AI-агенты, классический ML и NLP для цифровых продуктов

• Разрабатываем AI-агентов для работы с данными, инструментами и внешними системами
• Решаем задачи классического ML: классификация, регрессия и прогнозирование на табличных данных и временных рядах
• Работаем с NLP: семантический поиск, классификация текстов, тональность, устранение дублей и суммаризация
• Готовим данные, обучаем и дообучаем модели, проверяем качество на согласованной выборке
• Рассматриваем другие AI- и ML-задачи: подбираем подход с учётом типа данных и результата, который нужен продукту
• Встраиваем агента, модель или конвейер обработки в продукт — через API, базу данных или пользовательский интерфейс

• В продукт нужен AI-агент, который выполняет согласованные действия и использует данные или инструменты
• Нужно обучить ML-модель для классификации или прогнозирования на данных компании
• Команда вручную разбирает большой поток текстов, документов или новостей
• Готовую модель или AI-прототип нужно проверить, встроить в продукт и довести до запуска
• Задача выходит за рамки обработки текстов: нужно определить, какой AI- или ML-подход применим к вашим данным

• Описание данных, проверочная выборка и критерии качества, зафиксированные на старте
• AI-агент, ML-модель или компонент обработки данных в границах первого этапа, встроенный в продукт
• Отчёт о проверке: результаты на проверочной выборке по согласованным критериям
• Документация для команды: данные, модели и инструменты, порядок запуска и повторной проверки качества

1. 01

   Разбираемся в задаче

   Результат этапа Согласованная задача для AI-агента, ML-модели или обработки данных: сценарии, данные и целевой результат

2. 02

   Фиксируем объём и критерии

   Результат этапа План первого этапа и приёмки на основе проверочной выборки и критериев качества

3. 03

   Разрабатываем и показываем результат

   Результат этапа Работающий агент, модель или конвейер обработки с результатами проверки по согласованным критериям

4. 04

   Передаём и развиваем

   Результат этапа Документация с порядком повторной проверки качества на новых данных и договорённость о следующем формате работы

• Сколько источников — API, сайты, файлы, внутренние базы — и насколько стабилен их формат
• Есть ли размеченные данные или разметку для проверочной выборки нужно подготовить
• Какие задачи нужны: AI-агент, классический ML, NLP или несколько связанных компонентов
• Какие действия и инструменты нужны агенту, какие решения требуют подтверждения
• Какая доля ошибок допустима для продукта и как проверять качество: автоматически по разметке или вручную экспертами
• Какой объём данных нужно обрабатывать и с какой задержкой агент или модель должны отвечать
• Как запускаются модели — через внешний API или в инфраструктуре заказчика — и можно ли передавать данные наружу

После обсуждения задачи предложим границы первого этапа, оценку и формат работы.

• Не называем точность модели заранее: качество измеряется на согласованной проверочной выборке
• Анализ новостей и тональности — инструмент обработки информации, а не инвестиционный прогноз
• Образцы данных и закрытую информацию получаем не через форму обращения, а способом, который согласуем отдельно