Платформа ПРИИСК - Проектная ПРАКТИКА

Платформа ПРИИСК

Платформа работы с искусственным интеллектом для современных компаний.

Нейропомощники, созданные на платформе ПРИИСК*, готовы стать вашими виртуальными сотрудниками, систематизировать базы знаний и делиться информацией с теми, кому она нужна.

У меня есть задачи для платформы ПРИИСК.

Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь на обработку персональных данных

* Платформа ПРИИСК разработана Компанией "Адаптивные технологии развития".

ГК «Проектная ПРАКТИКА» уже активно использует платформу «ПРИИСК» для создания и развития своей библиотеки нейропомощников.

Технологии искусственного интеллекта

открывают руководителям проектов и проектным командам новые возможности для управления проектами и не только

60%
Время на действительно важные задачи
Для более чем 60% сотрудников
развитие генеративного искусственного интеллекта позволит высвободить время за счет автоматизации рутинных задач*
80%
Управление корпоративными знаниями
к 2030 году 80% задач по управлению проектами будут выполняться с помощью ИИ, основанного на обширных данных, машинном обучении и обработке естественного языка**.
56%
Цифровые сотрудники и нейропомощники
56% российских руководителей проектов
говорят о том, что их компании планируют внедрение инструментов на базе искусственного интеллекта для решения проектных задач уже в 2024 – 2025 году,
10% уже внедрили такие инструменты.

* По данным исследования «Искусственный интеллект в России – 2023: тренды и перспективы»

** По данным исследования Gartner, 2019 г.

Российская платформа для создания нейропомощников

Позволяет быстро создавать нейропомощников и копилотов на основе генеративного искусственного интеллекта для самых различных бизнес-задач, а также поддерживать их работу, дообучать, администрировать и собирать аналитику по работе с ними.

Делает корпоративные архивы документов доступными и полезными
Массивы документов есть даже в самой небольшой организации.
С ними сложно работать неподготовленным экспертам.
Дублирует и заменяет уникальных экспертов
Потеря такого эксперта может стать критичной проблемой.
Экономит время и усилия
Необходимые новому сотруднику для изучения материалов по заданной теме и включения в работу.

Взаимодействует с языковыми моделями (LLM),
используя RAG

RAG - Retrieval Augmented Generation - генерация ответа с использованием результатов поиска.

Публичные языковые модели в общем случае

«не знают» контекста организации,
не могут формировать ответы «для вас» и с учетом особенностей вашей организации,
не бесплатны или имеют ограничения по количеству и объему запросов.

Контекст

RAG позволяет передать контекст о вашей организации в LLM, чтобы она его учитывала, подготавливая ответы «для вас».

База знаний

Предварительно создается База знаний с необходимыми материалами, система найдет и включит их в запрос к LLM.

Оркестр агентов

Если работа нейропомощника разбивается на несколько подзадач, для каждой подзадачи создается свой агент и организуется их совместное применение (оркестр агентов).

Проще для пользователя

Предъявляет меньше требований к пользователю в части предварительных знаний по запрашиваемому вопросу.

Стоимость

Передает «во вне» меньше информации, что делает стоимость формирования ответов дешевле.

Гибкая настройка помощников

Используйте нейропомощники на платформе ПРИИСК, как самостоятельное решение или встраивайте их в нужную информационную систему.

Выбирайте публичные

ChatGPT 3.5,
4 turbo, 4o
YandexGPT Pro, Lite GigaChat Pro, Lite

или локальные модели

Llama 3 8b, 70b
Mixtral 7b
GigaChat 7b, 29b.

Большой конструктор с настраиваемыми компонентами

В состав ПРИИСКа входят модули, которые позволяют говорить с пользователем на естественном языке, готовить информацию к загрузке и обучению, индексировать и хранить ее, а также взаимодействовать с большими языковыми моделями.

База знаний и сервисы работы с ней
Базу знаний нейропомощника можно пополнять данными документов, аудио и видео записей или дата-сетов, поставляемых внешними ИС. Для документов разработаны сервисы автоматической предобработки и улучшения качества.
Интерфейсы пользователя
Зависят от задач и удобства пользователей: web-страница, чат-бот, e-mail (взаимодействует через почту) или интерфейс информационной системы.
Дашборды, мониторинг и отчетность
Позволяют понять востребованность нейропомощников и оценить удовлетворенность пользователей, своевременно запускать процедуры улучшения и контролировать трафик при использовании платных LLM.
Конфигуратор агентов
Увязывает в единое целое вопрос пользователя, информацию из базы знаний, подготовленную в соответствии с вопросом, запрос к LLM, саму LLM, выбранную для нейропомощника и подобранные параметры ее работы.