PolyAnalyst для разработки решений на основе коллаборативного мультиагентного ИИ Самые частые сценарии использования генеративного ИИ...
ДалееЧасть задач можно успешно решить с помощью всего одной ИИ-системы. Но присутствует ряд препятствий:
Галлюцинации: Неприемлемо высокий уровень ошибок
Нет рассуждений: Нет встроенного механизма самопроверки результатов. Идет активная работа над новыми моделями, способными рассуждать
Нет ручной проверки: Требуемые время и усилия могут перевесить все преимущества от использования ИИ
Контекстное окно мал: Не более 128 тысяч токенов. DeepSeek – 1 млн токенов
Не решает задачи: Большинство реальных бизнес-задач слишком сложны для одной ИИ-системы
Отдельно взятая ИИ-система не справляется с бизнес-задачами, выходящими за рамки составления краткого содержания или генерации контента на основе предыдущего контекста. Многие бизнес-задачи требуют мультиагентного подхода, подробнее о применении которого в системе PolyAnalyst вы узнаете из записи нашего вебинара:
PolyAnalyst для разработки решений на основе коллаборативного мультиагентного ИИ Самые частые сценарии использования генеративного ИИ...
ДалееПрименение инструментов текстового анализа NLP для обработки множества таблиц Excel В видео продемонстрирован один из...
ДалееГенеративный ИИ для автоматического анализа информации о ДТП в регионах 21 января 2025 Анализ данных...
Далее