Проектируем AI-агентов, локальные интеллектуальные системы и автоматизацию. Соединяем модели, корпоративные данные и рабочие процессы в управляемые решения.
Технологическое сотрудничество ↗От обработки корпоративных знаний до управляемых AI-агентов и автоматизации рабочих процессов.
Проектируем сценарии, в которых система анализирует запрос, использует разрешённые инструменты и помогает выполнять рабочие задачи под контролем человека.
Изучить направление ↗Рассматриваем размещение моделей в инфраструктуре компании с учётом требований к данным, оборудованию и режиму работы.
Изучить направление ↗Соединяем модели, правила и программные интерфейсы, чтобы сократить повторяющиеся операции и сделать результат проверяемым.
Изучить направление ↗Проектируем вычислительную основу для AI-систем: Linux, GPU, серверы, системы хранения, сети и инструменты эксплуатации.
Изучить направление ↗Переключайте сценарии и этапы: схема показывает логику, контроль и ожидаемый тип результата.
Согласованные документы поступают в контур подготовки.
Пользователь формулирует задачу и ожидаемый результат.
Документ принимается в согласованном формате.
Интерактивная демонстрация принципа работы. Не подключена к рабочим системам.
Интеллектуальная система состоит не только из модели. Важны данные, контекст, интеграции, полномочия, проверка и эксплуатация.
Документы, базы и согласованные источники
Отобранная информация для конкретной задачи
Компонент анализа и генерации
Только разрешённые API и функции
Полномочия, подтверждение и проверка
Проверяемое действие или подготовленный ответ
Технология полезна тогда, когда понятны её полномочия, источники данных и порядок проверки результата.
AI получает доступ только к согласованным функциям и источникам данных.
Критичные действия требуют разрешения ответственного пользователя.
Архитектура предусматривает проверку выполненных действий и решений.
Вариант размещения выбирается с учётом конфиденциальности, оборудования и требований бизнеса.
Определяем процесс, пользователей, источники данных и ожидаемый результат.
Выбираем модели, компоненты, инфраструктуру и границы доступа.
Проверяем ограниченный сценарий, качество, ошибки и требования к ресурсам.
Связываем решение с рабочими системами после согласования правил.
Документируем ограничения, проверяем результат и порядок сопровождения.
Модели, данные и приложения требуют правильно выбранной инфраструктуры. Производительность, безопасность и стоимость эксплуатации определяются архитектурой, а не только размером модели.
Изучить направление ↗Рассматриваем взаимодействие с производителями вычислительного оборудования, GPU-систем, систем хранения данных и инфраструктурного ПО. Нас интересуют технологии, которые можно оценить на практической задаче и интегрировать в проекты в Казахстане.
Обсудить сотрудничество↗Расскажите, какой процесс хотите улучшить, какие системы уже используете и какой результат ожидаете. Определим возможный первый шаг.