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

Что стоит за сорванными сроками и превышением бюджета в айти-проектах?

Чаще всего — не ошибки команды или злой умысел, а отсутствие четкого плана на старте. Недавно мы завершили сложный проект, в который вошли на этапе, где у нас было только устное описание и куча чужого, плохо написанного кода. Мы буквально унаследовали «творческий беспорядок».

Вместо того чтобы просто выполнять задачи, мы провели полный аудит, систематизировали требования и помогли клиенту выстроить прозрачный процесс. В итоге — спасли проект и вывели его на стабильную поддержку.

Делимся выводами из этого кейса. Читайте полную историю в карусели! 👉👉👉

🌟 А если вы не хотите рисковать и нуждаетесь в разработке четкого Технического Задания (ТЗ) для вашего проекта — оставьте заявку на нашем сайте. Мы поможем заложить надежную основу.

#Кейсы