Подписание документов — неотъемлемая часть многих бизнес-процессов. Будь то заключение трудового договора, выдача материальных ценностей или оформление счетов: часто в таких случаях необходимо распечатать документ и подписать его. Чтобы упростить и автоматизировать этот процесс, мы разработали решение, которое позволяет получать подписанные документы прямо в 1С, исключая необходимость печати, подписи и последующего сканирования.

В статье рассматривается один из механизмов при работе с «Конвертацией данных 3.1», а именно — обмен данными регистра сведений в формате Enterprise Data.

При обсуждениях обмена данными с использованием КД 3 регистры сведений часто обходят стороной, уделяя основное внимание справочникам и документам. Эта статья призвана закрыть данный пробел. По пути затронем некоторые нюансы при работе с XDTO-пакетом.

Привет! Меня зовут Сергей, я ведущий разработчик в Lad. В этой статье речь пойдет об опыте работы с Payload.

В нашей компании мы использовали Payload для создания быстрых прототипов и MVP-проектов. Payload мы выбрали как весьма гибкий и интересный инструмент,  предоставляющий большой функционал из коробки, админ-панель и базовую работу с пользователями.

Китайские ученые провели обширное исследование на 7 популярных LLM, генерируя с помощью них код, а потом выявляя и анализируя ошибки. Им удалось не только выявить и категоризировать наиболее частые закономерности ошибок, но и предложить метод их устранения.

Под катом вольный краткий перевод с комментариями.

Дано: интернет-магазин одежды, обуви и аксессуаров и интернет-магазин автозапчастей, две совершенно разные сферы онлайн-покупок со своей уникальной логикой пользовательского опыта, которые обслуживают миллионы пользователей в нескольких странах.

Требуется:

1. построить умную рекомендательную систему, чтобы при заходе на сайт, руки сами тянулись к заветной кнопке «Купить»;

2. облегчить пользователю поиск товаров даже с самыми нестандартными запросами;

3. подружить пользовательские предпочтения с требованиями бизнеса, когда требуется распродать определенный товар.

Ресурсы: команда ИИ из 6 человек, полгода работы, графовая база Neo4j, векторный поиск, генеративный ИИ и безграничное терпение бизнес-команд.

Эта статья о том, как мы это сделали и с какими трудностями столкнулись на своем пути.

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл, я ведущий разработчик в Lad. В статье, опираясь на мой реальный опыт, хочу развеять все мифы о React Native, которые накопились, и рассказать, на что способен этот кроссплатформенный фреймворк.

Привет, Хабр, меня зовут Ксения Плесовских и я развиваю генеративный ИИ в компании lad, разрабатывая чат-боты для бизнеса на основе LLM. В процессе работы над точностью ответов чат-бота, проверкой фактов и устранением галлюцинаций от LLM, мне довелось проанализировать и опробовать разные подходы к этой проблеме, чем сегодня и хочу с вами поделиться. Поскольку объем материала получился достаточно большой, на несколько публикаций, в этой части расскажу лишь о подходе самокритики SELF-RAG.

Эта статья является продолжением анализа существующих способов устранения галлюцинаций чат-ботов и повышения точности их ответа. В прошлый раз был разбор того, как оценивать точность в процессе диалога, а сегодня мы поговорим о методах, которые из научного сообщества уже проникли в такую библиотеку как llamaIndex, но еще не получили освещения на Хабре.

Часть первая тут.

Как пользователи, мы хотим иметь возможность просто загрузить все нужные нам документы в RAG и пользоваться ими без дополнительных настроек. Большинство традиционных подходов RAG также используют полученные документы “как есть”, без проверок, являются ли эти документы релевантными или нет. Более того, современные методы в основном рассматривают полные документы как справочные знания, как во время поиска, так и во время использования. Но значительная часть текста в этих извлеченных документах часто не важна для генерации и только затрудняет поиск релевантной информации. А если результат работы ретривера окажется низкого качества, есть большая вероятность получить галлюцинацию в ответе.

Для решения проблемы можно двигаться в нескольких направлениях.

Привет, Хабр! Меня зовут Стас Ганиев, программист 1С, в статье рассказал о возможностях поля HTML-документа для решения задач в 1С, а также привел примеры реализации. Далеко не все 1С-разработчики знают, как использовать этот элемент диалога.

Одна из основных причин аэрофобии — первый неудачный опыт полета на самолете. Даже самая популярная авиакомпания может потерять лояльность пассажира после первого же промаха. Так обстоит дело и с адаптацией сотрудников: долгие поиски прохода к офису, неподготовленное рабочее место, размытые задачи или их отсутствие — все это «поможет» новичку с первых же дней составить негативное мнение, которое, как показывает опыт, сложно изменить. 

Меня зовут Ирина, я заместитель HR-директора по оценке и развитию персонала в группе компаний Lad. В этой статье поделюсь нашим опытом выстраивания системы адаптации.

Привет, Хабр! Меня зовут Стас Ганиев, программист 1С, в этой статье я рассмотрю и сравню три самых популярных подхода к групповой разработке: хранилище конфигураций, конфигуратор + Git, EDT + Git.

Приветствую тебя! Меня зовут Дмитрий и я работаю в LAD.
Сегодня я поведаю историю о том, как эволюционировал скидочный сервис одного из наших проектов. Пройдя путь от всеми нелюбимого, "тормозящего" сервиса, до сервиса,
который имеет наилучшие показатели на недельных графиках SLA.