🚀 Большое обновление Docora AI: теперь платформа работает с длинными запросами, «тяжелыми» документами и изображениями

Сегодня Docora — это уже не просто корпоративный инструмент, а ассистент, который работает с большими данными и сложными сценариями. Вот что изменилось:

🔥 1. Поддержка запросов до 20 000 символов
Теперь Docora обрабатывает длинные многоуровневые промпты: технические описания, сложные нормативные вопросы и формулировки.

🔥 2. Работа с документами большого объема
Улучшили поддержку больших файлов — PDF, презентаций и других документов на сотни страниц. Решение «понимает» структуру больших материалов и формирует ответ с отсылкой на конкретные блоки документов (например, «Наименование документа, Глава 2»).

🔥 3. Улучшенный анализ изображений
Обновили модель распознавания: теперь Docora анализирует схемы, скриншоты, фото и графики — и использует эту информацию в ответе на вопрос. Сотрудники могут просто загрузить картинку и получить полноценный анализ с необходимой информацией.

Почему это имеет значение?
Корпоративные материалы — это, как правило, объёмные и сложные данные: техническая документация, стандарты, презентации, схемы, графики и другие визуальные материалы. Сотрудникам важно быстро ориентироваться в таких документах и точно извлекать информацию для отчётов и решений. Поэтому мы усиливаем работу Docora AI с большими и сложными файлами, чтобы она могла полноценно анализировать реальные информационные массивы компании и помогала сотрудникам принимать решения быстрее и увереннее.

Если хотите протестировать новые возможности — пишите нам на getai@codeinside.ru.
Или оставляйте заявку на сайте docora.ru

🕯 Как запустить ИИ в компании и получить результат за несколько недель — реальный пример тестового запуска

Компании всё чаще хотят внедрять ИИ, но многие останавливаются на вопросе: с чего начать и как избежать дорогостоящих ошибок?

Мы подготовили материал о том, как проходит тестовый запуск Docora AI — от первых шагов до конкретных результатов.
В статье вы узнаете:

— как выбрать правильный процесс для запуска;
— какие данные нужны на старте;
— как проходит пилот на стороне заказчика;
— какие метрики позволяют быстро оценить эффект;
— и почему ИИ может окупаться уже в первые недели.

Мы разобрали этапы, показали реальный рабочий процесс и объяснили, как минимизировать риски для бизнеса.

Если вы рассматриваете внедрение ИИ в своей компании или хотите понять, как проходит процесс, то статья поможет разобраться.

📎 Читать статью

❓ Как ИИ меняет работу разработчиков и какие навыки станут ключевыми в ближайшие годы

На конференции JUG Ru Group мы поделились взглядом CodeInside на то, как искусственный интеллект перестраивает роль инженеров и какие компетенции становятся определяющими в новой технологической реальности.

В рамках доклада мы разобрали:
🟡 какие задачи LLM уже сегодня решают существенно лучше и быстрее человека (например, генерация небольших, качественных программ);
🟡 почему под эти сильные стороны ИИ имеет смысл адаптировать архитектуру и процессы разработки, а не пытаться «встроить ИИ в старую модель»;
🟡 как меняется роль разработчика, когда код перестаёт быть узким местом, а ключевой ценностью становится постановка задачи и архитектурные решения;
🟡 почему выигрывают те команды, которые готовы «прогнуться» под возможности LLM и пересобрать подход к разработке.

🔗 Смотрите выступление в записи на YouTube

🗣Искусственный интеллект в промышленности: встреча с лидерами промышленного сектора Пензы

Сегодня ИИ — это не только будущее, но и мощный инструмент для развития и оптимизации процессов в промышленности. Для обсуждения актуальных проблем и трендов мы собрались с представителями ведущих предприятий региона.

В неформальной обстановке за чашкой кофе мы провели продуктивную беседу о текущем уровне внедрения ИИ в промышленности и о том, как эти технологии могут трансформировать производственные процессы.

Благодарим компании за активное участие и надеемся на дальнейшее сотрудничество 🌟

⚙️ Промышленные компании всё чаще рассматривают ИИ как инструмент для работы с инженерными знаниями

В статье по итогам онлайн-встречи с НИИК разбираем опыт пилота: как ИИ помогает инженерам быстрее находить ответы в техдокументации, какие требования к данным и безопасности критичны, и с чего начинать, чтобы получить практический эффект.

🔗 Читайте статью на сайте

🔼 Как ИИ ускоряет работу девелоперов

В девелопменте основные задержки возникают не на стройке, а в документах: поиск нужной версии, проверка исполнительных комплектов, подготовка данных для согласований. Эти процессы незаметно съедают часы работы команд и напрямую влияют на сроки проектов.

В новой статье разбираем, как ИИ можно использовать в девелоперской компании уже сегодня: где он даёт практический эффект, как помогает работать с проектной и исполнительной документацией и с чего правильно начинать внедрение, чтобы результат был измеримым.

Всё — на примере Docora AI.

🖥 Читайте полный материал на сайте.

🔄 В Docora появились новые возможности — рассказываем, что изменилось👇

🟡 Ответы стали более структурированными и точными
Мы улучшили формат выдачи ответов: Docora теперь лучше понимает контекст и аккуратнее формирует ответы, опираясь на метаданные.

🟡 Безопасный вход в систему
Доработан модуль авторизации пользователей. Каждый пользователь заходит под своей учётной записью, а персональные данные надёжно защищены.

🟡 Управление пользователями
Теперь можно создавать новых пользователей прямо в системе и гибко управлять доступом.

🟡 Обновлённая административная панель
Мы переработали интерфейс:
- улучшили навигацию
- обновили дизайн
- добавили быстрый переход в админ-панель прямо с главной страницы

Docora продолжает развиваться, чтобы быть удобным рабочим инструментом

🔗 Подробнее о Docora читайте на сайте

🔥 От утёнка к лебедю: локальные LLM глазами экспертов и в реальных кейсах

Локальные LLM — это временная альтернатива облаку или самостоятельный инструмент для бизнеса?
С этим вопросом мы всё чаще сталкиваемся, когда компании переходят от экспериментов с ИИ к реальным внедрениям.

Мы в CodeInside провели собственное исследование рынка локальных языковых моделей и поговорили с интеграторами и разработчиками, которые уже внедряют ИИ в реальные бизнес-процессы — от инженерии и сервиса до логистики.

В исследовании приняли участие представители: ТИМ ФОРС, Innostage, Софтлайн Решения (ГК Softline), PIX Robotics, Базис, Девелоника,WMT Group, ГК «Цифра», Рексофт, Just AI, Т1 ИИ (ИТ-холдинг Т1), РТК ИТ Плюс (ИТ-экосистема «Лукоморье»), группа Rubytech.

В статье мы делимся тем, что увидели на практике:
— как меняется отношение бизнеса к локальным LLM и почему их всё чаще выбирают осознанно;
— в каких прикладных сценариях локальные модели выигрывают у облачных;
— как рынок переходит от PoC к внедрению и первой эксплуатации;
— какие задачи уже сегодня работают в продакшене — на примере кейсов Docora AI.

🔗 Читайте полное исследование на сайте CodeInside

В Новый год особенно хочется вспомнить, какими мы были — смелыми, любопытными и по-настоящему счастливыми ✨
Говорят, с возрастом мы становимся серьёзнее. Но мы уверены, что внутри каждого всё ещё живёт тот самый ребёнок.

Мы оживили несколько детских фотографий нашей команды с помощью ИИ — просто чтобы на мгновение вернуться в эти тёплые моменты.
И напомнить: технологии не обязательно должны пугать. Иногда они нужны, чтобы окунуться в те самые чувства, эмоции и воспоминания.

Пусть детское любопытство и вдохновение остаются с нами даже во взрослой жизни 🤍

🎄 С Наступающим Новым годом!