объединяющее большую языковую модель (LLM) и векторную базу данных в одном пакете.
RAG-агенты
Panteo.ai позволяет быстро создавать RAG-агентов (Retrieval-Augmented Generation) для различных бизнес-задач.
Почему это важно для бизнеса
Безопасность данных
Panteo.ai работает внутри контура компании, что гарантирует сохранность конфиденциальной информации и соблюдение юридических требований по защите данных.
Контроль затрат
Исключение необходимости использования внешних API предотвращает утечку данных к конкурентам и защищает от киберугроз.
Полный контроль над бюджетом: отсутствие расходов на запросы к внешним API и защищённость от атак конкурентов, направленных на увеличение количества запросов.
Возможность без риска развертывать решения для внешнего общения с клиентами, не опасаясь неконтролируемых затрат.
Обработка больших массивов данных
Возможность обработки огромных объёмов информации, таких как многолетняя переписка с клиентами или обширные каталоги продуктов. Оптимизация и классификация данных с помощью собственной LLM, что повышает точность и скорость обработки.
Гибкость и масштабируемость
Возможность начать использование в частном облаке и при необходимости перенести на собственные серверы. Архитектура, предназначенная для работы в замкнутом контуре компании.
Закажите демо
На этом этапе мы создадим прототип, который продемонстрирует эффективность решения Panteo.ai для вашего бизнеса. Мы соберем необходимые данные и покажем, как наше решение может улучшить ваши процессы.
Удобство использования
Простота развёртывания
Интуитивный интерфейс для загрузки базы вопросов и ответов, не ограничиваясь объемом данных. Простая настройка ролей и тональности агентов, возможность избегать определённых тем и задавать цели.
Быстрая настройка ботов
После загрузки данных и настройки параметров агента, развёртывание бота в Telegram или других платформах происходит буквально нажатием одной кнопки. Мгновенное начало работы бота с подгруженными данными благодаря автоматической векторизации и эмбэдингам, происходящим в фоновом режиме.
Кейсы
Alpine floors
alpinefloor.su
Компания Alpine floors использует одного бота для общения с клиентами, другого для реселлеров, третьего для IT-поддержки.
Преимущества: Улучшение качества обслуживания и взаимодействия с различными группами пользователей.
Внедрение Panteo.ai стало для нас настоящим прорывом. С его помощью мы смогли значительно улучшить взаимодействие с нашими клиентами, реселлерами и IT-поддержкой. Удобство развёртывания и настройка агентов позволили нам быстро адаптировать решение под наши нужды. Кроме того, высокая безопасность данных и возможность обработки больших объёмов информации обеспечили надежность и эффективность наших бизнес-процессов. Panteo.ai стал важным инструментом для нашей компании, и мы рады видеть такие позитивные результаты.
— Алексей Максимов, CIO, Alpine Floor
Humobank
humo.tj/ru/
Сотрудники HumoBank протестировали систему Panteo.ai и убедились в её потенциале для улучшения клиентского опыта. В ходе тестирования они быстро загрузили знания в систему, и бот качественно отвечал на вопросы по банковским продуктам и сервисам. Простота настройки и высокая производительность системы позволили адаптировать её под текущие нужды банка.
Спасибо за возможность протестировать ваш бот. Настройка прошла легко и быстро. В ходе тестирования сотрудники HumoBank убедились, что AI может значительно улучшить клиентский опыт. Нам удалось быстро загрузить знания в систему, и бот качественно отвечал на вопросы по банковским продуктам и сервисам.
— Сорбони Мумин, Директор HumoLab
КАБ
1ckab.ru/
Комплексная Автоматизация Бизнеса использует Panteo.ai для обработки многолетних данных диалогов с клиентами, что повышает эффективность технической поддержки.
Преимущества: Быстрое и точное решение клиентских проблем на основе исторических данных.
Внедрение Panteo.ai в компании оказалось чрезвычайно полезным. Система позволила нам эффективно обработать многолетние данные контакт-центра, значительно повысив качество и скорость нашей IT-поддержки. Простота настройки и адаптации решения под наши нужды была впечатляющей. Panteo.ai доказал свою эффективность и надежность, став важным элементом нашей IT-инфраструктуры.
— Сергей Мнацаканян, генеральный директор, Комплексная Автоматизация Бизнеса
Тут будет ваш кейс
На этом этапе мы создадим прототип, который продемонстрирует эффективность решения Panteo.ai для вашего бизнеса. Мы соберем необходимые данные и покажем, как наше решение может улучшить ваши процессы.
Интерфейс
Настройка агентов
Каждый агент может иметь доступ к одному или нескольким спискам знаний: розничный каталог, оптовый, ИТ-поддержка, регламенты и т. д. Передача данных между агентами исключена
Создание агентов
Для каждого агента задается своя роль в которой можно прописать тон, эмоциональность и каких тем следует избегать.
Автоматический запуск ботов
Боты telegram и jivo запускаются по клику - нужно всего лишь прописать токен бот-платформы и у вас появляется новый канал общения агента с клиентом
Загрузка базы знаний
Самый простой и понятный формат данных - таблица вопросов и ответов. В таком формате можно представить любые знания о продуктах и сервисах компании. После загрузки данные попадают в векторную базу знаний.
Закажите демо
На этом этапе мы создадим прототип, который продемонстрирует эффективность решения Panteo.ai для вашего бизнеса. Мы соберем необходимые данные и покажем, как наше решение может улучшить ваши процессы.
О продукте
1
Пользователь задает вопрос
Пользователь начинает взаимодействие с RAG-агентом, задавая вопрос или формулируя запрос. Это может происходить через чат, голосовой ввод или другую форму взаимодействия с системой.
2
Поиск релевантного ответа в базе знаний
Система использует семантический поиск, чтобы найти наиболее релевантные ответы в базе знаний. Вместо простого поиска по ключевым словам, используется анализ смысла запроса, что позволяет найти ответы, соответствующие контексту и содержанию вопроса.
3
Формирование промпта для языковой модели
Найденные наиболее релевантные ответы добавляются в промпт большой языковой модели (LLM). Это позволяет языковой модели получить контекст и дополнительную информацию, необходимую для формирования точного и информативного ответа.
4
Обобщение и предоставление ответа агентом
RAG-агент не просто выдает наиболее релевантный ответ, а выполняет обобщение самых значимых знаний. Он способен сравнивать несколько продуктов между собой, делать выводы и сложные обобщения на основании данных из базы знаний.
Архитектура модели
Модель для генерации эмбеддингов
Модель для генерации эмбеддингов преобразует каждый элемент базы знаний в векторное представление в пространстве смыслов (latent space). Это позволяет эффективно искать и сравнивать элементы по их семантическому содержанию.
Большая языковая модель
Большая языковая модель используется для суммирования результатов поиска в пространстве смыслов, созданном первой моделью. Она объединяет найденные релевантные ответы и формирует на их основе обобщенный и информативный ответ.
Малая языковая модель
Малая языковая модель обобщает историю переписки с пользователем, правильно формулируя контекст. Она учитывает предыдущие вопросы и ответы, чтобы предоставить точную и релевантную информацию в текущем запросе пользователя.
Этап тестирования
На этапе тестирования мы развернем прототип в закрытом облаке, используя ваши данные. Это позволит нам достичь необходимых метрик эффективности и убедиться в том, что наше решение отвечает вашим требованиям.
Этап пилотирования
На этапе пилотирования мы быстро развернем модель и обеспечим полноценное развертывание решения в контуре вашей компании или в частном облаке по вашему выбору. Это позволит вам интегрировать Panteo.ai в свои бизнес-процессы и получить максимальную пользу от его использования.