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
Что такое Continuous Batching и как он ускоряет AI-сервисы? ⚡
Когда AI-сервис получает множество запросов одновременно, их нужно обрабатывать максимально эффективно. Для этого используется механизм Continuous Batching. 👇
🔹 Что такое Continuous Batching?
Continuous Batching — это способ обработки запросов, позволяющий добавлять новые запросы в
процесс выполнения без формирования новой очереди.
🔹 Как это работает?
Новые запросы добавляются в уже выполняющийся пакет, что позволяет максимально эффективно использовать GPU.
🔹 Почему это быстрее?
GPU меньше простаивает между вычислениями и обрабатывает больше запросов. Это повышает производительность и сокращает время ожидания.
🔹 Где это используется?
Continuous Batching применяется в современных inference-серверах, таких как vLLM, TensorRT-LLM и SGLang, обеспечивая высокую производительность.
Специалисты ONSOFT помогут вам внедрить и оптимизировать AI-инфраструктуру для ваших сервисов 👉 on-soft.ru/ru/contact
Когда AI-сервис получает множество запросов одновременно, их нужно обрабатывать максимально эффективно. Для этого используется механизм Continuous Batching. 👇
🔹 Что такое Continuous Batching?
Continuous Batching — это способ обработки запросов, позволяющий добавлять новые запросы в
процесс выполнения без формирования новой очереди.
🔹 Как это работает?
Новые запросы добавляются в уже выполняющийся пакет, что позволяет максимально эффективно использовать GPU.
🔹 Почему это быстрее?
GPU меньше простаивает между вычислениями и обрабатывает больше запросов. Это повышает производительность и сокращает время ожидания.
🔹 Где это используется?
Continuous Batching применяется в современных inference-серверах, таких как vLLM, TensorRT-LLM и SGLang, обеспечивая высокую производительность.
Специалисты ONSOFT помогут вам внедрить и оптимизировать AI-инфраструктуру для ваших сервисов 👉 on-soft.ru/ru/contact
Какие метрики действительно важны для LLM? 📊
При выборе языковой модели многие обращают внимание только на количество параметров. Однако на практике её производительность определяются совсем другими показателями. 👇
🔹 Качество ответов
Главный показатель — насколько модель точно понимает запрос и генерирует полезные, логичные и достоверные ответы.
🔹 Скорость генерации
Для AI-сервисов важна скорость обработки запросов. Чем быстрее модель генерирует токены, тем комфортнее взаимодействие для пользователя.
🔹 Размер контекстного окна
Контекстное окно определяет, какой объём текста модель может учитывать одновременно. Чем оно больше, тем лучше модель работает с исходными данными.
🔹 Стоимость использования
При выборе модели важно учитывать не только её возможности, но и стоимость обработки токенов, требования к инфраструктуре и вычислительным ресурсам.
Специалисты ONSOFT помогут вам подобрать AI-модели с оптимальным балансом качества, производительности и стоимости 👉 on-soft.ru/ru/contact
При выборе языковой модели многие обращают внимание только на количество параметров. Однако на практике её производительность определяются совсем другими показателями. 👇
🔹 Качество ответов
Главный показатель — насколько модель точно понимает запрос и генерирует полезные, логичные и достоверные ответы.
🔹 Скорость генерации
Для AI-сервисов важна скорость обработки запросов. Чем быстрее модель генерирует токены, тем комфортнее взаимодействие для пользователя.
🔹 Размер контекстного окна
Контекстное окно определяет, какой объём текста модель может учитывать одновременно. Чем оно больше, тем лучше модель работает с исходными данными.
🔹 Стоимость использования
При выборе модели важно учитывать не только её возможности, но и стоимость обработки токенов, требования к инфраструктуре и вычислительным ресурсам.
Специалисты ONSOFT помогут вам подобрать AI-модели с оптимальным балансом качества, производительности и стоимости 👉 on-soft.ru/ru/contact
🔥1
Как AI работает в микросервисной архитектуре? 🧩
Современные AI-приложения редко представляют собой один большой сервис. Чаще они состоят из набора микросервисов, где каждый отвечает за свою задачу. 👇
🔹 Разделение задач
Отдельные сервисы отвечают за обработку запросов, работу с LLM, поиск по базе знаний, хранение данных и взаимодействие с внешними системами.
🔹 Обмен данными
Микросервисы взаимодействуют через API или брокеры сообщений, передавая данные между собой без тесной зависимости друг от друга.
🔹 Независимое масштабирование
Если один из сервисов испытывает высокую нагрузку, его можно масштабировать отдельно, не затрагивая остальные компоненты системы.
🔹 Гибкость разработки
Новые AI-функции можно добавлять как отдельные сервисы, не изменяя существующую архитектуру. Это ускоряет разработку и упрощает адаптацию.
Специалисты ONSOFT помогут вам спроектировать масштабируемые AI-решения на базе современной микросервисной архитектуры 👉 on-soft.ru/ru/contact
Современные AI-приложения редко представляют собой один большой сервис. Чаще они состоят из набора микросервисов, где каждый отвечает за свою задачу. 👇
🔹 Разделение задач
Отдельные сервисы отвечают за обработку запросов, работу с LLM, поиск по базе знаний, хранение данных и взаимодействие с внешними системами.
🔹 Обмен данными
Микросервисы взаимодействуют через API или брокеры сообщений, передавая данные между собой без тесной зависимости друг от друга.
🔹 Независимое масштабирование
Если один из сервисов испытывает высокую нагрузку, его можно масштабировать отдельно, не затрагивая остальные компоненты системы.
🔹 Гибкость разработки
Новые AI-функции можно добавлять как отдельные сервисы, не изменяя существующую архитектуру. Это ускоряет разработку и упрощает адаптацию.
Специалисты ONSOFT помогут вам спроектировать масштабируемые AI-решения на базе современной микросервисной архитектуры 👉 on-soft.ru/ru/contact
🔥1
✅ Провели вебинар на тему: «ИИ-тестирование в 1С: как проверить код, который написала нейросеть»
Спасибо всем, кто присоединился к нам! 🙌
На вебинаре мы обсудили, почему код, сгенерированный ИИ, нельзя использовать без проверки, какие ошибки чаще всего встречаются в таких решениях и как выстроить процесс тестирования,
чтобы использовать нейросети в разработке 1С более эффективно.
В рамках вебинара рассмотрели:
🔹 какие ошибки чаще всего допускает ИИ при генерации кода для 1С;
🔹 как проверить корректность сгенерированного кода;
🔹 какие инструменты помогают автоматизировать тестирование;
🔹 как встроить проверку ИИ-кода в существующий процесс разработки;
🔹 практические примеры тестирования кода, созданного нейросетью.
🎥 Запись вебинара и презентацию можно посмотреть по ссылке ниже:
https://disk.360.yandex.ru/d/-22N83jGrDfC8g
Спасибо всем, кто присоединился к нам! 🙌
На вебинаре мы обсудили, почему код, сгенерированный ИИ, нельзя использовать без проверки, какие ошибки чаще всего встречаются в таких решениях и как выстроить процесс тестирования,
чтобы использовать нейросети в разработке 1С более эффективно.
В рамках вебинара рассмотрели:
🔹 какие ошибки чаще всего допускает ИИ при генерации кода для 1С;
🔹 как проверить корректность сгенерированного кода;
🔹 какие инструменты помогают автоматизировать тестирование;
🔹 как встроить проверку ИИ-кода в существующий процесс разработки;
🔹 практические примеры тестирования кода, созданного нейросетью.
🎥 Запись вебинара и презентацию можно посмотреть по ссылке ниже:
https://disk.360.yandex.ru/d/-22N83jGrDfC8g
👍1🔥1
Что такое метаданные и почему они важны для AI? 🏷️
AI работает не только с данными, но и с информацией о них. Именно метаданные помогают быстрее находить нужную информацию и учитывать контекст. 👇
🔹 Что такое метаданные?
Метаданные — это информация, которая описывает сами данные: автор документа, дата создания, категория, язык, источник и другие характеристики.
🔹 Как AI использует метаданные?
Метаданные помогают модели фильтровать, сортировать и находить наиболее релевантную информацию без необходимости анализировать всё содержимое.
🔹 Почему это важно?
Использование метаданных повышает точность поиска, ускоряет обработку данных и помогает AI учитывать дополнительный контекст при формировании ответа.
🔹 Где применяются метаданные?
Они используются в RAG-системах, векторных базах данных и корпоративных базах знаний, где важно быстро находить нужную информацию.
Специалисты ONSOFT помогают внедрять AI-решения для эффективной работы с корпоративными данными 👉 on-soft.ru/ru/contact
AI работает не только с данными, но и с информацией о них. Именно метаданные помогают быстрее находить нужную информацию и учитывать контекст. 👇
🔹 Что такое метаданные?
Метаданные — это информация, которая описывает сами данные: автор документа, дата создания, категория, язык, источник и другие характеристики.
🔹 Как AI использует метаданные?
Метаданные помогают модели фильтровать, сортировать и находить наиболее релевантную информацию без необходимости анализировать всё содержимое.
🔹 Почему это важно?
Использование метаданных повышает точность поиска, ускоряет обработку данных и помогает AI учитывать дополнительный контекст при формировании ответа.
🔹 Где применяются метаданные?
Они используются в RAG-системах, векторных базах данных и корпоративных базах знаний, где важно быстро находить нужную информацию.
Специалисты ONSOFT помогают внедрять AI-решения для эффективной работы с корпоративными данными 👉 on-soft.ru/ru/contact
👍1
Как защитить корпоративный AI от утечки данных? 🔒
При внедрении AI компании работают с внутренними документами, клиентской информацией и другими конфиденциальными данными. Поэтому безопасность становится одной из ключевых задач. 👇
🔹 Разграничение доступа
AI должен работать только с теми данными, к которым у пользователя есть соответствующие права доступа.
🔹 Локальное развёртывание
Для работы с конфиденциальной информацией многие компании размещают AI внутри собственной инфраструктуры, не передавая данные внешним сервисам.
🔹 Шифрование данных
Документы, запросы и результаты обработки защищаются с помощью современных методов шифрования при хранении и передаче.
🔹 Контроль действий AI
Журналирование запросов, аудит и мониторинг помогают отслеживать работу AI и своевременно выявлять потенциальные риски безопасности.
Специалисты ONSOFT помогут вам внедрить защищённые AI-решения для бизнеса с учётом требований безопасности 👉 on-soft.ru/ru/contact
При внедрении AI компании работают с внутренними документами, клиентской информацией и другими конфиденциальными данными. Поэтому безопасность становится одной из ключевых задач. 👇
🔹 Разграничение доступа
AI должен работать только с теми данными, к которым у пользователя есть соответствующие права доступа.
🔹 Локальное развёртывание
Для работы с конфиденциальной информацией многие компании размещают AI внутри собственной инфраструктуры, не передавая данные внешним сервисам.
🔹 Шифрование данных
Документы, запросы и результаты обработки защищаются с помощью современных методов шифрования при хранении и передаче.
🔹 Контроль действий AI
Журналирование запросов, аудит и мониторинг помогают отслеживать работу AI и своевременно выявлять потенциальные риски безопасности.
Специалисты ONSOFT помогут вам внедрить защищённые AI-решения для бизнеса с учётом требований безопасности 👉 on-soft.ru/ru/contact
❤1
Почему AI становится частью WMS и OMS? 📦
Современные склады и интернет-магазины обрабатывают тысячи заказов ежедневно. Чтобы быстрее принимать решения и автоматизировать рутинные процессы, AI всё чаще интегрируют в WMS и OMS. 👇
🔹 Более точное управление запасами
AI анализирует продажи, сезонность и спрос, помогая прогнозировать потребность в товарах и снижать риск дефицита или излишков.
🔹 Оптимизация обработки заказов
AI помогает определять приоритеты, распределять заказы между складами и выбирать наиболее эффективные сценарии их выполнения.
🔹 Повышение эффективности склада
Интеллектуальные алгоритмы оптимизируют маршруты комплектовщиков, размещение товаров и использование складских ресурсов.
🔹 Быстрое принятие решений
AI анализирует данные в реальном времени и помогает оперативно реагировать на изменения спроса, задержки поставок и другие события.
Специалисты ONSOFT помогут вам внедрить ИИ в WMS, OMS и другие корпоративные системы 👉 on-soft.ru/ru/contact
Современные склады и интернет-магазины обрабатывают тысячи заказов ежедневно. Чтобы быстрее принимать решения и автоматизировать рутинные процессы, AI всё чаще интегрируют в WMS и OMS. 👇
🔹 Более точное управление запасами
AI анализирует продажи, сезонность и спрос, помогая прогнозировать потребность в товарах и снижать риск дефицита или излишков.
🔹 Оптимизация обработки заказов
AI помогает определять приоритеты, распределять заказы между складами и выбирать наиболее эффективные сценарии их выполнения.
🔹 Повышение эффективности склада
Интеллектуальные алгоритмы оптимизируют маршруты комплектовщиков, размещение товаров и использование складских ресурсов.
🔹 Быстрое принятие решений
AI анализирует данные в реальном времени и помогает оперативно реагировать на изменения спроса, задержки поставок и другие события.
Специалисты ONSOFT помогут вам внедрить ИИ в WMS, OMS и другие корпоративные системы 👉 on-soft.ru/ru/contact
1
Что ограничивает скорость современных LLM? ⚡
Кажется, что скорость работы языковой модели зависит только от мощности GPU. На практике на производительность влияет сразу несколько факторов. 👇
🔹 Пропускная способность памяти
Во время генерации модель постоянно считывает свои веса и KV Cache из видеопамяти. Чем быстрее происходит обмен данными, тем выше скорость работы.
🔹 Размер модели
Чем больше параметров содержит LLM, тем больше вычислений и памяти требуется для генерации каждого нового токена.
🔹 Длина контекста
Большой объём передаваемого текста увеличивает количество данных, которые модель должна обработать перед генерацией ответа.
🔹 Оптимизация inference
Скорость работы также зависит от используемого inference-сервера и технологий оптимизации, таких как KV Cache, Continuous Batching и квантование моделей.
Специалисты ONSOFT помогут вам оптимизировать AI-инфраструктуру и повышать производительность LLM 👉 on-soft.ru/ru/contact
Кажется, что скорость работы языковой модели зависит только от мощности GPU. На практике на производительность влияет сразу несколько факторов. 👇
🔹 Пропускная способность памяти
Во время генерации модель постоянно считывает свои веса и KV Cache из видеопамяти. Чем быстрее происходит обмен данными, тем выше скорость работы.
🔹 Размер модели
Чем больше параметров содержит LLM, тем больше вычислений и памяти требуется для генерации каждого нового токена.
🔹 Длина контекста
Большой объём передаваемого текста увеличивает количество данных, которые модель должна обработать перед генерацией ответа.
🔹 Оптимизация inference
Скорость работы также зависит от используемого inference-сервера и технологий оптимизации, таких как KV Cache, Continuous Batching и квантование моделей.
Специалисты ONSOFT помогут вам оптимизировать AI-инфраструктуру и повышать производительность LLM 👉 on-soft.ru/ru/contact
📌 Вебинар: Управление знаниями в эпоху ИИ: RAG, Memory Bank и корпоративная память для 1С
📅 Дата: 23 июля 2026 | 13:00 МСК
📍 Где: онлайн
Даже самые современные ИИ-модели не знают особенностей вашей компании и конфигурации 1С. Чтобы нейросеть давала точные и полезные ответы, ей необходим доступ к актуальным знаниям и корпоративному контексту. На вебинаре разберем, как с помощью RAG, Memory Bank и корпоративной памяти сделать ИИ надежным помощником для разработчиков, аналитиков и пользователей 1С.
На предстоящем вебинаре рассмотрим:
🔹 что такое RAG и Memory Bank, и в чем их отличия;
🔹 как организовать корпоративную память для ИИ;
🔹 как подключить внутреннюю документацию и базу знаний к ИИ;
🔹 как избежать ошибок при работе с корпоративными знаниями;
🔹 примеры использования RAG в решениях на платформе 1С.
После вебинара вы узнаете, как создать эффективную систему управления знаниями, которая поможет ИИ работать с корпоративной информацией.
🔗 Ссылка на регистрацию: ссылка
📅 Дата: 23 июля 2026 | 13:00 МСК
📍 Где: онлайн
Даже самые современные ИИ-модели не знают особенностей вашей компании и конфигурации 1С. Чтобы нейросеть давала точные и полезные ответы, ей необходим доступ к актуальным знаниям и корпоративному контексту. На вебинаре разберем, как с помощью RAG, Memory Bank и корпоративной памяти сделать ИИ надежным помощником для разработчиков, аналитиков и пользователей 1С.
На предстоящем вебинаре рассмотрим:
🔹 что такое RAG и Memory Bank, и в чем их отличия;
🔹 как организовать корпоративную память для ИИ;
🔹 как подключить внутреннюю документацию и базу знаний к ИИ;
🔹 как избежать ошибок при работе с корпоративными знаниями;
🔹 примеры использования RAG в решениях на платформе 1С.
После вебинара вы узнаете, как создать эффективную систему управления знаниями, которая поможет ИИ работать с корпоративной информацией.
🔗 Ссылка на регистрацию: ссылка
✅ Провели вебинар на тему: «Управление знаниями в эпоху ИИ: RAG, Memory Bank и корпоративная память для 1С»
Спасибо всем, кто присоединился к нам! 🙌
На вебинаре мы разобрали, почему для эффективной работы ИИ недостаточно просто подключить языковую модель. Обсудили, как RAG, Memory Bank и корпоративная память помогают превратить ИИ в надежного помощника, который работает с актуальными знаниями компании, а не с догадками.
В рамках вебинара рассмотрели:
🔹 что такое RAG и почему он стал стандартом для корпоративного ИИ;
🔹 как устроен Memory Bank и зачем ИИ долгосрочная память;
🔹 как организовать корпоративную базу знаний для 1С;
🔹 практические подходы к интеграции RAG и Memory Bank в AI-решения для 1С;
🔹 реальные сценарии использования корпоративной памяти и типичные ошибки при ее внедрении.
🎥 Запись вебинара и презентацию можно посмотреть по ссылке ниже:
https://disk.360.yandex.ru/d/Ezeo1ltpTJkMsw
Спасибо всем, кто присоединился к нам! 🙌
На вебинаре мы разобрали, почему для эффективной работы ИИ недостаточно просто подключить языковую модель. Обсудили, как RAG, Memory Bank и корпоративная память помогают превратить ИИ в надежного помощника, который работает с актуальными знаниями компании, а не с догадками.
В рамках вебинара рассмотрели:
🔹 что такое RAG и почему он стал стандартом для корпоративного ИИ;
🔹 как устроен Memory Bank и зачем ИИ долгосрочная память;
🔹 как организовать корпоративную базу знаний для 1С;
🔹 практические подходы к интеграции RAG и Memory Bank в AI-решения для 1С;
🔹 реальные сценарии использования корпоративной памяти и типичные ошибки при ее внедрении.
🎥 Запись вебинара и презентацию можно посмотреть по ссылке ниже:
https://disk.360.yandex.ru/d/Ezeo1ltpTJkMsw