Примеры работ и кейсы по направлению «Нейронные сети»

Задача: Клиенту требовался интеллектуальный ассистент, способный мгновенно находить релевантные ответы на вопросы об инвестиционных стратегиях, финансовых инструментах и рыночных возможностях из обширной базы знаний компании. Реализация: Разработал AI-агента на платформе Google Vertex AI Agents с интеграцией технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation) для работы с корпоративной базой знаний по инвестированию. Ключевые этапы: Структурирование и подготовка инвестиционной базы знаний для векторного поиска Создание и настройка AI-агента в Google Vertex AI Реализация RAG-архитектуры для точного поиска релевантной информации Настройка промптов для формирования экспертных ответов Оптимизация системы поиска по семантическому сходству Тестирование на реальных инвестиционных запросах Результат: Клиент получил AI-консультанта, который точно отвечает на вопросы клиентов об инвестициях, опираясь исключительно на проверенную информацию из корпоративной базы. Агент значительно ускорил обработку запросов, снизил нагрузку на команду консультантов и обеспечил единообразие предоставляемой информации. Технологии: Google Vertex AI Agents, RAG, Vector Search, NLP, финансовые данные

Задача: Клиенту требовалось развернуть собственную модель ИИ на внутренних серверах компании для обеспечения полного контроля над данными и соответствия требованиям информационной безопасности. Реализация: Выполнил полный цикл развертывания локальной LLM-инфраструктуры на серверах заказчика. Установил и настроил Open WebUI - современный веб-интерфейс для работы с большими языковыми моделями, обеспечивающий удобное взаимодействие пользователей с AI. Основные этапы работы: Анализ серверной инфраструктуры и требований к производительности Развертывание LLM с оптимизацией под аппаратные мощности сервера Установка и конфигурация Open WebUI для корпоративного использования Настройка системы доступа и разграничения прав пользователей Интеграция с существующей IT-инфраструктурой заказчика Проведение тестирования и оптимизация производительности Результат: Заказчик получил полностью функциональную локальную AI-систему с интуитивно понятным интерфейсом. Все данные остаются внутри периметра компании, что критично для работы с конфиденциальной информацией. Сотрудники получили доступ к возможностям искусственного интеллекта без зависимости от внешних API и с нулевыми операционными расходами на токены. Технологии: LLM, Open WebUI, Linux server administration, Docker, GPU optimization

Визуализация вязанных изделий на моделях.

Нужно было создать нейрофотосессию с реальным платьем. Согласовали визуальное направление, переодели на модели платье, сандали, доработали фон локации.