: Как ИИ мог бы лечить тревогу, не опустошая кошелек клиента

Привет, Хабр! В этой статье я решила разобрать, как шопинг-терапия может превратиться из пустой траты денег в инструмент этичного ретейла с помощью ИИ, потому что за более чем 20 лет в CX-решениях я убедилась: стресс и тревога — это не просто «личное», а огромная проблема для бизнеса, вызывающая импульсивные покупки и последующие возвраты. Совместив математический анализ поведенческих паттернов с психологией стресса, мы можем создать виртуальногои помощника, который позаботится о кошельке клиента, не опустошая его — и повысит лояльность к бренду. На связи Елена Орлова, директор по стратегическому развитию портфеля продуктов «Авандок» в компании «КОРУС Консалтинг».

https://habr.com/ru/companies/korus_consulting/articles/958154/

#ии #ииассистент #иипомощник #виртуальный_ассистент #психология_покупателя #искусственный_интеллект #искусственный_интеллект_чатбот

Хочу ИИ помощника. Как я к сайту настольных игр пытался нейросеть прикрутить

Так как мои настольные игры не совсем простые (а именно обучающие и научные), то вопросы по правилам у родителей возникают регулярно. И как хорошо правила не напиши, научная тематика делает свое «черное» дело и даже минимальное вкрапление методики ставит игроков в ступор по тем или иным моментам правил. Плюс читать правила, FAQ, дополнительные правила и т. п. не всегда оптимальный вариант. Поэтому захотелось мне прикрутить к сайту нейронку в виде чата с ИИ‑помощником, который бы для каждой игры свои правила объяснял и на вопросы пользователей отвечал.

https://habr.com/ru/articles/949068/

#иипомощник #llm #gigachat #qwen3 #ollama #openwebui #gpuсервер #rag #токены #настольные_игры

RAG: борьба с низким качеством ответов в условия экономии памяти на GPU

Привет, Хабр! Меня зовут Саприн Семён. Я занимаюсь анализом данных и машинным обучением в компании ПГК Диджитал. Сегодня мы начинаем серию статей, в которой я расскажу о том, как мы с командой разрабатывали ИИ-помощника, а также приведу практические кейсы по улучшению точности ответов с минимальными затратами памяти графических процессоров. Как вы уже могли догадаться, наш ИИ-помощник разработан на основе RAG (Retrieval-Augmented Generation) системы. Хотя принцип работы RAG многим уже знаком и не вызывает того самого «вау», я всё же кратко напомню, как эта система работает, почему она так популярна и почему её ответам можно доверять. В этой статье я расскажу, как мы разрабатывали RAG-систему для юридического отдела нашей компании, с какими вызовами столкнулись и как их преодолевали. Вы узнаете, почему стандартные подходы не всегда работают, и как, погрузившись в специфику данных, мы смогли значительно улучшить качество ответов, сохранив при этом экономию ресурсов GPU.

https://habr.com/ru/companies/pgk/articles/897658/

#rag #natural_language_processing #искусственный_интеллект #машинное_обучение #иипомощник #чанки #baseline