Было
Общая низкая точность и отсутствие конкретных ссылок в ответах ИИ, риск использования недостоверной информации.
Стало
Выявлены системы, предоставляющие актуальную и конкретную юридическую информацию, что повышает качество консультаций и снижает риск ошибок.
Ваш голос влияет на рейтинг лучших решений.
Хотите участвовать в обсуждении?
Использование AI для автоматической проверки договоров позволяет быстро выявлять ошибки, несоответствия и потенциальные риски, повышая эффективность и точность процесса.
Тонкая настройка LLM — это процесс дообучения существующих моделей на специализированных наборах данных, что позволяет повысить их точность, релевантность и уменьшить систематические ошибки.
Использование различных методов и практик, таких как детекция и валидация ошибок, RAG/grounding, калибровка вероятностей, контроль декодирования, фильтрация, ансамблирование, дообучение и human-in-the-loop, для снижения ошибок и повышения точности моделей.
Внедрение ИИ для автоматизации задач, таких как обработка документов, автоматическая классификация транзакций, прогнозирование финансовых показателей и автоматическая сверка данных.
GPT-бот использует технологии NLP и машинного обучения для обработки запросов клиентов, а подтверждение оператором обеспечивает контроль и точность ответов. Такой подход снижает ошибки, ускоряет обслуживание и повышает качество клиентского опыта.
Внедрение системы EasyDoc, объединяющей OCR, rule-based механизмы и LLM-модели, для автоматической распознавания, классификации и извлечения данных из документов. Архитектура системы обеспечивает импорт, предобработку, распознавание, классификацию, экспорт в СЭД и масштабируемость. Решение реализовано за 11 месяцев, с гибридным подходом к обработке документов с точностью свыше 90%.