R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

07 Aug 2025 10:11

RAG без ембедингов

В следующий четверг у нас Николай Шейко из офигенного канала про AI "AI и грабли".

Вот что расскажет:
"В индустрии давно укоренилось мнение, что Retrieval-Augmented Generation (RAG) = эмбеддинги. Но что, если поиск по эмбеддингам — не всегда лучшее решение?

В этом вебинаре я расскажу, как можно строить RAG без единого эмбеддинга, используя только легкие LLM с structured output. Например, я запускал LLM поверх сырого контента (вроде PDF), разбивал его на страницы и делал классификацию релевантности прямо в модели. Такой способ давал ощутимо лучшее качество, особенно когда нужна агрегация".

Мы обсудим:
• Почему эмбеддинги часто не работают так, как хочется
• Как использовать LLM как search engine без векторных БД
• Что такое structured output и как он помогает
• Кейсы, где подход без эмбеддингов оказался сильнее (вплоть до призовых мест на Enterprise RAG Challenge)
• Когда всё же стоит вернуться к классике с векторками.

Четверг, 14 августа, 15-00)

Ставьте нотификейшн! ура у нас снова разрабская тема)

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

05 Aug 2025 14:53

Ищем спикеров)

ребят продолжаем наши встречи-вебинары, если кому-то есть что интересно рассказать про AI гоу ко мне в личку @savinvlad)

У нас уже были директор по AI-трансформации Сбера Никита Худов, лиды из Альфы и Т-банка, тех. директор Циана Алексей Чеканов...

в общем отличная компания)

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

21 Jul 2025 08:35

LLM как источник консолидированных знаний

Занимаясь проектом по реализации синтетических пользователей для ускорения извлечения инсайдов с помощью LLM в custdev-ах, пришел к интересному наблюдению.

В нашем мире знания распределены между различными отдельными инстансами (людьми, книгами, и т.д.), в случае с людьми - очень смещенными.
Интернет – это пример первого удобного источника агрегированных знаний (до него, например, были библиотеки / энциклопедии).
LLM – это новое поколение инструментов с консолидированными знаниями (для меня это еще одно объяснение, почему LLM так хорошо зашли: многие мои знакомые теперь идут в deepseek, а не гугл, чтобы понять как сделать VAT refund в поездке или понять что делать с отменой рейса).

Рассмотрим на примере custdev-ов (глубинных интервью).

Раньше:
1. Выбираешь целевой сегмент пользователей
2. Формулируешь гипотезы болей
3. Собираешь 20-30 человек
4. Проводишь интервью, спрашиваешь о том, что “болит”
5. Собираешь транскрипты, фиксируешь инсайды (субъективно относительно того, что проводит custdev)
6. Делаешь саммари
7. Формулируешь идеи / гипотезы продуктов
8. Делаешь корректировки и повторяешь процесс
** Шаги 5-6-7 – это переход от отдельных смещенных инсайтов к агрегированному “знанию”

С приходом LLM как это выглядит теперь:
1. Выбираешь целевой сегмент пользователей – через промпт
2. Формулируешь гипотезы болей – через промпт (+ задаешь контекст)
3. Получаешь инсайды уже в виде саммари и идеи

Почему так? Внутри LLM уже содержится информация по всем-всем вариантам (которые встречались при обучении конечно), и ее ответ УЖЕ агрегированная информация. Нет смысла генерировать 30-50 диалогов с пользователями (тут есть отдельный риск, какой кстати?) и потом делать саммари (через ту же GPT).
В реальной жизни без LLM мы так делать не можем – надо сэмплировать знания из отдельных людей и потом агрегировать.

P.S. в этом посте я намеренно не рассуждаю на тему репрезентативности инсайдов от “синтетиков” и не говорю о том, что привычные custdev-ы больше не нужны. Мне интересно посмотреть и порассуждать в комментах на интересный кмк переход и к чему он может привести.

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

16 Jul 2025 14:41

Оборудование для AI внутри контура

Ребят, ищем спикера на вебинар наш, кто внедрял у себя on-premise инфраструктуру под AI, как закупали, что закупали, как рассчитывали нагрузку, как масштабировали, сколько вышло по деньгам)

Может кого-то сможете порекомендовать.

Поставьте палец вверх, если интересная тема 👍

Напишите мне плиз @savinvlad

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

03 Jul 2025 10:20

"Как понять, что свинюшка готова к любви?" — Выбрались на Хабр)

Что-то мы припозднились с Хабром, но вот наш кейс со свинюшками и их овуляцией одобрили в песочнице)

Поставьте лайк, чтобы туда побольше писали)

Ктсати много новых подписчиков, а это наш самый известный кейс, загляните:
https://habr.com/ru/articles/924536/

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

25 Jun 2025 11:57

Шаблон ТЗ для AI-проектов

Сделали простую и понятную таблицу, по которой можно быстро собрать внятное техническое задание на AI.
Подходит и тем, кто только начинает, и тем, кто внедряет серьёзные корпоративные решения.

Вы конечно можете просто обратиться к нам, чтобы мы сделали ТЗ, но для своих нужд будет очень полезно)

Зачем нужен:
— Понять, как пишется ТЗ и не тратить время на его придумывание и разработку.
— Чтобы зафиксировать задачи, метрики, ограничения.
— Чтобы не забыть про данные, пользователей, интеграции.
— Чтобы быстрее согласовать проект с подрядчиком или внутри команды.

Что внутри:
— Все ключевые разделы: от целей и сценариев до архитектуры, данных и рисков.
— Примеры формулировок — чтобы проще было писать.
— Подходит для всего: от автоматизации одного процесса до больших AI-систем в компании.


Пишите что еще бы добавили)

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fF-lVtNaULAfSQI7tqPUnxjYmLAnOJ2rGoEDX4thNrQ/edit?usp=sharing

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

18 Jun 2025 16:13

AI на производствах и Иван Иваныч)

Ребят, спасибо, что пришли на вебинар — 140 онлайна)

А вот показываем работу, которая возможно только в оффлайне — на производствах. Сходили к "Тракс/КСК" — они делают сложнейшие климатические установки, например, на "Ласточки" и "Иволги", сложность в том, что они огромные, а поезда несутся со скоростью в несколько сотен километров)

Задачи перед "Тракс" стоят, как и по работе с технической документацией, там 200+ конструкторов, так и с компьютер вижн на производстве деталей.

Причем сотрудники в особености Владимир (на фото) разбираются в ИИ и говорят профессиональными терминами, знают RAG, векторные БД и т.д., в шутку технический директор ИИ называет ИванИваныч))))))

Вот фоточки:

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

16 Jun 2025 19:10

RAG — можно ли запилить коробку?

Вернулись к тех. вебинарам после более бизнесово-менеджерских)

Позвали наших друзей Елизавету Ермакову, Диму Черноуса из МТС AI и Валерия Ковальского из Neural deep tech, чтобы обсудить, что сейчас больше и больше приходит запросов от супер разных бизнесов на реализацию разных ассистентов с RAG под капотом. Не все могут позволить кастом, да и многие пилят свою "коробку". Интересно – можно ли вообще сделать коробку RAG (и если да, то в рамках каких ограничений).

А вот конкретно:
1. Единый чат-бот (ассистент по знаниям) vs. отдельные сценарии / кейсы. Почему Валера не делает чат-ботов.
2. Коробка RAG vs. Кастом. Какие ограничения технологий. Можно ли поставить коробку где retrieval будет работать.
3. Входной порог к разработке своих решений. vibe coding.
4. Поделиться байками (как многие не понимают что такое RAG, делают FTS, называя это ИИ и тд)/фейлами (типо cost выше стоимости лицензий и тд).

В среду в 16-00, ставьте нотифай в трансляции, ну и в календарик вот

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

11 Jun 2025 14:59

Стартуем — Пользовательский опыт в AI) пост для комментов

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

06 Jun 2025 10:16

Ребят, давайте встретимся в оффлайне — познакомимся)

Мы будем участвовать в дискуссионом клубе вместе с Нейролабом https://neirolab.ru/

В общем идем с топами по ИИ из Циана, Росатома, НЛМК дисскутировать по "Масштабированию пилотных решений". Тема интересная, потому что в ИИ до пилота то не всегда доходит, а тут уже про разворачивание к промышленному внедрению.

Идем я Влад Савин с Ярославом Шмулевым, хотим с вами пообщаться)

Темы вот такие будут:
- Почему так много пилотных AI-проектов не доходят до стадии масштабирования?
- Как организационная структура и зрелость процессов влияют на готовность к масштабированию AI-решений?
- Как правильно рассчитывать и обосновывать ожидаемый экономический эффект от масштабирования?

А формат:
• Панельная дискуссия
• Networking-сессия
• Light фуршет


Где, когда
Офигенный локешн на ВДНХ, в ближайший понедельник вечером)

Мест очень мало, так что оставьте заявку плиз, Екатерина из Нейролаба вам отпишет https://forms.gle/WtMACSbVG2eAxoy29

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

04 Jun 2025 15:00

Начали стрим) Вопросы под пост)

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

03 Jun 2025 15:25

Какие ИИ-стартапы запускать?

Выложили вебинар с Денисом Калышкиным из /channel/ask_vc

Что в вебинаре:
- Как из кастома сделать продукт;
- Чек-листы для проверки идеи;
- Примеры
и другое)

https://youtu.be/ptr6MEM-S58
https://vkvideo.ru/video-228941334_456239049

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

30 May 2025 13:26

Какие ИИ-стартапы пилить? Сегодня вебинар в 16-00 в канале с Денисом Калышкиным)

Подробнее /channel/r77_ai/204

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

27 May 2025 09:46

Ребята из MTS MWS позвали в гости поговорить на тему опыта внедрения ML в бизнес.

Что удивительно – сделали больше фокус на Computer Vision, а не LLM)
Пошутили, вспомнили разные кейсы, а главное обсудили с чего надо начинать внедрение AI к себе в бизнес в 2025.

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

22 May 2025 16:27

О кстати презентация в PDF)

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

05 Aug 2025 15:04

Да кстати особенно велком — разрабы с разрабскими темами — у нас их любят)

Вот наш вебинар с нашим разработчиком Мишей про Text2sql /channel/r77_ai/202

В общем ml-разрабы велком @savinvlad

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

27 Jul 2025 11:59

Выступили по старой памяти на Дизайн-просмотре)

Рассказывал, как делаем R77 AI)

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

19 Jul 2025 11:09

На конфе от Т-банка сегодня) пишите поболтаем @shmulev )

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

07 Jul 2025 10:23

RAG — можно ли запилить коробку? Выложили вебинар!

Наши гости:
/channel/lead_indeed — Лиза
http://t.me/chernous — Дима
http://t.me/neuraldeep — Валерий

https://vkvideo.ru/video-228941334_456239052

https://youtu.be/Q2W66UQG_v0

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

30 Jun 2025 11:22

AI в продуктах: где заканчивается алгоритм и начинается опыт

Ура, выложили вебинар с Алексеем Курлаевым:

https://vkvideo.ru/video-228941334_456239051

https://youtu.be/ZrJbj5_YtLM

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

23 Jun 2025 11:12

Стратегия AI-трансформации на миллиарды — выложили вебинар с Никитой Худовым (Руководителем AI-Сбер-трансформации)!



https://youtu.be/_9UphFFR4FM

https://vkvideo.ru/video-228941334_456239050

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

18 Jun 2025 15:05

RAG-вебинар — начали! Пост для вопросов!

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

11 Jun 2025 17:11

ТОП-7 в России. ТОП-2 в Москве.

Вот такими новостями заканчиваем неделю. Взяли топовые места по "Разработке и внедрению ИИ" в самом конкурентном рейтинге "РейтингРунета".

Вообще у нас по планам быть топ-1, но нам меньше года, хотя опыта у нас 10+ лет)

Спасибо, что вы с нами — мы специально выбрали быть публичной компанией, то есть делать тг-канал, коммьюнити, вебинары, статьи, уже и офлайн движи, чтобы получать проекты открыто, а не где-то в кулуарах, и вы нам с этим очень помогаете, очень вас благодарим)

Поставьте нам сердечко плиз, порадуемся вместе)

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

10 Jun 2025 12:54

Пользовательский опыт в AI

Раньше мы всегда пилили жесткий ML на бэке, но сейчас все чаще берем готовые LLM и задумываемся, что делать на фронте, в общем-это становимся дизайнерами)))

Вот, чтобы в этом разобраться позвали — Алексей Курлаева, он руководит пользовательским опытом в Сбере, то есть как раз соединяет ИИ-интерфесы с человеком.

Что обсудим:
Заголовок:
AI в продуктах: где заканчивается алгоритм и начинается опыт
Тезисы:
1. AI меняет не только интерфейс, но и логику анализа пользовательского опыта
2. Не каждый сценарий — для AI: где заканчивается классический UX, и начинается когнитивная автоматизация
3. Внедрение AI требует новой продуктовой логики: сценарии → границы → масштабирование

Завтра в 16 у нас на канале) Ставьте нотифай или в календарь )

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

04 Jun 2025 19:14

Подкаст для CDO (D=Data)

Владислав Гоцуляк и Алексей Горбатый из Яндекс. Доставки сегодня в гостях!

Обязательно к просмотру всем CDO (D = Data), аналитикам и дата инженерам)
Ребята в Я.Доставке построили крутой инструмент – Платформа данных.

Поговорили с гостями подкаста о том, как правильно заниматься продуктовой аналитикой, что для этого нужно и какие возможности это открывает (опять же в контексте txt2sql).

Что еще обсудили:
чем занимается доставка помимо доставки, домены, иерархии метрик, модель данных и конечно применения LLM в задачах аналитики)

https://youtu.be/s6SBvtqYNjw

https://vkvideo.ru/video-228941334_456239048

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

04 Jun 2025 11:39

Обсуждаем сегодня в 16-00 как делать ИИ-стратегию в огромных корпорациях, тут подробнее — /channel/r77_ai/211

Ставьте Нотифай на трансляцию)

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

02 Jun 2025 12:56

У вас миллиарды на внедрение ИИ? Вот об этом и поговорим)

У нас все чаще запросы на стратегическое внедрение ИИ в корпорации. И мы пошли искать того, кто поделится опытом, причем на самом высоком уровне — в "Сбере". Позвали супермощного гостя — руководителя Центра AI-трансформации в Сбере Никиту Худова. Кстати, подпишитесь на его канал @AGI_Boardroom , там прямо AI-Хеликоптер-вью.

Никита Худов на своем примере расскажет:
- Как это происходит в огромнейшем Сбере.
- Ключевые компоненты AI-стратегии организации.
- Управление портфелем AI-инициатив на миллиарды рублей.
- Как измерить эффективность и быстро получить ROI.

Кому приходить?
Тут мы зовет больших ребят — топ-менеджеров и тех. директоров корпораций)

На нашем канале, в эту среду, в 16-00)

ссылка для календаря

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

27 May 2025 09:46

На очереди новый выпуск подкаста Pro Данные🔥

🤖От скепсиса к реальному внедрению: как менялось отношение бизнеса к искусственному интеллекту в рабочих процессах?

Вместе с экспертами из R77 обсудили практическое использование технологий — в фокусе Computer Vision как один из самых востребованных инструментов, даже в производственном секторе.
Разобрали реальные кейсы, стоимость внедрения и почему CV — не просто хайп, а продуманный бизнес-интрумент.

В гостях:

Ярослав Шмулев, CEO ReML, сооснователь и CTO R77
Карен Ефремян, lead Data Scientist MWS
Никита Алёнкин, руководитель внедрения ИИ решений в MWS
Ольга Погорельцева, ведущая

Смотрите и слушайте где удобно↘️

📹VK Видео
📹YouTube
🎧Mave
🎧Яндекс Музыка
🎧МТС Музыка
🎧Apple Podcasts

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

23 May 2025 11:29

Какие ИИ-стартапы разрабатывать, чтобы заработать много? Запускать ли вообще?

Сейчас мы каждый входящий проект на заказную разработку рассматриваем, как "А может из этого продукт сделать?". То есть спрос есть, но действительно ли он большой и окупится ли все?

Чтобы это понять мы позвали Дениса Калышкина провести у нас трансляцию. Денис — инвестиционный директор американского венчурного фонда I2BF Global Ventures, 10+ инвестиций в стартапы, которые трансформируют традиционные индустрии (логистика, стройка, производство и т.п.) с помощью современных технологий. В общем лучше человека не найти.

Еще у него канал про венчурные инвесты, где много про ИИ-стартапы @ask_vc

Через неделю, в пятницу 30 мая на нашем тг-канале в 16-00

R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

22 May 2025 10:43

Text2SQL — выложили!

Наш разработчик Миша Куимов на примере нашего проекта рассказал про Text2SQL и в конце еще запустим общее обсуждение с вами, тоже сможете поделиться своим опытом.

Для тех кто не знает что это такое:
Пользователю теперь не надо знать SQL, чтобы узнать, что в базе данных, достаточно просто спросить: "Сколько продаж было в апреле?". Система сама преобразует это в запрос к базе и выдаст "человеческий" ответ.

Что расскажем:
— Как мы решали задачу: человек пишет на обычном языке — система отвечает данными из БД.
— Архитектура решения: как устроен агент, какую роль играет RAG, схема данных, защита от ошибок.
— Как обрабатываются синонимы и разные формулировки.
— Как строим графики.
— Какие сложности были и как мы их решили.
— Покажем примеры работы.

Для кого этот вебинар:
— Разработчики.
— Владельцы бизнесов, работающих с таблицами и базами.
— Продакт-менеджеры, BI-аналитики.
— Все, кто устал вручную искать данные и хочет «спросил — получил».

https://vkvideo.ru/video-228941334_456239047

https://youtu.be/g7PuJtcBM60