🔗 Как работает наша LLM-платформа MWS GPT
Рассказываем о возможностях, сценариях и инструментах взаимодействия с платформой MWS GPT.

🔗 RAG-помощник для команды саппорта своими руками
Описываем подход и результаты внедрения ИИ-помощника, необходимого для повышения эффективности поиска решений в заросшей документации.

🔗 Скучная правда про LLM: эффект дают не громкие слова, а простые сценарии с очевидной ценностью
Опровергаем миф о полной замене людей LLM. На примере доклада с True Tech Day показываем, что реальная ценность LLM в бизнесе достигается через простые, но понятные кейсы, а не через сложные супер-агенты.

🔗 МТС DevTools Stack: как мы собрали внутренний Q&A-портал на Discourse
На примере инструмента для упорядоченного накопления и быстрого доступа к знаниям рассказываем о пользе этой механики и возможностях ее прокачки ИИ-инструментами.

🔗 LLM на службе разработки: как мы научили нейросети проводить код-ревью
Делимся механикой работы нового инструмента — DevTools Code Review, который помогает инженерам проводить самопроверку кода.

🔗 Как в звонках автоматически находить первые признаки выгорания операторов кол-центра
Автор предлагает метод ранней диагностики выгорания, основанный на поведенческой статистике. Ключевым элементом создаваемого Python-сервиса стала LLM, развернутая на платформе МТС GPT, которая будет анализировать данные из Telegram-бота и API Exolve для выявления аномалий.