Dropp Cortex создаёт ИИ-агентов и системы генерации с дополненным поиском (RAG), опирающиеся на ваши собственные данные, а не только на общее обучение модели.
Спланировать ИИ-ТрансформациюИИ-агент, который выдумывает ответ, хуже, чем отсутствие агента вообще, поэтому важна генерация с дополненным поиском (RAG): она привязывает ответы модели к вашим реальным документам, системам и данным, вместо того чтобы позволить ей гадать. Мы создаём агентов и RAG-системы для конкретных, чётко очерченных задач — поиск по внутренним знаниям, сортировка обращений в поддержку, поиск по структурированным данным, — а не открытых агентов «на все случаи», которым сложно доверять в продакшене. В каждой создаваемой нами системе есть понятный ответ на вопрос, откуда на самом деле берётся информация агента.
Часть Dropp Cortex — Перейти на droppcortex.ai
Мы определяем конкретную задачу и реальные источники данных, которые нужны агенту.
Мы проектируем RAG-архитектуру и индексируем релевантные базы знаний и документы.
Мы разрабатываем агента или RAG-систему под эту чётко очерченную задачу.
Мы тестируем точность системы на реальных примерах перед запуском.
Мы отслеживаем работу системы в продакшене и корректируем её по мере реального использования.
Мы проектируем системы так, чтобы ответы опирались на ваши реальные данные, и чётко показываем, откуда берётся информация, вместо того чтобы позволять модели гадать.
Мы предпочитаем агентов, ограниченных конкретными задачами, — им проще доверять в продакшене, чем открытому агенту, который пытается делать всё подряд.
Да — индексация существующих документов и баз знаний является стандартной частью процесса.
Через оценку и тестирование точности перед запуском, а затем постоянный мониторинг в продакшене.