ИИ для обработки и анализа текстовых данных | Naumen Enterprise Search
ИИ-поиск, который экономит часы: узнайте, как Naumen Enterprise Search сокращает время поиска ответов по документам и повышает релевантность выдачи в крупных компаниях. Сегодня у крупных компаний терабайты текстовых данных: договоры, регламенты, переписка, проектная документация. Но стандартный поиск не справляется с запросами пользователей и растущей нагрузкой. На вебинаре разбираем, как платформа Naumen Enterprise Search с ETL-конвейером, векторным поиском, RAG, NER/OCR и MLOps превращает хаотичные текстовые массивы в управляемую систему знаний. На реальных кейсах показываем, как повысить качество поиска минимум на 25%, сократить время на ручной разбор документов и при этом сохранить безопасность данных в контуре компании. 📌 Это видео для вас, если вы: - Вы как IT-директор крупной компании видите, что сотрудники тратят часы на поиск нужного документа, а ответы всё равно находятся “через коллег” - Вы отвечаете за цифровизацию и хотите, чтобы юристы, инженеры, аналитики и HR находили нужный регламент или решение за секунды, а не за часы - Вы планируете внедрение или обновление корпоративного поиска и ищете, как встроить ИИ, не раздувая штат ML-инженеров -Вы беспокоитесь о безопасности: критично, чтобы данные не покидали контур, учитывались роли и права доступа ⏱️ Что вы услышите в вебинаре: 00:00:07— Зачем нужен ИИ для обработки и анализа текстовых данных и почему без него корпоративный поиск тормозит бизнес 00:01:40 — Кратко о Naumen 00:03:23 — Архитектура Naumen Enterprise Search: как единая платформа подключается к базам знаний, порталам, БД, файловым хранилищам и строит микросервисный контур поиска 00:05:37 — ETL-конвейер: как сырые документы превращаются в индекс и векторы (метаданные, текстовый слой, векторизация) без хранения исходных файлов внутри платформы 00:07:17 — MLOps: как автоматизировать обучение, деплой и эксплуатацию моделей, чтобы не держать отдельную команду ML под каждый проект 00:08:34 — Разбор трудозатрат: как MLOps экономит ресурсы IT 00:11:51 — Кейc: добавляем интеллектуального ассистента к поиску — как RAG-подход и большие языковые модели отвечают на вопросы на естественном языке по корпоративным данным 00:13:09 — Ограничения LLM «с улицы»: почему обучение на публичном интернете не покрывает специфику вашей организации 00:14:00 — Технический разбор RAG: нарезка документов на чанки, построение векторов, векторное хранилище и поиск релевантного контекста перед генерацией ответа 00:19:04 — Поиск по базам данных и системам учёта: как Naumen Enterprise Search работает с парами ключ–значение и даёт доступ к структурированным данным на естественном языке 00:28:23 — Кейсы: какие задачи по аналитике и поиску текстовых данных решаются на практике 00:31:02 — Named Entity Recognition (NER): автоматическое извлечение организаций, адресов, дат, сумм и связей между документами для поиска, проверки и аналитики 00:33:14 — Кейс: Цифровое нормотворчество. Как система для Мосэнергосбыта помогает отслеживать нормативные изменения, инициировать свои решения и хранить регуляторную экспертизу внутри компании 00:35:10 — Работа с архивами проектной документации: как конвейер классифицирует чертежи и документы по проектам, объектам, срокам и избавляет от «кладбища файлов» на рабочих ПК 00:35:55 — Кейс: Тематическое моделирование жалоб пассажиров. Как ИИ автоматически относит жалобы к тематикам и отправляет их в нужные процессы обработки 00:40:07 — Кейс: ИИ в контактном центре. Отслеживание нормативных изменений, актуализация базы знаний и контроль качества ответов операторов в режиме близком к реальному времени 00:41:30 — Кейс: Встраивание поиска через API. Сценарии, когда Naumen Enterprise Search используется как скрытый ИИ-движок в сторонних системах, включая навигацию для морских судов 00:50:32 — Внутреннее устройство MLOps 00:52:44 — Информационная безопасность: как обеспечивается работа строго в контуре заказчика, учёт ролей и прав доступа и прохождение проверок 00:58:42 — Безопасная векторизация: как строятся вектора документов и запросов внутри контура ✅ Почему это важно смотреть СЕЙЧАС: объём текстовых данных в корпорациях растёт быстрее штата IT и аналитиков — без ИИ-поиска и RAG-подхода вы теряете скорость решений и конкурентоспособность. На вебинаре вы увидите реальные эффекты: до 2 раз быстрее поиск ответов, повышение эффективности встроенного поиска и радикальное сокращение ручного разбора архивов #Naumen #NaumenEnterpriseSearch #ИИ #КорпоративныйПоиск #ОбработкаТекста #AIвБизнесе #ВекторныйПоиск #RAG #MLOps #MOPS #ITDirector #EnterpriseIT #Цифровизация #DataScience #NLP
ИИ-поиск, который экономит часы: узнайте, как Naumen Enterprise Search сокращает время поиска ответов по документам и повышает релевантность выдачи в крупных компаниях. Сегодня у крупных компаний терабайты текстовых данных: договоры, регламенты, переписка, проектная документация. Но стандартный поиск не справляется с запросами пользователей и растущей нагрузкой. На вебинаре разбираем, как платформа Naumen Enterprise Search с ETL-конвейером, векторным поиском, RAG, NER/OCR и MLOps превращает хаотичные текстовые массивы в управляемую систему знаний. На реальных кейсах показываем, как повысить качество поиска минимум на 25%, сократить время на ручной разбор документов и при этом сохранить безопасность данных в контуре компании. 📌 Это видео для вас, если вы: - Вы как IT-директор крупной компании видите, что сотрудники тратят часы на поиск нужного документа, а ответы всё равно находятся “через коллег” - Вы отвечаете за цифровизацию и хотите, чтобы юристы, инженеры, аналитики и HR находили нужный регламент или решение за секунды, а не за часы - Вы планируете внедрение или обновление корпоративного поиска и ищете, как встроить ИИ, не раздувая штат ML-инженеров -Вы беспокоитесь о безопасности: критично, чтобы данные не покидали контур, учитывались роли и права доступа ⏱️ Что вы услышите в вебинаре: 00:00:07— Зачем нужен ИИ для обработки и анализа текстовых данных и почему без него корпоративный поиск тормозит бизнес 00:01:40 — Кратко о Naumen 00:03:23 — Архитектура Naumen Enterprise Search: как единая платформа подключается к базам знаний, порталам, БД, файловым хранилищам и строит микросервисный контур поиска 00:05:37 — ETL-конвейер: как сырые документы превращаются в индекс и векторы (метаданные, текстовый слой, векторизация) без хранения исходных файлов внутри платформы 00:07:17 — MLOps: как автоматизировать обучение, деплой и эксплуатацию моделей, чтобы не держать отдельную команду ML под каждый проект 00:08:34 — Разбор трудозатрат: как MLOps экономит ресурсы IT 00:11:51 — Кейc: добавляем интеллектуального ассистента к поиску — как RAG-подход и большие языковые модели отвечают на вопросы на естественном языке по корпоративным данным 00:13:09 — Ограничения LLM «с улицы»: почему обучение на публичном интернете не покрывает специфику вашей организации 00:14:00 — Технический разбор RAG: нарезка документов на чанки, построение векторов, векторное хранилище и поиск релевантного контекста перед генерацией ответа 00:19:04 — Поиск по базам данных и системам учёта: как Naumen Enterprise Search работает с парами ключ–значение и даёт доступ к структурированным данным на естественном языке 00:28:23 — Кейсы: какие задачи по аналитике и поиску текстовых данных решаются на практике 00:31:02 — Named Entity Recognition (NER): автоматическое извлечение организаций, адресов, дат, сумм и связей между документами для поиска, проверки и аналитики 00:33:14 — Кейс: Цифровое нормотворчество. Как система для Мосэнергосбыта помогает отслеживать нормативные изменения, инициировать свои решения и хранить регуляторную экспертизу внутри компании 00:35:10 — Работа с архивами проектной документации: как конвейер классифицирует чертежи и документы по проектам, объектам, срокам и избавляет от «кладбища файлов» на рабочих ПК 00:35:55 — Кейс: Тематическое моделирование жалоб пассажиров. Как ИИ автоматически относит жалобы к тематикам и отправляет их в нужные процессы обработки 00:40:07 — Кейс: ИИ в контактном центре. Отслеживание нормативных изменений, актуализация базы знаний и контроль качества ответов операторов в режиме близком к реальному времени 00:41:30 — Кейс: Встраивание поиска через API. Сценарии, когда Naumen Enterprise Search используется как скрытый ИИ-движок в сторонних системах, включая навигацию для морских судов 00:50:32 — Внутреннее устройство MLOps 00:52:44 — Информационная безопасность: как обеспечивается работа строго в контуре заказчика, учёт ролей и прав доступа и прохождение проверок 00:58:42 — Безопасная векторизация: как строятся вектора документов и запросов внутри контура ✅ Почему это важно смотреть СЕЙЧАС: объём текстовых данных в корпорациях растёт быстрее штата IT и аналитиков — без ИИ-поиска и RAG-подхода вы теряете скорость решений и конкурентоспособность. На вебинаре вы увидите реальные эффекты: до 2 раз быстрее поиск ответов, повышение эффективности встроенного поиска и радикальное сокращение ручного разбора архивов #Naumen #NaumenEnterpriseSearch #ИИ #КорпоративныйПоиск #ОбработкаТекста #AIвБизнесе #ВекторныйПоиск #RAG #MLOps #MOPS #ITDirector #EnterpriseIT #Цифровизация #DataScience #NLP