Привет, Habr! Наша команда LLM-разработки подготовила статью о реальном практическом опыте тюнинга и тонкой настройке RAG-системы в области охраны труда. Каждый, кто начинал работать с LLM, проходил через этот «медовый месяц»: вы берете LangChain, загружаете с десяток PDF-файлов в ChromaDB, пишете простенький промпт — и происходит магия. Бот отвечает, эксперты в восторге, MVP готов за выходные.

Но магия исчезает ровно в тот момент, когда в базу знаний прилетает тысяча документов, а цена ошибки из «просто забавной галлюцинации» превращается в юридические риски и штрафы. В нашем проекте «Марк» (протестировать тут: @AI_assistantOT_bot)  — ИИ-эксперте по охране труда — мы столкнулись именно с этим: наивный RAG на больших данных не просто работает хуже, он разваливается.

Мы заглянем под капот системы, которая прошла путь от локального скрипта до сложной архитектуры на LangGraph.

Мы подробно разберем:

Привет, Habr! На связи Александр Сулейкин, Роман Бабенко и Даниил Бутнев. Подготовили совместную статью по теме использования графов знаний при разработке RAG-систем. В рамках статьи рассказываем про основные проблемы традиционных RAG-систем, даем обзор основных открытых проектов графов знаний GraphRAG, показываем и даем краткое описание архитектуры таких систем, а также рассказываем про практическое использование графов знаний на примере трех областей - медицины, метрологии и стандартизации.

Привет, Habr! Наша команда LLM-разработки подготовила статью с анализом low-code редакторов для разработки пайплайнов на базе LLM-моделей. Тема сравнения редакторов назревала давно, так как мы активно используем данные инструменты в своей работе и зачастую сталкиваемся с различными ограничениями решений. Данная статья будет полезна командам, которые только выбирают среду разработки пайплайнов для своих LLM-приложений и ИИ-агентов, а также тем, кто ищет лучший редактор для решения своих задач.

BI-Ассистент для создания аналитических дашбордов и автоматизированного анализа данных

Привет, Habr! На связи Александр Сулейкин, Founder DUC Technologies и наша LLM-команда – Роман Бабенко и Александра Деведерова, а также Бутнев Даниил — аналитик, бывший сотрудник компании, являющейся центром компетенций по качеству и метрологии. Мы подготовили статью по возможному применению и созданию BI-ассистентов на базе LLM моделей для создания аналитических дашбордов. Данная сфера пока еще находится в зачаточном состоянии, развитие LLM для BI-решений только набирает популярность. В данной статье мы описали возможный кейс совмещения BI и LLM на примере реального Use Case в сфере метрологии.

1. Введение

Создание аналитических дашбордов и проведение комплексного анализа данных являются важными аспектами работы организаций. Однако этот процесс часто требует глубоких технических знаний, что делает его труднодоступным для пользователей без специальной подготовки. Особенно актуальной становится проблема, когда речь идет о небольших компаниях или отделах, где ресурсы ограничены, а необходимость в оперативном анализе данных высока. Это создает барьер между бизнесом и информацией, которую можно было бы использовать для принятия взвешенных решений.

Цель данной статьи - представить разработку BI-Ассистента, виртуального помощника, предназначенного для автоматизации процесса создания аналитических дашбордов и выполнения аналитических запросов. Этот инструмент направлен на упрощение взаимодействия с данными и снижение порога входа для пользователей, не обладающих технической подготовкой.

Привет, Habr! На связи Александр Сулейкин. к. т. н. и СЕО ИТ-компании “ДЮК Технологии”. Совместно с нашим экспертом по LLM-решениям Романом Бабенко подготовили новую статью по теме применения LLM для задачи сопоставления номенклатур товаров и поставщиков - типовой задачи, с которой часто сталкиваются менеджеры по закупкам. Статья подготовлена на базе реального Use Case пилотного внедрения в крупном ресторанном холдинге. 

Привет, Habr! Меня зовут Александр Сулейкин, к.т. н., архитектор Big Data решений и генеральный директор ИТ‑компании «ДЮК Технологии». Совместно с нашим экспертом по генеративному ИИ Романом Бабенко подготовили статью на базе реального кейса внедрения ИИ‑помощника для сферы HR‑Tech. Статья будет полезна HR-руководителям, исполнительным директорам, руководителям по цифровизации и автоматизации бизнес-процессов. Статья описывает реальный кейс внедрения ИИ-ассистента для бизнес-процесса поиска и показа кандидатов на различные аутсорс/ аутстафф вакансии. Система была апробирована на примере одной небольшой ИТ-компании, занимающейся аутстаффингом ИТ-разработчиков.

Привет, Habr! Меня зовут Александр Сулейкин, архитектор Big Data решений, к. т. н. и CEO ИТ‑компании «ДЮК Технологии». Совместно с нашим экспертом по внедрению LLM, Анатолием Лапковым, мы подготовили статью по теме внедрения умного помощника в крупной некоммерческой организации. Под капотом — базовая модель от Сбера GigaChat, однако вся обвязка и подход к решению задачи — наши собственные. И это то, о чем пойдет речь в статье.

В статье описывается практическое применение популярных Open-Source технологий в области интеграции, хранения и обработки больших данных: Apache NiFi, Apache Airflow и Greenplum для проекта по аналитике учета вывоза отходов строительства.

Статья полезна специалистам и руководителям, которые работают с данными решениями и делают ставку на них в части импортозамещения аналогичных технологий. Статья дает обзор основных сложностей внедрения на примере реального кейса, описывает архитектуру и особенности при совместном использовании решений.

В эпоху данных и активной цифровизации вопросы эффективного управления данными становятся все более актуальными. От того, насколько эффективно компания управляет своими данными, зависит эффективность принятия управленческих решений, что влияет на выручку компании и чистую прибыль.

Вопросы управления данными включают задачи эффективного хранения и обработки данных (КХД, озера данных, ETL & ELT) в облаках и On-Premise, настройки интеграционных потоков (транспорт) для анализа в режиме реального времени и не только, вопросы предоставления данных во внешние системы и BI, процессы качества данных и каталогизации, безопасность данных, решения на базе расширенной аналитики и ИИ. 

Александр Сулейкин, кандидат технических наук, генеральный директор и архитектор Big Data систем компании “ДЮК Технологии” дает прогноз на предстоящий год: какие технологии управления данными будут развиваться, с какими проблемами сталкивается бизнес и каких технологий не хватает для полноценного импортозамещения.