请求和文档
OCR（光学字符识别）和LLM（语言学习管理）技术可对传入流量进行分类、提取详细信息、检查完整性并建议路线。
公共部门和关键基础设施的AI
公共部门和关键基础设施的硬件AI平台
我们根据客户的工作负载情况选择合适的硬件配置，优化软件，并将解决方案部署到客户现有的 IT 环境中。我们会根据客户的数据、流程和需求调整模型和软件模块。
经济效益每年节省超过 5000 万卢布
文档和请求部门RAG（红黄绿蓝绿）系统视频和地理数据
根据客户需求定制的硬件和软件
我们从一个流程开始，检查质量和工作负载，然后决定工业部署。
监管框架助手
受保护的RAG系统可根据法律法规生成响应，并提供指向已批准来源的链接。
程序监控
分析功能可比较指标、时间线和报告，并突出显示偏差以供审查。
视频分析
计算机视觉 (CV) 可检测站点、周边区域和交通枢纽的特定事件。
卫星数据
图像分割有助于分析区域、森林、土地、基础设施和建筑。
关键信息基础设施与安全隔离环境
人工智能 (AI) 可在不自主控制技术系统的情况下识别事件并确定其优先级。
我们选择一个配置并使用您的数据测试软件
试点输出包括协议、错误和限制图、目标架构和推荐配置。
流程选择
我们定义任务、负责人、数据、限制和基准指标。
数据准备
确定采样、访问、标记和安全处理标准。
在测试平台上进行概念验证 (PoC)。
检查模型质量、速度和计算平台要求。
试点运行
连接测试源、工作站和必要的专家验证。
实施决策
将结果与关键绩效指标 (KPI) 进行比较，并设计生产配置。
AI 生成分析、提示或建议。具有法律、临床或运营意义的决策由客户授权的专家做出。
AI 服务器和软件配置 — 基于测试结果
行政效率
处理时间、队列长度、手动转换和退货。
服务质量
提取和分类准确率、响应完整性和来源。
监控
检测到的事件和偏差、误报和确认时间。
可控性
可用性、日志记录、角色合规性、成本和人工成本。
数据和模型在客户控制的基础设施上运行。
该架构可以考虑网络分段、基于角色的访问控制、操作审计、本地知识库以及阻止访问公共人工智能服务。具体的安全措施由客户与相关专家协商确定。
我们部署 AI 服务器并根据您的场景调整软件
我们将选择一个流程、一个安全的选择方案和可衡量的标准，然后在演示平台上测试该方案。