Как AI распознает документы? 🤖

Современные AI используют сразу несколько технологий для обработки документов. Благодаря этому AI не только распознает текст, но также понимает структуру и содержание материала

🔹 Компьютерное зрение
Сперва AI анализирует изображение: определяет текст, таблицы, подписи и другие элементы документа.

🔹 OCR — Optical Character Recognition
Алгоритмы OCR преобразуют текст с изображения или PDF в машиночитаемый формат.

🔹 NLP-анализ данных
После распознавания текста, AI определяет смысл документа, извлекая: даты, суммы, ИНН, реквизиты, номера договоров и другие данные.

🔹 Классификация документов
Основываясь на данных с помощью NLP-анализа, модель может определить тип документа: счёт, акт, договор, заявление или накладная.

🔹 Контекстная проверка информации
AI сопоставляет данные между собой и проверяет их через CRM, ERP или внутренние базы компании.

Специалисты ON-SOFT помогут внедрить AI-решения для обработки документов 👉 https://on-soft.ru/ru/contact

Чем AI-автоматизация отличается от обычных скриптов? 🤔

Многие считают, что AI-автоматизация — это обычные скрипты, просто с другим названием. Но на деле AI умеет гораздо больше, чем просто выполнять команды👇

🔹 Работа по шаблону
Обычная автоматизация выполняет заранее прописанные действия. Любое изменение в процессе ломают весь сценарии.

🔹 Понимание контекста
AI может анализировать текст, документы, изображения и находить закономерности даже там, где нет строгого шаблона.

🔹 Отсутствие обучения
Обычная автоматизация всегда работает по сценарию. А AI-модели можно обучать и усовершенствовать с помощью данных.

🔹 Поиск закономерностей
AI может анализировать часто встречающие ошибки при выполнении процессов и самостоятельно устранять их.

🔹 Ограничение автоматизации
В бизнесе бывает множество нестандартных ситуаций, переписок, файлов и т.п. В таких случаях AI более адаптирован, нежели скрипт.

Специалисты ON-SOFT помогут разобраться в AI-моделях для вашего бизнеса 👉 https://on-soft.ru/ru/contact

Почему задержка критична для AI-систем? ⚡️

Для современных AI-систем важна не только точность ответов, но и скорость обработки запросов. 👇

🔹 Пользовательский опыт
Скорость напрямую влияет на пользовательский опыт. Люди привыкли получать результат мгновенно. Если AI отвечает медленно, пользователь теряет интерес к системе.

🔹 Тормозят процессы
AI всё чаще используется для автоматизации: обработки документов, анализа данных, поддержки клиентов и т.п. Высокая задержка замедляет весь процесс, снижая эффективность сотрудников.

🔹 Правильная архитектура
На скорость влияет не только сама модель, но и сама инфраструктура. Даже хороший AI может работать медленно без грамотной оптимизации системы.

🔹 Стоимость и масштабирование
Чем медленнее работает AI-система, тем выше нагрузка и стоимость запросов. При внедрении AI важно учитывать не только качество модели, но и её устойчивость.

Специалисты ON-SOFT помогают внедрять AI-системы, которые работают быстро, стабильно и эффективно 👉 https://on-soft.ru/ru/contact

Как AI находит ошибки в данных? 🤖

Даже небольшие ошибки в данных могут привести к неверным отчётам, сбоям в процессах и финансовым потерям.👇

🔹 Поиск аномалий
AI анализирует большие объёмы данных и замечает несходства, которые выбиваются из нормы: резкие скачки, дубли, подозрительные операции и т.п.

🔹 Проверка на пропуски
Система определяет пустые поля, ошибки в форматах, несоответствия между таблицами, а также некорректные данные в Excel, PDF-файлах и т.п.

🔹 Сравнение между разными системами
AI может автоматически сверять информацию из разных источников: ERP, CRM, API и других баз данных, находя расхождения за секунды.

🔹 Обучение на ошибках
Модель запоминает типичные ошибки и со временем начинает выявлять проблемы, которые сложно обнаружить вручную.

🔹 Контроль качества в реальном времени
AI способен мониторить ошибки 24/7 и предотвращать их сразу после обнаружения, минуя дальнейшие проблемы.

Специалисты ON-SOFT помогут вам внедрить AI для контроля ваших данных 👉 https://on-soft.ru/ru/contact

🏛 Рады вам сообщить, что мы официально вступили в Союз «Липецкая торгово-промышленная палата» и Торгово-промышленную палату Российской Федерации.

Для нас это ещё один показатель того, что ON-SOFT развивается как надежный технологический партнер, готовый к новым предложениям, долгосрочному сотрудничеству и развитию предпринимательской среды.

Членство в Липецкой ТПП и ТПП РФ открывает новые возможности для партнерства, обмена опытом и реализации совместных проектов из разных отраслей.

Благодарим наших партнеров и клиентов за доверие к нашим продуктам. Мы и впредь будем развивать современные IT-решения для вашего бизнеса 🚀

Как работают мультиагентные AI-системы? 🤖

Современные AI-системы способны выполнять множество различных задач. Но когда несколько AI-модулей объединяются в единую систему, производительность системы возрастает в разы 👇

🔹 Разделение ролей
Каждый AI-агент отвечает за свою задачу: один анализирует данные, второй ищет информацию, третий принимает решения, четвёртый формирует ответ.

🔹 Совместная работа
Несколько AI-модулей могут работать как единая команда: распределять задачи между собой и последовательно выполнять сложные процессы.

🔹 Решение сложных задач
Multi-agent systems особенно эффективны в автоматизации бизнеса: обработке документов, поддержке клиентов, аналитике, управлении процессами и интеграции разных систем.

🔹 Гибкость и масштабируемость
Если задач становится больше, то можно подключать новых AI-агентов к текущей системе. Это делает AI-инфраструктуру более гибкой и удобной.

Специалисты ON-SOFT помогут вам внедрить мультиагентные системы под задачи вашего бизнеса 👉 on-soft.ru/ru/contact

📌 Вебинар: MCP для 1С — от структуры к содержимому

📅 Дата: 28 мая 2026 | 13:00 МСК
📍 Где: онлайн

Почему AI в 1С часто ограничивается только навигацией по конфигурации и не может полноценно помогать в анализе реальных задач? Обычно ИИ видит структуру системы, но не имеет доступа к данным — а значит не может быстро находить причины проблем.

На этом вебинаре мы с вами разберём, как MCP меняет подход к работе AI с 1С:

🔹 Что такое MCP и как он связывает 1С и AI
🔹 Архитектуру 1C MCP Toolkit и принцип работы запросов
🔹 Как через MCP получать реальные данные из регистров
🔹 Безопасность и ограничения доступа к данным
🔹 Практические сценарии: диагностика, аналитика и быстрые проверки

В итоге вы поймёте, как MCP становится связующим слоем между 1С и AI: даёт ИИ доступ к структуре конфигурации, данным и инструментам анализа.

Ссылка на регистрацию

Главная ценность MCP в 1С — это не только понимание структуры конфигурации, но и возможность работать с реальными данными.

✅ Провели вебинар на тему: «MCP для 1С — от структуры к содержимому»

Спасибо всем, кто присоединился к эфиру 🙌
В этом вебинаре мы с вами обсудили, как MCP помогает AI работать с 1С не только на уровне структуры конфигурации, но и с различными данными.

В рамках вебинара показали:
— как MCP помогает AI взаимодействовать с системой 1С
— из чего состоит 1C MCP Toolkit и как строится работа с запросами
— каким образом AI получает доступ к данным регистров и документов
— как контролировать безопасность и разграничение доступа
— также продемонстрировали пример работы взаимодействия MCP в 1С

💾 Запись вебинара и презентацию можно посмотреть по ссылке

Что такое векторная база данных и зачем она нужна AI? 🧠

Современные AI-системы работают не только с текстом, но и с его контекстом. Чтобы быстро находить информацию, используются векторные базы данных. 👇

🔹 Что такое вектор?
Когда AI обрабатывает текст, изображения или документы, он преобразует их в набор чисел — векторы. Такие векторы отражают смысл данных и взаимосвязи между ними.

🔹 Семантический поиск
Обычная база данных ищет точные совпадения. Векторная база позволяет находить похожую информацию даже если запрос сформулирован другими словами.

🔹 RAG-система
AI-ассистенты используют подход Retrieval-Augmented Generation: перед ответом модель ищет релевантные данные в векторной базе и только потом формирует ответ.

🔹 Внешняя память для AI
Векторная база данных служит внешней памятью для AI-систем, позволяя хранить и быстро находить большие объёмы информации без переобучения модели.

Специалисты ON-SOFT помогают внедрять AI-решения на базе современных технологий👉 https://on-soft.ru/ru/contact

Почему Context Engineering важнее Prompt Engineering? 🧠

Многие считают, что качество работы AI зависит только от промпта. Однако сейчас всё зависит от контекста, полученной перед генерацией ответа. 👇

🔹 Что такое Prompt Engineering?
Это процесс создания инструкций для AI, которые помогают получить результат. Раньше эффективность модели зависела именно от формулировки запроса.

🔹 Что такое Context Engineering?
Context Engineering — это управление всей информацией, которую модель получает перед ответом: документами, базами знаний и данными из внутренних систем.

🔹 Промпта уже недостаточно?
Даже идеально составленный запрос не поможет, если AI не имеет доступа к актуальным данным. Качество ответа всё чаще определяется релевантностью контекста.

🔹 Корпоративные AI-ассистенты
Корпоративные AI-ассистенты используют не только запросы пользователя, но и данные компании для формирования ответов.

Специалисты ON-SOFT помогают внедрять AI-решения, которые помогут вам в вашем бизнесе 👉 on-soft.ru/ru/contact

Что такое HSM и зачем он нужен платёжным системам? 🔐

Каждая операция по банковской карте требует надёжной защиты данных. Для этого в платёжной инфраструктуре используются специальные устройства — HSM (Hardware Security Module). 👇

🔹 Что такое HSM?
HSM — это аппаратный модуль безопасности, предназначенный для хранения и обработки ключей. Он обеспечивает высокий уровень защиты данных и шифрования.

🔹 Зачем он нужен?
Во время платежей используются ключи для шифрования данных карт, создания цифровых подписей и проверки транзакций. HSM выполняет эти операции в защищённой среде.

🔹Почему ключи хранят в HSM?
Если злоумышленник получит доступ к серверу, ключи окажутся под угрозой. HSM изолирует данные и не позволяет извлекать ключи даже администраторам системы.

🔹 Где используются?
Модули безопасности применяются в банках, процессинговых центрах, платёжных шлюзах и т.п. сервисах, где требуется высокий уровень защиты.

Специалисты ON-SOFT помогут вам интегрировать платёжные решения 👉 on-soft.ru/ru/contact

📌 Вебинар: API-first в 1С — REST и OData как архитектурный стандарт

📅 Дата: 11 июня 2026 | 13:00 МСК
📍 Где: онлайн

Почему API должен стать основным способом взаимодействия с 1С и как REST и OData помогают строить современные интеграции? На этом вебинаре разберём:

🔹 Почему API-first становится базовым подходом к интеграциям в 1С
🔹 Возможности, ограничения и особенности применения REST и OData в 1С
🔹 Как проектировать устойчивые API для долгосрочного развития интеграций
🔹 Типовые ошибки при построении интеграций и способы их избежать
🔹 Примеры взаимодействия 1С с корпоративными и внешними сервисами

В итоге вы поймёте, как выстроить устойчивую интеграционную архитектуру, снизить связанность систем и ускорить запуск новых цифровых сервисов без постоянных доработок конфигурации.

Ссылка на регистрацию

Главная ценность API-first в 1С — это не просто обмен данными, а создание гибкой и масштабируемой цифровой экосистемы.

☁️ Облачная vs локальная LLM: что лучше?

Сегодня компании могут использовать языковые модели как через облачные сервисы, так и на собственной инфраструктуре. Давайте разберём их основные отличия. 👇

🔹 Скорость запуска
Облачные LLM можно подключить за несколько часов. Локальное решение требует подготовки инфраструктуры, настройки серверов и развертывания модели.

🔹 Безопасность данных
При использовании локальной LLM данные остаются внутри компании. Облачные решения также предлагают высокий уровень защиты, но часть информации передаётся внешнему провайдеру.

🔹 Стоимость владения
Облако обычно выгоднее на старте и не требует покупки оборудования. Локальная LLM требует вложения в серверы, но может быть экономичнее при больших объёмах запросов.

🔹 Гибкость и контроль
Облачные сервисы проще масштабировать и обновлять. Локальные модели дают полный контроль над настройками, данными и инфраструктурой.

Специалисты ON-SOFT помогут вам внедрить оптимальный формат AI-решения под ваши задачи 👉 on-soft.ru/ru/contact

⚡️ Что такое Event-Driven Architecture простыми словами?

Современные системы состоят из сервисов, которым нужно быстро обмениваться данными. Для этого компании используют Event-Driven Architecture (EDA) — архитектуру, построенную вокруг событий. 👇

🔹 Что такое событие?
Событие — это любое действие в системе: создание заказа, оплата покупки, регистрация пользователя или изменение статуса доставки.

🔹 Как это работает?
Когда происходит событие, система отправляет уведомление. Другие сервисы получают его и выполняют нужные действия, не обращаясь друг к другу напрямую.

🔹 Почему это удобно?
Сервисы становятся более независимыми друг от друга. Это упрощает масштабирование системы, добавление новых функций и обработку большого количества операций.

🔹 Где используется EDA?
Event-Driven Architecture активно применяется в ритейле, банковских системах, логистике и других платформах, где важна быстрота и постоянство.

Специалисты ON-SOFT разрабатывают масштабируемые системы для бизнеса 👉 on-soft.ru/ru/contact

✅ Провели вебинар на тему: «API-first в 1С — REST и OData как архитектурный стандарт»

Спасибо всем, кто присоединился к нам! 🙌

На вебинаре мы обсудили, почему подход API-first становится ключевым элементом современной архитектуры решений на базе 1С и как REST/OData помогают строить масштабируемые интеграции.

В рамках вебинара рассмотрели:
— почему API-first становится основой интеграций в экосистеме 1С
— как использовать REST и OData для обмена данными между системами
— какие ошибки чаще всего возникают при проектировании API и как их избежать
— подходы, которые помогают сделать API удобным и стабильным
— демонстрацию реальных сценариев интеграции 1С с корпоративными и внешними сервисами

📹 Запись вебинара и презентацию можно посмотреть по ссылке

Что такое KV Cache и зачем он нужен? ⚡️

Современные модели обрабатывают огромные объёмы данных. Чтобы не выполнять повторно одни и те же вычисления, используется механизм KV Cache. 👇

🔹 Что такое KV Cache?
KV Cache (Key-Value Cache) — это специальная память, в которой модель сохраняет результаты предыдущих вычислений во время генерации текста.

🔹 Как это работает?
При создании нового токена, модель учитывает все предыдущие слова в диалоге. Вместо повторного пересчёта данных она использует сохранённые значения из KV Cache.

🔹 Почему это ускоряет генерацию?
Без KV Cache модели пришлось бы каждый раз анализировать весь контекст при каждом новом токене. Кэширование позволяет избежать лишних вычислений.

🔹 Почему это важно для LLM?
Чем длиннее диалог или документ, тем больше вычислений требуется модели. KV Cache помогает поддерживать высокую скорость работы даже при больших объёмов контекста.

Специалисты ON-SOFT помогают внедрять и оптимизировать AI-решения для бизнеса 👉 on-soft.ru/ru/contact

Как работает Attention Mechanism внутри LLM? 🧠

Языковые модели умеют понимать связи между словами даже в очень длинных текстах. За это отвечает механизм Attention — один из ключевых компонентов современных LLM. 👇

🔹 Что такое Attention?
Attention позволяет модели определять, какие слова и части текста наиболее важны для понимания текущего контекста.

🔹 Как это работает?
При обработке каждого слова модель анализирует весь доступный контекст и оценивает, на какие слова нужно обратить больше внимания для формирования ответа.

🔹 Почему это важно?
Благодаря Attention модель понимает связи между словами, предложениями и даже удалёнными частями текста, что помогает генерировать более точные ответы.

🔹 Основа современных LLM
Именно механизм Attention лежит в основе архитектуры Transformer, на которой построены GPT, Llama, Gemini и многие другие языковые модели.

Специалисты ON-SOFT помогут вам внедрить современные AI-решения для бизнеса 👉 on-soft.ru/ru/contact

Почему крупные компании внедряют Internal Developer Platform? 🚀

По мере роста команды разработка становится всё сложнее: появляются десятки сервисов, инфраструктурных инструментов и процессов. Чтобы упростить работу разработчиков, компании внедряют Internal Developer Platform (IDP). 👇

🔹 Ускорение разработки
IDP предоставляет готовые инструменты и шаблоны, позволяя разработчикам быстрее запускать новые сервисы и проекты.

🔹 Меньше нагрузки на DevOps
Многие инфраструктурные операции автоматизируются, что сокращает количество ручных задач и типовых запросов к DevOps-команде.

🔹 Единые стандарты разработки
Платформа помогает использовать общие подходы к развертыванию, мониторингу, безопасности и управлению сервисами.

🔹 Работа с инфраструктурой
Разработчики получают доступ к необходимым ресурсам через единый интерфейс, не погружаясь в детали настройки инфраструктуры.

Специалисты ON-SOFT помогают создавать современные платформы разработки и автоматизировать процессы доставки ПО 👉 on-soft.ru/ru/contact

Почему Edge AI становится стандартом для розничных сетей? 🛒

Ритейл всё чаще использует AI для анализа полок, касс самообслуживания, видеонаблюдения и т.д. Во многих случаях обработка данных происходит не в облаке, а непосредственно на месте — с помощью Edge AI. 👇

🔹 Что такое Edge AI?
Edge AI — это запуск AI-моделей непосредственно на устройствах: камерах, терминалах, кассах или локальных серверах, без постоянного обращения к облаку.

🔹 Меньше задержек
Обработка данных происходит рядом с источником информации. Это позволяет получать результаты практически в реальном времени.

🔹 Снижение нагрузки
Не нужно постоянно передавать видеопотоки и большие объёмы данных в облако. Это уменьшает требования к каналам связи и снижает затраты.

🔹 Стабильность
Даже при проблемах с интернет-соединением AI продолжает работать локально, а чувствительные данные остаются внутри инфраструктуры компании.

Специалисты ONSOFT помогут вам внедрить AI-решения для вашего ритейла 👉 on-soft.ru/ru/contact

Что такое Tool Calling и зачем он нужен? 🛠️

Языковые модели умеют не только генерировать текст, но и взаимодействовать с внешними сервисами. Именно это обеспечивает механизм Tool Calling.👇

🔹 Что такое Tool Calling?
Tool Calling позволяет AI вызывать внешние инструменты и API для выполнения задач, которые невозможно решить только с помощью модели.

🔹 Как это работает?
Получив запрос, модель определяет, нужен ли внешний инструмент. Если да — она вызывает нужный сервис, получает результат и использует его для ответа.

🔹 Что можно автоматизировать?
С помощью Tool Calling AI может искать информацию в базах данных, работать с CRM, выполнять расчёты взаимодействовать с бизнес-системами и т.п..

🔹 Почему это важно?
Без Tool Calling модель ограничена только своими знаниями. Интеграция с внешними инструментами позволяет получать актуальные данные и выполнять действия в других системах.

ONSOFT помогут вам внедрить AI-решения с интеграцией сервисов и бизнес-процессов 👉 on-soft.ru/ru/contact