ИИ для бизнеса

Отправная точка выбора зависит от того, что у вас уже есть. Если компания работает с PostgreSQL, разумно сначала проверить pgvector. Если требуется отдельный сервис для векторного поиска, следует рассмотреть…

Большой контекст удобен, когда следует работать с ограниченным набором документов: один договор, несколько отчетов, пакет файлов для разовой проверки. RAG помогает управлять поиском по библиотеке, которая…

RAG-система может ошибиться на нескольких этапах: когда документ попадает в индекс, когда поиск выбирает фрагменты, когда из этих фрагментов составляется контекст для модели и когда модель формулирует ответ.…

Azure или AWS Bedrock могут лучше вписаться в существующие требования компании к доступу, сети и инфраструктуре. Но они не делают какой-либо сценарий автоматически более безопасным, чем прямой API поставщика…

Prompt injection нельзя надежно устранить одним запретом в системном сообщении. Это атака, при которой сторонний текст меняет поведение модели. Он может поступить не от пользователя, а из документа, письма или…

Не стоит рассчитывать, что за ошибку бота перед клиентом автоматически заплатит поставщик языковой модели. Ответственность зависит от трёх факторов: применимого права, договоров между сторонами и того, что…

Не существует единственного фильтра, который перехватит каждый пароль или фрагмент кода. Рабочая защита состоит из трёх частей: разрешённого корпоративного ИИ-инструмента, понятных правил для сотрудников и…

Универсально лучшей локальной модели нет. Для работы без интернета выбирают не «Llama или Qwen» в целом, а конкретные веса, версию и лицензию. Затем проверяют две вещи: как модель справляется с вашими…

Покупка корпоративного тарифа не снимает юридические риски при обработке персональных данных клиентов. Тариф определяет, что обещает поставщик. Компания должна обосновать законность своего процесса: есть ли…