Как AI-агенты меняют девелопмент: кейс внедрения в ФСК
Команда NDT by red_mad_robot разработала смарт-платформу с двумя AI-агентами для ФСК — одного из крупнейших девелоперов России. Система автоматизировала обработку данных и снизила нагрузку на сотрудников на 30–40%.
Как это работает? ♦️ Два агента для разных задач:
Для клиентов: отвечает на частые вопросы (например, о характеристиках квартир), снижая нагрузку на поддержку. Для сотрудников: ищет информацию во внутренних документах, ускоряя доступ к знаниям.
♦️ Технологии под капотом:
⏺RAG (Retrieval-Augmented Generation): агенты не просто генерируют ответы, а извлекают актуальные данные из базы. ⏺Автоматическая обработка документов: PDF, Excel, сканы — система сама определяет структуру и извлекает ключевые данные. ⏺Векторизация и поиск: используются модели bge-m3 и multilingual-e5-large для точных ответов.
Результаты: ✔️ Сокращение времени обработки запросов. ✔️ Повышение точности ответов для клиентов. ✔️ Автоматизация рутинных задач для сотрудников.
Как AI-агенты меняют девелопмент: кейс внедрения в ФСК
Команда NDT by red_mad_robot разработала смарт-платформу с двумя AI-агентами для ФСК — одного из крупнейших девелоперов России. Система автоматизировала обработку данных и снизила нагрузку на сотрудников на 30–40%.
Как это работает? ♦️ Два агента для разных задач:
Для клиентов: отвечает на частые вопросы (например, о характеристиках квартир), снижая нагрузку на поддержку. Для сотрудников: ищет информацию во внутренних документах, ускоряя доступ к знаниям.
♦️ Технологии под капотом:
⏺RAG (Retrieval-Augmented Generation): агенты не просто генерируют ответы, а извлекают актуальные данные из базы. ⏺Автоматическая обработка документов: PDF, Excel, сканы — система сама определяет структуру и извлекает ключевые данные. ⏺Векторизация и поиск: используются модели bge-m3 и multilingual-e5-large для точных ответов.
Результаты: ✔️ Сокращение времени обработки запросов. ✔️ Повышение точности ответов для клиентов. ✔️ Автоматизация рутинных задач для сотрудников.
At the start of 2018, the company attempted to launch an Initial Coin Offering (ICO) which would enable it to enable payments (and earn the cash that comes from doing so). The initial signals were promising, especially given Telegram’s user base is already fairly crypto-savvy. It raised an initial tranche of cash – worth more than a billion dollars – to help develop the coin before opening sales to the public. Unfortunately, third-party sales of coins bought in those initial fundraising rounds raised the ire of the SEC, which brought the hammer down on the whole operation. In 2020, officials ordered Telegram to pay a fine of $18.5 million and hand back much of the cash that it had raised. In December 2021, Sebi officials had conducted a search and seizure operation at the premises of certain persons carrying out similar manipulative activities through Telegram channels. Also in the latest update is the ability for users to create a unique @username from the Settings page, providing others with an easy way to contact them via Search or their t.me/username link without sharing their phone number. This ability to mix the public and the private, as well as the ability to use bots to engage with users has proved to be problematic. In early 2021, a database selling phone numbers pulled from Facebook was selling numbers for $20 per lookup. Similarly, security researchers found a network of deepfake bots on the platform that were generating images of people submitted by users to create non-consensual imagery, some of which involved children. Messages are not fully encrypted by default. That means the company could, in theory, access the content of the messages, or be forced to hand over the data at the request of a government.
from sa
