Извлечем смысл из ваших документов понятным языком
Минч ИИ – это поисковая система на основе глубоких нейронных сетей, преобразующая массив внутренней документации в активную среду знаний
Поиск через поисковую строку
Семантический поисковик: выдача ответа на поисковый запрос в виде ссылки на документ и выделенным прямов нем наиболее совпадающим по смыслу абзацем
Поиск через диалог с чат-ботом
Виртуальный консультант: генерация релевантного ответа в режиме диалога с чат-ботом без галлюцинаций. Основан на RAG-подходе
О компании
Минч ИИ – это молодая научно-ориентированная российская IT-компания
Разработчик корпоративных систем на основе технологий обработки естественного языка и искусственного интеллекта
Занимаемся поиском в больших массивах документов и данных с применением глубоких нейросетевых языковых моделей
Резидент «Научного парка МГУ» и член i.moscow
Входим в реестр стартапов г.Москвы
преимущества системы
Мгновенный доступ специалистов к актуальным инструкциям
Поиск как по тексту, так и по смыслу
Многоязычный поиск
Семантический движок на основе передовых архитектур глубоких нейронных сетей
Поддержка диалогов в режиме «вопрос-ответ»
Подсветка найденных фрагментов в документе
Учет удовлетворенности пользователей
Возможность поиска по базе сканированных документов
Контроль актуальности, копирования, сохранения и печати документов из системы
Добавление в базу знаний документов «на лету»
REST API для интеграции со сторонними системами
Демо-стенд виртуального консультанта
Демо-стенд для демонстрации виртуального консультанта в режиме чат-бота. В качестве документов загружены Правила дорожного движения. Эмбеддинг-модель поисковика Е5 разбивает документы на фрагменты и формирует из них векторы. Запрос пользователя также обращается в вектор и помещается в векторное пространство базы документов. Самый близкий вектор является семантически самым релевантным. Генеративная модель чат-бота на базе LlaMA 3 работает по технологии RAG - формирует ответы также из векторного пространства фрагментов загруженных документов. Благодаря такому подходу мы верифицируем ответ и избавляемся от галлюцинаций. Вот примеры вопросов.
Попробуйте, например:
- • Что при себе должен иметь водитель?
- • Что нужно показывать таможеннику?
- • Кому надо отдавать машину?
- • Что мне должны дать, если у меня заберут машину?
Чат-бот:
Логин: user
Пароль: demopdd2024
Для кого решение Минч ИИ
фарма
медицина
косметика
пищевое производство
нефтехимия
патентный поиск
Отраслевой кейс: фарма
В рамках проекта было реализовано как решение по цифровизации базы данных фармацевтической системы качества, так и функционал семантического поисковика. Охват составил несколько тысяч инструкций и СОПов. Активное число пользователей системы более 100. Срок реализации — 4 месяца.
ИД -П02-0 0-006 В3 Обращение технологической и одноразовой одежды и обуви
Выдача и учет технологической одежды. Потребность комплектов одежды и принадлежностей для одного работника в год устанавливают с учетом периодичности смены одежды и вида выполняемой работы.
запрос |
СпДС-П03-0 1-115 В3 Аламинол
Меры первой помощи при случайном отравлении: При случайном попадании средства в желудок необходимо выпить несколько стаканов воды, с 10–20 измельчёнными таблетками активированного угля. При необходимости обратиться к врачу.
запрос |
П Л-П05-0 5-001 В1 Положение о газовой службе
Газовая служба котельной предназначена для проведения комплекса мероприятий, обеспечивающих содержание опасных производственных объектов систем газового хозяйства в исправном и безопасном состоянии...
В ответе нет точного соответствия. Нейросеть понимает смысл запроса
Команда Минч ИИ
Команда Meaningful search — это многолетняя экспертиза в проектном управлении, обработке естественного языка и машинном обучении.
Мы сочетаем опыт IT работы в крупных российских производственных компаниях и научные проекты, соответствующие современным мировым трендам.
Наши научные достижения: члены команды входят в число топ-10 исследователей в области технологий NLP (Natural Language Processing), принимают участие в специализированных международных конференциях, имеют публикации в престижных научных журналах, выполняют исследования по грантам научных фондов.
Ядро команды составляет Лаборатория интеллектуальных систем ВятГУ
В команду разработки входят специалисты в области NLP и ML: 1 доктор технических наук, 4 кандидата наук, 3 программиста, 1 ML-devops
Научное сотрудничество с МГУ, Сколтех, ВШЭ, ИСП РАН, ИТМО, НГТУ, Потсдамский университет и Дармштадский университет (Германия)
Как работает Минч ИИ
Организуем логически единое хранилище корпоративной информации, в т.ч. СОП
Создаем интеллектуальный движок для обработки естественных языков с передовой архитектурой transformer на основе глубоких нейронных сетей
Настраиваем нейронные сети для работы с текстами отраслевой специфики
Создаем интеллектуальный семантический поисковик на этом движке с интуитивным интерфейсом: совмещение Яндекса и Консультант+
Используем свободное ПО и СУБД
Добиваемся соответствия продукта базовым требованиям GMP
Стек разработки решения: backend - Python, PyTorch, transformers, vLLM; frontend — JS, Vue.js.
РЕЕСТР российского ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ №19231 от 23.09.2023 
СТОИМОСТЬ Минч ИИ
Базовый
• On-Premise
• Поиск по документам форматов: DOCX, RTF, XLSX, CSV, ODS, PPTX, ODT, TXT, XML, PDF (с текстовым слоем)
• Аналитика
• Отображение связей между документами
• Многоязычный поиск
Enterprise
• On-Premise
• Поиск по документам форматов: DOCX, RTF, XLSX, CSV, ODS, PPTX, ODT, TXT, XML, PDF (с текстовым слоем)
• Поиск по сканированным документам
• Поиск по конструкторской документации
• Ролевая модель
• Виртуальный ассистент а-ля «ChatGPT»
• Аналитика
• Отображение связей между документами
• Многоязычный поиск
• Учет удовлетворенности пользователей
• Саммаризация (автореферирование)
ДОКУМЕНТАЦИЯ Минч ИИ
Партнеры
