🔍 BSS улучшила технологию RAG в GPT-поиске Базы знаний InKnowledge!

Сообщаем, что в новой версии RAG были внесены значительные доработки, направленные на повышение производительности и качества ИИ-поиска. Теперь мы используем новую модель векторизации с большим размером контекстного окна, что позволяет собирать больше информации и повышать точность поиска.

Что нового?
➖Повышения безопасности: технология умеет различать права доступа каждого пользователя, что обеспечивает дополнительную информационную безопасность при работе с RAG.

➖Обработка PDF-документов: теперь RAG-поиск может анализировать информацию из таблиц в PDF-файлах, что ранее было недоступно. В предыдущей версии система находила релевантные данные только в текстовых источниках.

➖Адаптация под внешние нейросети: новая версия оптимизирована для работы с LLM-моделями, такими как Яндекс GPT. Распознанный текст переводится в формат Markdown, что улучшает взаимодействие с таблицами в PDF.

➖Улучшено качество разбивки на чанки (куски информации): это было достигнуто за счет более корректного распознавания структуры файлов и расстановки границ в нужных согласно контексту местах (стык параграфов, заголовки таблиц, подзаголовки разделов и т. д.) при дроблении текстовых материалов.

⭐️10 октября мы с большим удовольствием принимали участие в бизнес-завтраке, посвященном кейсам и перспективам применения искусственного интеллекта в клиентском обслуживании, организованном нашим партнером – компанией U-BSS в Ташкенте.

Роман Левченков представил последнюю версию Базы знаний и рассказал как ИИ (на базе LLM) и технологии RAG помогают решать задачи в управлении знаниями. А Фаррух Турсунходжаев, продакт-оунер базы знаний AVO банка, рассказал о том, как благодаря нашему продукту им удалось не только существенно сократить скорость обслуживания клиентов, но и активно использовать инструменты для самообслуживания клиентов, снижая нагрузку на контакт-центр и отделения банка 👍

🫶🏻Всего в мероприятии приняли участие более 60 представителей банковского сектора, страхования, ритейла, телекоммуникационного бизнеса, госсектора, и нам было очень приятно, что обсуждаемые вопросы и кейсы вызвали живой интерес.

Больше о мероприятии, темах и спикерах здесь 🤗

ITFB Group приглашает специалистов в области клиентского сервиса на круглый стол, посвященный вопросам повышения эффективности работы контакт-центров. В ходе встречи представители бизнеса поделятся своим практическим опытом и расскажут, какие ИТ-инструменты и технологии Искусственного Интеллекта они используют для решения задач контакт-центров.

Спикеры: Ростелеком, КОМУС, Синара Банк, L2U, CraftTalk, ITFB Group

Обсудим:

➖ Как применение ИТ-инструментов позволяет повысить внутреннюю эффективность и эффективность взаимоотношений с клиентами на примере
- чат-ботов, чат-платформ
- баз знаний
- классификаторов тематик
➖ Современные реалии применения Искусственного Интеллекта для решения задач контакт-центров
➖ Импортозамещение: уровень развития отечественных информационных систем для контакт-центров

🕚 Трансляция начнется 19 ноября в 11:00 по Москве.
Ссылка на мероприятие придет после прохождения регистрации.

Зарегистрироваться

🤖 Искусственный интеллект впечатляюще продуктивен в обработке и управлении большими объемами информации, генерации и улучшении контента. Поэтому вопрос о том, стоит ли его применять в системах управления знаниями, попросту не стоит. Никто не станет отказываться от решения, которое существенно ускоряет работу с данными, автоматизирует рутинные задачи и вообще помогает людям делать свою работу!

А вот как именно использовать ИИ в Базе знаний: какие задачи ему можно поручить, а какие не стоит, как соблюсти требования безопасности, как внедрять, контролировать и развивать инструмент — нужно разобраться. Чем мы и занялись...👨‍💻

⭐️ В статье раскрываем преимущества и риски применения ИИ в Базе знаний, рассказываем, как искусственный интеллект может упростить работу с информацией и делимся рекомендациями по внедрению и развитию СУЗ с искусственным интеллектом. GO читать!

🌟 В современном мире информация играет ключевую роль в успехе любого бизнеса, особенно в банковской сфере, где скорость принятия решений и точность данных напрямую влияют на результаты работы.

В новой статье разбираемся, с какими проблемами в работе с информацией сталкивается банковский бизнес, почему управление знаниями «по старинке» не работает и как именно внедрение Базы знаний помогает финансовому сектору справляться со сложностями, улучшать информационную среду и повышать конкурентоспособность и качество сервиса.

Бежим читать! 🫶🏻

🎄 Дорогие друзья, в конце 2024 года мы рады подвести итоги и поделиться с вами значимыми достижениями нашей команды 🤩

✔️ Самым важным и заметным для нас событием стало внедрение ИИ-модуля в платформу InKnowledge. Мы стали первым российским вендором, который реализовал возможности генеративного искусственного интеллекта в Базе знаний.

С конца 2023 года мы работали над самой идеей: анализировали потребности клиентов, кейсы применения и потенциальный эффект от использования AI. В результате за 2024 год мы запустили несколько MVP-решений, а в ноябре провели полноценное внедрение ИИ-модуля в платформу.

Возможности искусственного интеллекта в InKnowledge используются для улучшения механики поиска, помогают создавать, редактировать и анализировать контент.
Обратная связь наших клиентов показывает, что мы движемся в правильном направлении. Особенно нас радует то, что заказчики хорошо разбираются в вопросах применения ИИ. Благодаря этому на каждом проекте мы работаем как одна команда, генерируя еще больше возможностей и сценариев применения AI.

Сейчас мы ведем активную работу над запуском и реализацией таких проектов в России и за рубежом и ожидаем еще больше интереса к теме искусственного интеллекта в следующем году.

✔️ Также в этом году мы усилили работы над взаимной интеграцией продуктов группы компаний BSS, частью которой являемся сами. Возможности AI-суфлера, речевой аналитики, готовых чат-бот решений и голосовых помощников стали частью InKnowledge и теперь доступны нашим клиентам без дополнительных интеграций.

✔️ В этом году мы запустили несколько крупных проектов в сфере телекома, авиаперевозок, консалтинга. Продолжаем активно работать с финансовым сектором, ритейлом и производственными компаниями.

✔️ Делились с рынком собственным опытом и лучшими практиками управления знаниями: выступали на бизнес-завтраках, участвовали в вебинарах и конференциях.

Одним из самых насыщенных мероприятий стал бизнес-завтрак, на котором сразу несколько наших клиентов рассказали об опыте работы с InKnowledge и результатах, которые они достигли благодаря внедрению платформы.

🫡 На следующий год ставим перед собой амбициозные задачи: продолжим работать над ИИ-модулем, внедрять инновации и улучшать функционал нашей платформы.

😉🫶🏻 Спасибо за то, что были с нами и помогали развивать наш продукт. Обещаем и дальше удивлять вас новыми идеями и решениями! ✨

🎄🥂🥂 Желаем вам чудесного и яркого окончания 2024 года и до встречи в наступающем 2025 году!❄️👋

❄️❄️❄️❄️❄️❄️❄️❄️❄️❄️❄️❄️❄️❄️❄️❄️❄️❄️❄️❄️❄️

💻 Новые правила, регламенты, продукты и софт сотрудники всегда встречают сопротивлением. Исключений не бывает. Наш мозг так работает — противится всему новому, потому что старое понятнее, удобнее, а что-то менять ему ооооочень лень.

Что сделать, чтобы внедрение базы знаний прошло гладко и сотрудники полюбили новый инструмент? Как привлечь, вовлечь и удержать?

Если кратко — никаких специальных приемов и ВАУ-эффектов здесь быть не может! Надо просто создать действительно полезный инструмент. Такой, чтобы с ним было бы гораздо лучше, чем без него.

О том, как это сделать — читайте в новой статье 🫶🏻

📑 Одни и те же документы лежат в разных папках, знания разбросаны между департаментами, а сотрудники тратят больше времени на поиск информации, чем на выполнение своих задач? Чаще всего именно так и выглядит информационная среда в компании до внедрения базы знаний 🤷🏻‍♂️

Что с этим делать? Как разобраться в хаосе информации и выстроить понятную и удобную структуру? Ведь сама по себе база знаний этих проблем не решит.

✔️ Мы решили поделиться собственным опытом и подготовили пошаговую инструкцию, которая поможет вам проанализировать работу с информацией и знаниями в вашей компании.

📚 В статье расскажем, как правильно провести анализ информационного пространства: от составления списка использующихся систем до оценки качества контента. Приведем примеры, как обойти трудности на каждом этапе, дадим рекомендации относительно того, кто справится с этим лучше всего!

⭐️ С появлением RAG-технологии доступность больших языковых моделей резко возросла — бизнесу больше не нужно держать штат дорогих ML-специалистов, которые будут постоянно заниматься обучением модели, поддерживать актуальность данных. Вместо этого достаточно «подключить» RAG к актуальному источнику данных и релевантный контент, сгенерированный нейросетью, в вашем распоряжении.
Однако не все так просто: важны и качества самих ИИ-моделей, их настройки, качество данных, которые вы им “скармливаете”.

👩‍💻 Чтобы помочь вам разобраться с этими тонкостями, мы запустили цикл статей о внедрении LLM+RAG моделей в бизнес. В первой статье прошлись по базе — рассказываем, что такое RAG-технологи, зачем они нужны бизнесу и на что обратить внимание при внедрении