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 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.
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 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.
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.
Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий, работаю Руководителем проектов 1С в IT-компании Lad и сегодня хочу рассказать о том, как наша команда переводила небольшой завод с Infor M3 ERP на “1C:ERP Управление предприятием 2”. Ну переводили и переводили, скажете вы, все переводят. Мы это сделали за два месяца. How was it? Делюсь опытом в статье.
