|
|
 |
|
|
 |
BSS автоматизировала аудит генеративного ИИ: в NLU-Suite 3.8 появилась LLM-оценка качества RAG-систем
Российский разработчик речевых технологий интегрировал в свой инструментарий для обучения моделей распознавания механизмы автоматизированного тестирования генеративных ИИ-систем.
Компания BSS, один из лидеров отечественного рынка в области разработки и внедрения речевых технологий и искусственного интеллекта, анонсировала выход версии 3.8 инструментария NLU-Suite. Ключевым нововведением стал функционал оценок GAI, позволяющий использовать большие языковые модели (LLM) в роли аудитора для автоматизированного тестирования ответов RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation). Это один из самых востребованных сегодня подходов к построению корпоративных ИИ-приложений.
NLU-Suite представляет собой инструментарий для обучения моделей распознавания через визуальный интерфейс. Система позволяет с высокой точностью выявлять намерения клиента в диалоге и извлекать ключевые атрибуты (слоты) из речи: числа, локации, даты и прочие специфические сущности. С массовым внедрением генеративного ИИ перед бизнесом встала новая проблема: контроль фактологической точности и безопасности ответов. В новой версии решение выходит за рамки традиционного NLU, предоставляя комплексные средства для оценки качества работы генеративных моделей.
Обновленный модуль «Метрики» и раздел «Оценка» поддерживают гибкую настройку контрольных точек. Дата-инженеры и аналитики могут использовать три типа метрик:
• Рубрики — с фиксированными критериями, весовыми коэффициентами и настраиваемыми шкалами (от непрерывных значений до текстовых меток);
• Категории — для классификации ответа по заданным параметрам качества;
• Попарное сравнение — для A/B-тестирования ответов на базе одного набора данных, но сгенерированных разными LLM.
В релиз уже включены предустановленные отраслевые метрики для RAG-систем. Среди них: Answer_Correctness (сравнение с эталоном), Answer_Correctness_noRef (оценка качества без опоры на эталон), Context_Relevancy (оценка того, насколько точно ИИ подобрал релевантные чанки из базы знаний) и Faithfulness (проверка на отсутствие «галлюцинаций» и противоречий предоставленным документам).
«Главный вызов для бизнеса сегодня — это не просто внедрение генеративного ИИ, а обеспечение его предсказуемости и фактологической точности, особенно в клиентском сервисе. В версии 3.8 мы реализовали функционал, который позволяет автоматизировать один из самых трудоёмких этапов разработки RAG-систем — валидацию качества ответов. Использование LLM в роли аудитора даёт возможность оценивать ответы по множеству критериев одновременно, включая фактологическую точность и релевантность контекста, без необходимости ручного анализа каждого кейса. Это существенно ускоряет вывод голосовых помощников и чат-ботов в промышленную эксплуатацию», — прокомментировал Александр Крушинский, директор департамента голосовых цифровых технологий компании BSS.
BSS — один из лидеров отечественного рынка в области разработки и внедрения решений для цифровизации и повышении эффективности клиентского сервиса. Компания предлагает бизнесу CX-платформу нового уровня — интеллектуальную платформу клиентского обслуживания, которая объединяет передовые инструменты автоматизации, глубокой аналитики и генеративного ИИ для создания бесшовного, безопасного и персонализированного клиентского опыта.
Контактное лицо: Вадим Прищепа (написать письмо автору)
Компания: BSS (все новости этой организации)
Добавлен: 22:39, 17.07.2026
Количество просмотров: 479
Страна: Россия
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:04, 14.08.2026, |
84 |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
 |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:02, 14.08.2026, Россия |
77 |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
 |
| Контроль привилегий под полным управлением: Indeed PAM внедрен в «Расчетные решения», Индид, 14:00, 14.08.2026, Россия |
83 |
| Компания «Индид», российский разработчик решений в области защиты айдентити, успешно внедрила продукт Indeed Privileged Access Manager (Indeed PAM) в АО «РАСЧЕТНЫЕ РЕШЕНИЯ». Это позволило усилить защиту критически важных ИТ-ресурсов клиента, выстроить централизованное управление привилегированным доступом и повысить прозрачность действий пользователей. |
|
|
|
|
|
|
|
Разделы //
Новости по странам //
Сегодня у нас публикуются //
|
|
