ИИ-сотрудники подключенные к базе знаний компании в защищенном контуре.

On-premises решение

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.

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.

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.

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.

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

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.

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.

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.

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.

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.

Записаться
на демо