Почему качественные данные для ИИ стоят дорого? История одного молчаливого клиента.

К нам пришел почти идеальный заказ: собрать 10 000 уникальных фото лиц для ИИ-ассистента. Мы детально проработали проект, учли все риски, от поиска моделей до юридических тонкостей, и... клиент исчез, увидев цену.

В новой карусели мы решили не жаловаться, а показать всю «внутреннюю кухню» сбора данных. Почему нельзя просто «нанять фрилансеров», что скрывается за стоимостью и почему диалог с подрядчиком важнее молчания.

Это будет полезно всем, кто работает с ИИ и хочет понимать, как создаются качественные датасеты.

🌟 А если у вас есть своя амбициозная задача, и вы готовы к честному диалогу — ждём вас на нашем сайте. Напишите нам, чтобы обсудить вашу идею. ✅

Цена ошибки в данных для ИИ. Как не платить дважды?

Стоимость датасета — это не просто цена за картинку или аудиофайл. Это стоимость точности, предсказуемости и, в конечном счете, успеха вашего ИИ-решения. Неправильная оценка на старте почти всегда ведет к переплатам и компромиссам в качестве.

Мы упаковали ключевые принципы грамотной оценки проектов по созданию датасетов в наглядную карусель. В ней вы найдете практические ответы на вопросы:

💢 Какие метрики действительно отражают сложность работы?
💢 Почему «бесплатный тест» — самый ценный этап для заказчика?
💢 Как заранее учесть риски при сборе и разметке данных разного типа?

Листайте, чтобы инвестировать в данные грамотно.

🌟 Готовы к созданию качественного датасета для вашей амбициозной задачи? Закажите датасет на нашем сайте.

#Советы

Строим корпоративный RAG: как перестать бояться «галлюцинаций» и выбрать правильный стек.

Поиск по ключевым словам в корпоративной базе знаний — это вчерашний день. Он не понимает контекст, не работает со сканами и заставляет инженеров тратить часы на ручной поиск информации.

Решение — Retrieval-Augmented Generation (RAG). Но как построить систему, которая будет безопасной, масштабируемой и, самое главное, не будет «галлюцинировать», ссылаясь на несуществующие факты?

В этой карусели — технический обзор архитектуры RAG-системы. Внутри разобрали:

⏺ Модели: Когда LLaMA 3 лучше Mistral, и почему DeepSeek — must-have для финтеха?
⏺ Фреймворки: LangChain, LlamaIndex, Haystack — что выбрать, чтобы быстро запустить пилот?
⏺ Векторные БД: Qdrant vs Milvus — что важнее: скорость гибридного поиска или горизонтальное масштабирование на миллиарды векторов?

👉 Листайте, чтобы увидеть наш референсный стек для надежного и контролируемого RAG-пайплайна.

🌟 Готовы обсудить архитектуру вашего решения? Оставьте заявку на нашем сайте.

#Технообзор