 |
Axenix разработала LLM-платформу BotAx для создания чат-ботов
Компания Axenix выводит на рынок LLM-платформу (Large Language Model) BotAx. Решение на основе генеративного искусственного интеллекта позволяет клиентам использовать большие языковые модели для быстрого создания и внедрения чат-ботов.
Платформа BotAx построена на RAG-архитектуре (Retrieval-Augmented Generation – генерация с дополнительным поиском). При получении определенного запроса чат-бот подбирает релевантные данные в собственных базах знаний. Затем на этой основе создает запрос для LLM, позволяющий обогатить ответ дополнительной информацией из сторонних баз данных, сделать его более корректным и полным. RAG также позволяет повысить удовлетворенность пользователей от процесса общения, подстраиваясь под стиль коммуникации и предлагая более релевантные ответы.
Платформа BotAx дает возможность создавать и использовать клиентам собственные специфичные настраиваемые чат-боты под широкий спектр задач – от HR и маркетинговой аналитики до обработки нормативной документации, формирования интерактивной базы знаний и генерации текста. При необходимости специалисты Axenix помогают грамотно интегрировать его с наиболее подходящей базой данных компании – реляционной, документоориентированной, графовой и т.д.
Существует два основных сценария использования платформы BotAx:
- выбор и кастомизация чат-бота из существующего набора, сегодня на платформе представлены уже около десяти моделей;
- создание собственного чат-бота под задачи каждой конкретной компании.
В будущем станет доступен еще один сценарий No-code – создание чат-бота из предложенных на платформе компонентов без необходимости программирования.
«Практика показывает, что open source генеративные модели, обученные на открытых данных интернета, содержат мало специфичных знаний по узким или специализированным направлениям. Они почти ничего не знают о конкретной компании. Именно поэтому RAG архитектура — это решение проблемы: объединение модели, обученной на общих данных, с базой знаний конкретной компании и внешними источниками. Команда Axenix, собранная из экспертов в области NLP, языковых моделей, генеративного ИИ, работает над развитием сервиса уже около полугода. Мы проводим тестовые внедрения, учимся работать с разными типами данных, таким образом постоянно совершенствуем продукт», – комментирует Василий Крикунов, эксперт в области ИИ Axenix.
По его словам, еще одно преимущество платформы BotAx в том, что ее можно использовать on-premise в защищенном закрытом контуре предприятия с эффективностью, сравнимой с публичными генеративными моделями, для решения специализированных задач.
На BotAx уже созданы: бизнес-ассистент консультанта; ассистент металлурга, предоставляющий информацию об основных технологических процессах и нормативах на сталелитейном производстве; чат-бот для сопровождения базы знаний по цепочкам поставок; LLM общего назначения для безопасного решения широкого спектра задач внутри компании, а также чат-бот для Self-Service BI.
«Наша главная задача – предоставить в перспективе заказчикам no-code конструктор чат-ботов, который позволит им правильно организовывать работу с языковыми моделями, самостоятельно выбирать нужные объекты для создания решения под любую задачу. Благодаря чат-ботам компании могут увеличить производительность персонала, качественно трансформировать ИТ-ландшафт и организационную структуру», – добавляет Василий Крикунов.
По его словам, интерес к языковым моделям сегодня проявляют промышленные предприятия, финансовые организации, ритейл-компании и многие другие.
О компании Axenix
Российская компания Axenix (ранее Accenture) осуществляет деятельность под юридическим наименованием ООО «АксТим». Axenix предоставляeт широкий спектр профессиональных услуг в области цифровых сервисов, облачных технологий и решений для обеспечения информационной безопасности. В офисах и центрах разработки в Москве, Твери, Ростове-на-Дону, Краснодаре, Санкт-Петербурге и Алматы работают около 2 500 сотрудников. Благодаря сочетанию уникальных знаний, опыта и компетенций более чем в 40 отраслях, предлагает услуги в области стратегии и бизнес-консалтинга, технологических решений и других операций, направленных на цифровизацию бизнеса.
Контактное лицо: Татьяна Алексеева
Компания: Axenix
Добавлен: 21:21, 17.08.2024
Количество просмотров: 130
Страна: Россия
| К2Тех и Knomary совместно улучшают решение для автоматизации HR- и бизнес-процессов, "Группа Астра", 13:39, 30.07.2025, Россия66 |
| В портфель решений К2Тех вошла система «Целеполагание», разработанная для автоматизации процессов постановки, контроля и анализа целей в организациях. Теперь клиенты К2Тех смогут оптимизировать рутинные действия, что позволит сделать бизнес-процессы прозрачнее и с помощью внедренного в систему ИИ — уменьшить вероятность связанных с человеческим фактором ошибок. |
| «1С-Рарус» создал систему управления производственными проектами в «Юнител Инжиниринг», 1С-Рарус, 13:31, 30.07.2025, Россия77 |
| «1С-Рарус» завершил проект перевода ведущего производителя электротехнического оборудования в единую систему на базе «1С:ERP Управление предприятием» и «1С:Зарплата и управление персоналом КОРП». В результате внедрения новых механизмов планирования и учета на 20% ускорено формирование управленческой отчетности. Усилен контроль выполнения производственных проектов. |
| АРМЕТ и Animation School объявили о сотрудничестве, АРМЕТ, 09:52, 30.07.2025, Россия87 |  |
| Ассоциация участников рынка метавселенных (АРМЕТ) и Animation School объявили о стратегическом партнерстве в рамках подготовки одного из крупнейших событий индустрии анимации в России – Международным Слёт аниматоров, который проводится при поддержке Президентского фонда культурных инициатив. |
| Клиентам УМАРТА стала доступна платформа Smart Monitor, VolgaBlob, 09:52, 30.07.2025, Россия85 |  |
| Российские ИТ-компании УМАРТА и VolgaBlob заключили стратегическое партнерство. УМАРТА займется поставкой и внедрением платформы мониторинга и анализа данных Smart Monitor, разработанной VolgaBlob. В перспективе в компании планируют создание партнерских аналитических модулей для Smart Monitor. |
|
|
