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
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
🔥1
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
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
👍1
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
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
🏆1
📌 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.
📅 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.
👏1
☁️ 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
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
🔥1
⚡️ 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
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
🔥1
✅ 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
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
🔥2
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
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
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
🔥2
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
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
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
🔥1
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
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
👍1
📌 Вебинар: Анатомия контекста: почему ИИ в 1С до сих пор глуп, даже с MCP
📅 Дата: 25 июня 2026 | 13:00 МСК
📍 Где: онлайн
Почему ИИ уверенно пишет код, но продолжает придумывать реквизиты, путать документы и предлагать решения, которых нет в вашей базе? Проблема не в модели. Проблема в контексте.
На вебинаре разберем, почему даже MCP не превращает ИИ в эксперта по вашей конфигурации и как на самом деле строится работа AI-агентов в 1С.
🔹 Что такое контекст и почему он важнее самой модели
🔹 Почему большие контекстные окна не гарантируют отсутствие ошибок
🔹 Провальные примеры ИИ в реальных конфигурациях 1С
🔹 Как заставить агента работать с нужными фактами.
🔹 Практика проектирования MCP и AI-инструментов для 1С
После вебинара вы узнаете, почему даже MCP не спасает ИИ от ошибок в 1С и как построить контекст, который действительно будет выдавать нужные ответы.
🔗 Ссылка на регистрацию
📅 Дата: 25 июня 2026 | 13:00 МСК
📍 Где: онлайн
Почему ИИ уверенно пишет код, но продолжает придумывать реквизиты, путать документы и предлагать решения, которых нет в вашей базе? Проблема не в модели. Проблема в контексте.
На вебинаре разберем, почему даже MCP не превращает ИИ в эксперта по вашей конфигурации и как на самом деле строится работа AI-агентов в 1С.
🔹 Что такое контекст и почему он важнее самой модели
🔹 Почему большие контекстные окна не гарантируют отсутствие ошибок
🔹 Провальные примеры ИИ в реальных конфигурациях 1С
🔹 Как заставить агента работать с нужными фактами.
🔹 Практика проектирования MCP и AI-инструментов для 1С
После вебинара вы узнаете, почему даже MCP не спасает ИИ от ошибок в 1С и как построить контекст, который действительно будет выдавать нужные ответы.
🔗 Ссылка на регистрацию
🔥1
Как AI понимает структуру вашей организации? 🏢
Чтобы эффективно помогать сотрудникам, AI должен понимать не только запросы пользователей, но и устройство самой компании. Для этого используются различные источники данных и контекста.👇
🔹 Изучение организационной структуры
AI может получать информацию о подразделениях, ролях, командах и связях между сотрудниками из корпоративных систем и справочников.
🔹 Работа с внутренними знаниями
Регламенты, инструкции, политики компании и базы знаний помогают модели понимать процессы, действующие в организации.
🔹 Контекст сотрудников и команд
AI может учитывать должность, отдел или уровень доступа пользователя, чтобы предоставлять более релевантные ответы и рекомендации.
🔹 Интеграция с системами
Подключение к CRM, ERP, HRM и другим платформам позволяет AI работать с актуальными данными и лучше понимать бизнес-процессы компании.
Команда ONSOFT поможет вам внедрить AI-решения, интегрированные в корпоративную инфраструктуру 👉 on-soft.ru/ru/contact
Чтобы эффективно помогать сотрудникам, AI должен понимать не только запросы пользователей, но и устройство самой компании. Для этого используются различные источники данных и контекста.👇
🔹 Изучение организационной структуры
AI может получать информацию о подразделениях, ролях, командах и связях между сотрудниками из корпоративных систем и справочников.
🔹 Работа с внутренними знаниями
Регламенты, инструкции, политики компании и базы знаний помогают модели понимать процессы, действующие в организации.
🔹 Контекст сотрудников и команд
AI может учитывать должность, отдел или уровень доступа пользователя, чтобы предоставлять более релевантные ответы и рекомендации.
🔹 Интеграция с системами
Подключение к CRM, ERP, HRM и другим платформам позволяет AI работать с актуальными данными и лучше понимать бизнес-процессы компании.
Команда ONSOFT поможет вам внедрить AI-решения, интегрированные в корпоративную инфраструктуру 👉 on-soft.ru/ru/contact
👍2
Как AI проверяет собственные действия? 🔍
Современные AI-системы не всегда выполняют задачу с первой попытки. Для повышения качества результатов используются механизмы самопроверки и валидации. 👇
🔹 Проверка промежуточных шагов
Перед выполнением сложной задачи AI может анализировать отдельные этапы решения и выявлять возможные ошибки.
🔹 Сравнение результата с целью
После выполнения действия система оценивает, соответствует ли полученный результат исходному запросу или поставленной задаче.
🔹 Использование внешних источников
AI может обращаться к базам данных, документам или другим системам для проверки фактов и подтверждения корректности своих действий.
🔹 Цикл оценки и исправления
Если результат не соответствует ожиданиям, AI может скорректировать свои действия, выбрать другой подход и повторить выполнение задачи.
Специалисты ONSOFT помогут вам внедрить AI-решения с многоуровневым контролем качества и автоматизацией бизнес-процессов 👉 on-soft.ru/ru/contact
Современные AI-системы не всегда выполняют задачу с первой попытки. Для повышения качества результатов используются механизмы самопроверки и валидации. 👇
🔹 Проверка промежуточных шагов
Перед выполнением сложной задачи AI может анализировать отдельные этапы решения и выявлять возможные ошибки.
🔹 Сравнение результата с целью
После выполнения действия система оценивает, соответствует ли полученный результат исходному запросу или поставленной задаче.
🔹 Использование внешних источников
AI может обращаться к базам данных, документам или другим системам для проверки фактов и подтверждения корректности своих действий.
🔹 Цикл оценки и исправления
Если результат не соответствует ожиданиям, AI может скорректировать свои действия, выбрать другой подход и повторить выполнение задачи.
Специалисты ONSOFT помогут вам внедрить AI-решения с многоуровневым контролем качества и автоматизацией бизнес-процессов 👉 on-soft.ru/ru/contact
🔥1
✅ Провели вебинар на тему: «Анатомия контекста: почему ИИ в 1С до сих пор глуп, даже с MCP»
Спасибо всем, кто присоединился к нам! 🙌
На вебинаре мы разобрали, почему даже современные языковые модели и MCP сами по себе не делают ИИ экспертом в 1С. Также мы обсудили, какую роль играет контекст при работе с корпоративными данными и почему именно он определяет качество ответов ИИ.
В рамках вебинара рассмотрели:
🔹 что такое контекст и почему он важнее самой модели;
🔹 почему большие контекстные окна не гарантируют отсутствие ошибок;
🔹 как заставить ИИ работать только с проверенными фактами;
🔹 практические подходы к построению MCP и AI-инструментов для 1С;
🔹 примеры применения ИИ в реальных конфигурациях 1С и типичные ошибки при внедрении.
🎥 Запись вебинара и презентацию можно посмотреть по ссылке ниже:
https://disk.360.yandex.ru/d/czGXdcJJJQSaoA
Спасибо всем, кто присоединился к нам! 🙌
На вебинаре мы разобрали, почему даже современные языковые модели и MCP сами по себе не делают ИИ экспертом в 1С. Также мы обсудили, какую роль играет контекст при работе с корпоративными данными и почему именно он определяет качество ответов ИИ.
В рамках вебинара рассмотрели:
🔹 что такое контекст и почему он важнее самой модели;
🔹 почему большие контекстные окна не гарантируют отсутствие ошибок;
🔹 как заставить ИИ работать только с проверенными фактами;
🔹 практические подходы к построению MCP и AI-инструментов для 1С;
🔹 примеры применения ИИ в реальных конфигурациях 1С и типичные ошибки при внедрении.
🎥 Запись вебинара и презентацию можно посмотреть по ссылке ниже:
https://disk.360.yandex.ru/d/czGXdcJJJQSaoA
🔥1
Почему стоимость AI зависит от количества токенов? 💰
При использовании языковых моделей компании платят не за количество запросов, а за объём обработанного текста. Именно поэтому стоимость работы AI измеряется в токенах. 👇
🔹 Что такое токен?
Токен — это минимальная единица текста, с которой работает модель. Одно слово может состоять из нескольких токенов.
🔹 Что входит в стоимость?
Учитываются как входные токены (ваш запрос), так и выходные (ответ модели). Чем длиннее диалог, тем больше токенов обрабатывает AI.
🔹 Длинный контекст дороже
Модель анализирует весь контекст перед генерацией ответа. Чем больше документов, переписки или инструкций передаётся модели, тем выше стоимость обработки.
🔹 Как снизить расходы?
Оптимизация промптов, сокращение контекста, использование RAG и выбор подходящей модели позволяют значительно уменьшить количество используемых токенов.
Специалисты ONSOFT помогут вам оптимизировать AI-решения, снижая затраты без потери качества 👉 on-soft.ru/ru/contact
При использовании языковых моделей компании платят не за количество запросов, а за объём обработанного текста. Именно поэтому стоимость работы AI измеряется в токенах. 👇
🔹 Что такое токен?
Токен — это минимальная единица текста, с которой работает модель. Одно слово может состоять из нескольких токенов.
🔹 Что входит в стоимость?
Учитываются как входные токены (ваш запрос), так и выходные (ответ модели). Чем длиннее диалог, тем больше токенов обрабатывает AI.
🔹 Длинный контекст дороже
Модель анализирует весь контекст перед генерацией ответа. Чем больше документов, переписки или инструкций передаётся модели, тем выше стоимость обработки.
🔹 Как снизить расходы?
Оптимизация промптов, сокращение контекста, использование RAG и выбор подходящей модели позволяют значительно уменьшить количество используемых токенов.
Специалисты ONSOFT помогут вам оптимизировать AI-решения, снижая затраты без потери качества 👉 on-soft.ru/ru/contact
🔥1
Что такое Structured Output и зачем он нужен? 📋
Обычно языковые модели генерируют свободный текст. Но во многих бизнес-задачах ответ должен иметь строго определённую структуру. Для этого используется Structured Output. 👇
🔹 Что такое Structured Output?
Structured Output — это режим работы AI, при котором модель возвращает ответ в заранее заданном формате, например JSON, XML и т.п..
🔹 Почему это важно?
Структурированные ответы легко обрабатываются другими системами без дополнительного анализа и преобразования текста.
🔹 Где это используется?
Structured Output применяется при интеграции AI с CRM, ERP, API и другими бизнес-системами, где важен предсказуемый формат данных.
🔹 Какие преимущества это даёт?
Фиксированная структура снижает вероятность ошибок, упрощает автоматизацию процессов и делает интеграцию AI с корпоративными сервисами более надёжной.
Специалисты ONSOFT помогут вам внедрить AI-решения с интеграцией в корпоративные системы и бизнес-процессы 👉 on-soft.ru/ru/contact
Обычно языковые модели генерируют свободный текст. Но во многих бизнес-задачах ответ должен иметь строго определённую структуру. Для этого используется Structured Output. 👇
🔹 Что такое Structured Output?
Structured Output — это режим работы AI, при котором модель возвращает ответ в заранее заданном формате, например JSON, XML и т.п..
🔹 Почему это важно?
Структурированные ответы легко обрабатываются другими системами без дополнительного анализа и преобразования текста.
🔹 Где это используется?
Structured Output применяется при интеграции AI с CRM, ERP, API и другими бизнес-системами, где важен предсказуемый формат данных.
🔹 Какие преимущества это даёт?
Фиксированная структура снижает вероятность ошибок, упрощает автоматизацию процессов и делает интеграцию AI с корпоративными сервисами более надёжной.
Специалисты ONSOFT помогут вам внедрить AI-решения с интеграцией в корпоративные системы и бизнес-процессы 👉 on-soft.ru/ru/contact
🔥2
Почему Open Source модели становятся популярнее? 🤖
Ещё недавно большинство компаний использовали только закрытые AI-модели. Сегодня всё больше организаций выбирают open source решения благодаря их гибкости, прозрачности и полного контроля. 👇
🔹 Полный контроль над данными
Open Source модели можно развернуть на собственной инфраструктуре, сохранив корпоративные данные внутри компании.
🔹 Гибкость настройки
Компании могут адаптировать модель под свои задачи, выбирать способ развёртывания и интегрировать её с внутренними системами.
🔹 Снижение затрат
Во многих сценариях использование open source моделей позволяет сократить расходы на лицензии и API, особенно при большом количестве запросов.
🔹 Быстрое развитие
Над открытыми моделями работают тысячи разработчиков по всему миру, благодаря чему регулярно появляются новые версии, инструменты и улучшения.
Специалисты ONSOFT помогут вам внедрить как open source, так и коммерческие AI-решения для вашего бизнеса 👉 on-soft.ru/ru/contact
Ещё недавно большинство компаний использовали только закрытые AI-модели. Сегодня всё больше организаций выбирают open source решения благодаря их гибкости, прозрачности и полного контроля. 👇
🔹 Полный контроль над данными
Open Source модели можно развернуть на собственной инфраструктуре, сохранив корпоративные данные внутри компании.
🔹 Гибкость настройки
Компании могут адаптировать модель под свои задачи, выбирать способ развёртывания и интегрировать её с внутренними системами.
🔹 Снижение затрат
Во многих сценариях использование open source моделей позволяет сократить расходы на лицензии и API, особенно при большом количестве запросов.
🔹 Быстрое развитие
Над открытыми моделями работают тысячи разработчиков по всему миру, благодаря чему регулярно появляются новые версии, инструменты и улучшения.
Специалисты ONSOFT помогут вам внедрить как open source, так и коммерческие AI-решения для вашего бизнеса 👉 on-soft.ru/ru/contact
📌 Вебинар: ИИ-тестирование в 1С: как проверить код, который написала нейросеть
📅 Дата: 9 июля 2026 | 13:00 МСК
📍 Где: онлайн
В наше время ИИ уже умеет писать код для 1С и делает это неплохо, но насколько ему можно доверять? Использование ИИ ускоряет разработку, но не отменяет необходимость проверки результата. Как убедиться, что сгенерированный код работает корректно и соответствует нужным требованиям ?
Мы разберем такие аспекты, как:
🔹 Какие ошибки чаще всего допускает ИИ при генерации кода для 1С.
🔹 Как проверить корректность и надежность сгенерированного кода.
🔹 Какие инструменты и подходы использовать для автоматизации тестирования.
🔹 Как встроить проверку ИИ-кода в существующий процесс разработки.
🔹 Практические примеры тестирования кода, созданного нейросетью.
После вебинара вы узнаете, как правильно и эффективно проверять код, созданный ИИ, чтобы минимизировать возможные риски и использовать возможности нейросетей по полной.
🔗 Ссылка на регистрацию: ссылка
📅 Дата: 9 июля 2026 | 13:00 МСК
📍 Где: онлайн
В наше время ИИ уже умеет писать код для 1С и делает это неплохо, но насколько ему можно доверять? Использование ИИ ускоряет разработку, но не отменяет необходимость проверки результата. Как убедиться, что сгенерированный код работает корректно и соответствует нужным требованиям ?
Мы разберем такие аспекты, как:
🔹 Какие ошибки чаще всего допускает ИИ при генерации кода для 1С.
🔹 Как проверить корректность и надежность сгенерированного кода.
🔹 Какие инструменты и подходы использовать для автоматизации тестирования.
🔹 Как встроить проверку ИИ-кода в существующий процесс разработки.
🔹 Практические примеры тестирования кода, созданного нейросетью.
После вебинара вы узнаете, как правильно и эффективно проверять код, созданный ИИ, чтобы минимизировать возможные риски и использовать возможности нейросетей по полной.
🔗 Ссылка на регистрацию: ссылка
Почему для LLM важнее объём VRAM, чем мощность GPU? 🖥️
Многие считают, что скорость работы AI зависит только от мощности видеокарты. Однако при запуске больших моделей ключевую роль часто играет именно объём видеопамяти. 👇
🔹 Что хранится в VRAM?
Во время работы модели в видеопамять загружаются её вес, KV Cache и промежуточные данные. Если памяти недостаточно, модель не сможет разместиться на GPU.
🔹 Что происходит при его нехватке?
Часть переносится в оперативную память компьютера, которая работает значительно медленнее, тем самым снижается скорость генерации.
🔹 Почему мощный GPU не всегда помогает?
Даже самый мощный графический процессор не обеспечит высокую скорость, если модели не хватает места в видеопамяти.
🔹 Когда важна мощность GPU?
Мощность GPU помогает после того, как модель полностью помещается в VRAM. Тогда ресурсы GPU снижают задержки при генерации.
Специалисты ONSOFT помогут вам подобрать оптимальную AI-инфраструктуру для задач бизнеса 👉 on-soft.ru/ru/contact
Многие считают, что скорость работы AI зависит только от мощности видеокарты. Однако при запуске больших моделей ключевую роль часто играет именно объём видеопамяти. 👇
🔹 Что хранится в VRAM?
Во время работы модели в видеопамять загружаются её вес, KV Cache и промежуточные данные. Если памяти недостаточно, модель не сможет разместиться на GPU.
🔹 Что происходит при его нехватке?
Часть переносится в оперативную память компьютера, которая работает значительно медленнее, тем самым снижается скорость генерации.
🔹 Почему мощный GPU не всегда помогает?
Даже самый мощный графический процессор не обеспечит высокую скорость, если модели не хватает места в видеопамяти.
🔹 Когда важна мощность GPU?
Мощность GPU помогает после того, как модель полностью помещается в VRAM. Тогда ресурсы GPU снижают задержки при генерации.
Специалисты ONSOFT помогут вам подобрать оптимальную AI-инфраструктуру для задач бизнеса 👉 on-soft.ru/ru/contact