🔄 Docora AI: от эксперта — к мультиэкспертной платформе

Все чаще мы слышим от компаний, которые хотят внедрить цифрового эксперта, следующее:

Давайте для начала попробуем подключить к своим процессам одного помощника?

И это логично: перед тем, как тратить весь бюджет на внедрение, проще протестировать решение, собрать первые сценарии и измерить пользу.

Однако, при подключении цифрового эксперта к нескольким отделам, появляется сложность — у команд и отделов разные процессы, документы и уровни доступа, поэтому один «общий» эксперт смешивает контексты и начинает отвечать менее точно.

Мы хорошо понимаем эту боль.
Именно поэтому Docora AI развивается в сторону мультиэкспертной платформы: в рамках одной компании можно будет настроить несколько цифровых экспертов под разные роли и процессы. Каждый эксперт будет работать в своём контуре знаний, чтобы ответы оставались точными, контексты не пересекались, а информация предоставлялась в соответствии с уровнем доступа.

В ближайших релизах мы фокусируемся на том, что делает масштабирование управляемым: разделяем рабочие контексты и настраиваем доступ к знаниям по ролям. Благодаря этому, уже на этапе тестирования, команда видит как Docora AI становится корпоративной системой, а не локальным инструментом одного отдела.

Думаете с какого эксперта начать тестирование в вашей компании? Давайте обсудим:
🌐 docora.ru
✉️ getai@codeinside.ru

🔴 Давно не рассказывали о обновлениях в Smart Traffic System — исправляемся.

Наше решение Smart Traffic System — кроссплатформенное ПО для нейросетевой видеоаналитики. Система решает задачи оптимизации трафика и снижения аварийности, что делает ее важным инструментом цифровой трансформации городской инфраструктуры.

Что мы доработали за последнее время:
✅ перешли на распределённую архитектуру — теперь вычислительные модули (GPU/NPU) можно объединять в единую сеть детекторов, чтобы масштабироваться под большее число видеопотоков и подключать модули разной сложности под разные задачи,
✅ доработали новый тип инцидента: оставленные на дороге вещи — детекция оставленных предметов на проезжей части — важный сценарий для безопасности и оперативной реакции,
✅ решение поддерживает больше форматов и кодеков.
- видеофайлы: mp4, avi, mkv, mov, webm, flv.
- кодеки: h264, MPEG, h265, vp8 — и для файлов, и для RTSP; как на GPU, так и на Rockchip,
✅ переработали отображение работы детектора: теперь трансляция загружается мгновенно.

Подробнее о Smart Traffic System и возможностях решения — читайте на нашем сайте.

🥸 Создайте своего эксперта на платформе Docora AI!

Мы открыли доступ к демо-версии Docora AI! Теперь вы можете протестировать платформу и сразу оценить результат на примере своих задач.

Логика простая: вы загружаете документы — и получаете эксперта, который отвечает по вашей базе знаний. Он помогает быстрее находить требования, разбираться в правилах и сокращает рутинный поиск информации

Если пока не хотите загружать свои материалы, в демо-версии уже есть готовые сценарии:
— эксперт по налоговому праву
— эксперт по трудовым отношениям

🖥 Оставляйте заявку на сайте, чтобы получить доступ к демо-версии.

❓ИИ в пищевой промышленности — необходимость?

Мы регулярно встречаемся с представителями разных отраслей, для того чтобы понимать рынок через реальные задачи и ограничения, с которыми сталкиваются специалисты в работе каждый день.

На таких встречах мы, в первую очередь, слушаем. Нас интересует, на что уходит больше всего времени, какие рутинные задачи хотелось бы автоматизировать. В пищевой промышленности эти вопросы часто связаны с документами и требованиями: регламенты, стандарты, инструкции, проверки.

Мы понимаем эти задачи и показываем, какие современные инструменты помогают их решать на практике. Например, наше решение Docora подключается к базе знаний компании, работает на проверенной информации и становится цифровым экспертом для отделов: помогает быстро находить нужные требования, опираться на актуальные версии регламентов, разгружать ключевых специалистов и ускорять работу команд.

Мы говорим не про ИИ в широком смысле, а работаем с прикладными задачами и готовы обсуждать решения, которые опираются на ваши документы и процессы.

Если вы работаете в пищевой промышленности и хотите посмотреть, как наше решение повысит вашу эффективность — напишите нам на getai@codeinside.ru

❓ ИИ в логистике: как ИИ-ассистент снижает издержки на перемещениях товарно-материальных ценностей (ТМЦ)

Внутренняя логистика редко кажется зоной экономии — пока не начинаешь считать потери от ошибок при ручных операциях.
Неверно указанные габариты, неучтённый объём, перевес — и дальше по цепочке: неподходящий транспорт, простои, лишние рейсы и расхождения в учёте товарно-материальных ценностей между подразделениями.

В статье рассказали о нашем кейсе и показали, как ИИ в логистике помогает решить эту проблему. ИИ-ассистент автоматически рассчитывает объём и вес груза, помогает с подбором транспорта, а затем доводит процесс до корректно оформленных документов по перемещению ТМЦ — с интеграцией в WMS/TMS и учётные системы.

Переходите по ссылке и читайте подробнее 💛

🔥 Гибридный подход в строительном проектировании: опыт инженера и точность ИИ

Сколько времени у вас уходит на правки, которых можно было избежать?
Неучтённый пункт ТЗ, ограничение из регламента, разные версии документов, пропущенный раздел — и проектная документация по обьекту возвращается на доработку.

Мы подготовили статью о том, как ИИ-эксперты на платформе Docora AI помогают командам строительных проектных отделов справляться с рутиной. Они поднимают требования и ограничения из базы знаний, помогают проверить документацию перед контролем, находят расхождения в формулировках и предлагают правки на основе замечаний прошлых проектов — со ссылками на первоисточники.

Читайте статью.

🗺 ИИ в логистике: как не ошибаться в расчётах объёма груза и планировании поставок

В логистике цена ошибки часто проявляется не сразу: неточная оценка параметров груза тянет за собой неверный выбор транспорта, задержки и переделки документов. При этом нужные данные и правила в компании обычно есть — но они распределены по разным системам и форматам. Из-за этого пользоваться ими неудобно и решения снова принимаются по памяти.

В новой статье разобрали типовые точки риска и задачи, с которых компании чаще всего начинают применять ИИ в логистике. И рассказали как ИИ-эксперты на платформе Docora AI могут повысить эффективность сотрудников и предотвратить ошибки.

🖥 Читайте статью

⚙️ ИИ в производстве: что уже работает и какие результаты показывают российские предприятия

Брак, простои, перерасход сырья и энергии — знакомые точки потерь на любом производстве. ИИ в производстве внедряют там, где результат можно посчитать по KPI и быстро увидеть эффект. В статье собрали рабочие сценарии и примеры того, что уже применяют российские предприятия.

В новой статье разобрали четыре направления, которые повышают эффективность производства:
— машинное зрение для контроля качества на линии
— предиктивная диагностика (ТОиР), чтобы заранее видеть риск поломок
— оптимизация режимов и рецептур, чтобы быстрее стабилизировать процесс и снизить потери
— ИИ-эксперты на основе генеративного ИИ

Отдельно рассказали о сценариях применения ИИ-экспертов на примере решения Docora AI. Эксперты отвечают только по корпоративной базе знаний и прикрепляют ссылку на первоисточник, чтобы сотрудники быстрее принимали решения в смене, снижался риск брака и отклонений по качеству и сокращались простои оборудования.

🖥 Читайте статью на сайте.

🎮 Как подготовить базу знаний перед внедрением Docora AI?

Эффективность ИИ-экспертов на платформе Docora AI напрямую зависит от качества базы знаний. Часть материалов может быть технически непригодна для обработки: сканы низкого качества, таблицы в виде изображений, инструкции, собранные из скриншотов. В таких случаях извлечение текста и структуры может быть неполным и это влияет на точность ответов.

Поэтому перед внедрением важно провести валидацию базы знаний. В статье описали, как именно команда валидирует материалы: что подходит для стандартного сценария, а что лучше заранее привести в рабочий вид, чтобы ИИ-эксперт действительно помогал в повседневных задачах.

Читайте статью на сайте 🖥

🌐 Разгрузите отделы компании с помощью цифровых экспертов

Часто во время работы нужно срочно уточнить какие-то детали: как оформить командировку, что проверить в договоре, как запросить доступ или где найти нужный пункт производственной инструкции. Конечно, сотрудникам проще «на секунду» отвлечь коллегу, а не тратить время на изучение регламентов и инструкций. Со временем, коллеги по-опытнее становятся «справочной» и вместо того, чтобы работать работу, они консультируют коллектив.

В статье разобрали, как это решают цифровые эксперты.

Переходите и читайте подробнее 🖥