ИИ ассистент обученный на личных данных
Пользователь загружает свои личные данные (документы, письма, заметки) в защищённый бакет S3 → в Cloud.ru запускается задача дообучения (fine-tuning), которая обучает базовую модель Qwen исключительно на этом личном корпусе данных → получившаяся «персональная языковая модель» разворачивается как защищённый эндпоинт на Kubernetes → когда пользователь общается со своим персональным ИИ, его запросы отправляются только в его собственную кастомную модель, что позволяет выдавать ответы, отражающие уникальные знания, стиль и “память” пользователя.
Сценарии применения ИИ — другие решения
Все решения направленияAI для автоматизации контекстной рекламы по марже
AI для онлайн-образования: автоматическая генерация заданий
AI для продуктовых команд: перевод технических текстов
AI-Performance: Рост мотивации и эффективности 1:1
AI-агент для карьерного планирования и развития сотрудников
AI-агент для службы поддержки: разбирает и закрывает обращения
AI-анализ отзывов: обработка в 10 раз быстрее
AI-аудит процессов найма на предмет скрытой предвзятости и автоматизация DEI-стратегии

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?
За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.