Искусственный интеллект и работа с данными
Второе направление YAVVI закрывает задачи, где решение опирается на текст, документы и числовые данные. Часто оно идёт в связке с видеоаналитикой: событие с камеры имеет смысл там, где рядом лежит регламент, инструкция или заявка, и языковая модель связывает одно с другим.
Задачи направления
01LLM-решения и корпоративные ассистенты
Ассистенты для сотрудников, поиск по внутренним документам и регламентам, RAG поверх вашей базы знаний, классификация и маршрутизация обращений.
Страница готовится- 02
Агентные системы
Многоагентные сценарии с оркестрацией и контролируемым исполнением для процессов с ветвлениями и обращениями к нескольким системам.
Страница готовится - 03
Обработка документов
Распознавание сканов и фотографий, извлечение реквизитов, сверка с эталонами, наполнение учётных систем без ручного ввода.
Страница готовится - 04
Аналитика данных и прогнозирование
Работа с табличными массивами: прогноз спроса и загрузки, поиск аномалий, рекомендательная логика, дашборды для принятия решений.
Страница готовится - 05
Сбор и разметка данных
Подготовка датасетов под CV и ML: сбор, очистка, структурирование, разметка изображений, видео и текста, многоэтапная валидация, работа под NDA.
Страница готовится - 06
MLOps и сопровождение моделей
Пайплайны обучения и деплоя, версионирование, мониторинг качества в продакшене, дообучение на накопленных данных.
Страница готовится
Опыт наших клиентов
YAVVI внедрили видеоаналитику, которая сократила простои и оптимизировала логистику.
YAVVI внедрили систему контроля качества на базе computer vision, снизив брак и ускорив проверку продукции.
Реализовали AI-решение для обработки документов, что ускорило работу с данными и уменьшило объём ручной обработки.
Распознавание номеров подняли на существующих камерах, без замены парка. Журнал въезда собирается сам, спорные ситуации разбираем по видео за минуты.
Контроль СИЗ и опасных зон закрыл главную боль охраны труда: нарушения фиксируются автоматически, а не выборочно на обходе.
Пилот уложился в восемь недель и с понятной метрикой. Когда цифры сошлись, решение о промышленном внедрении принимали без долгих обсуждений.
Модель встроили в наш учётный контур, а не поставили сбоку. Операторы работают в привычном интерфейсе и почти не заметили переход.
Отдельно ценно, что на аудите нам честно сказали, какие две задачи из пяти автоматизировать невыгодно. Это сэкономило бюджет ещё до старта.
Разметку матчей и сбор статистики отдали системе. Аналитики перестали тратить вечера на перемотку и занялись собственно разбором.
Обсудим вашузадачу
Вам необязательно иметь чёткую задачу. Оставьте контакты, и мы разберём ваши текущие бизнес-процессы и честно покажем, где внедрение технологий даст реальный финансовый результат.
Связаться с нами