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

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

✅ 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

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

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

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

📌 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

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

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

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

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

✅ 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

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

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

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

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

📌 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

✅ 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

Почему одинаковые запросы могут стоить по-разному? 💰

Два одинаковых вопроса не всегда обходятся одинаково. Стоимость обработки зависит не только от самого запроса, но и от того, как с ним работает AI-модель. 👇

🔹 Размер контекста
Даже одинаковый запрос может использовать разный объём предыдущей переписки или документов. Чем больше контекст, тем выше стоимость обработки.

🔹 Размер ответа
Модели тарифицируют не только входные, но и выходные токены. Чем длиннее ответ, тем выше итоговая стоимость.

🔹 Выбранная модель
Один и тот же запрос к компактной и флагманской LLM может отличаться по стоимости в несколько раз.

🔹 Дополнительные операции
Поиск в базе знаний, вызов внешних инструментов (Tool Calling), обработка изображений или использование нескольких AI-агентов также увеличивают стоимость выполнения запроса.

Специалисты ONSOFT помогут вам оптимизировать AI-инфраструктуру и снижать стоимость эксплуатации LLM 👉 on-soft.ru/ru/contact

Как построить AI-архитектуру, независимую от конкретного провайдера? 🏗️

Использование только одного AI-провайдера может привести к высоким затратам и сложностям при переходе на другие модели. Поэтому всё больше компаний строят гибкую AI-архитектуру. 👇

🔹 Единый слой
Все приложения работают через единый API, а не напрямую с конкретной моделью. Это упрощает замену AI-провайдера.

🔹 Несколько моделей
Архитектура позволяет использовать облачные, локальные и open source LLM, выбирая оптимальную модель для каждой задачи.

🔹 Независимые компоненты
RAG, Tool Calling, векторные базы данных и бизнес-логика работают отдельно от модели, поэтому их не нужно перестраивать при смене провайдера.

🔹 Гибкое управление
Можно быстро переключаться между моделями в зависимости от цены, производительности или требований к безопасности без изменений в приложении.

Специалисты ONSOFT помогут вам проектировать масштабируемые AI-архитектуры без привязки к одному провайдеру 👉 on-soft.ru/ru/contact

Почему квантизация стала стандартом для LLM? ⚙️

Современные языковые модели требуют больших вычислительных ресурсов. Чтобы добиться более высокой эффективности, широко применяется квантизация. 👇

🔹 Что такое квантизация?
Квантизация — это уменьшение точности представления весов модели, например с 16 или 32 бит до 8 или 4 бит. Это снижает требования к памяти и вычислениям.

🔹 Меньше потребление VRAM
После квантизации модель занимает значительно меньше видеопамяти, что позволяет запускать более крупные LLM на том же оборудовании.

🔹 Выше скорость работы
Уменьшение объёма данных ускоряет их передачу и обработку, благодаря чему модель генерирует ответы быстрее.

🔹 Минимальная потеря качества
Современные методы квантизации позволяют значительно сократить требования к ресурсам, сохраняя качество модели на уровне, достаточном для большинства практических задач.

Специалисты ONSOFT помогут вам оптимизировать AI-инфраструктуру и запускать LLM максимально эффективно 👉 on-soft.ru/ru/contact