Последние сообщения

Спасибо Александр за уточнение. Не хочу показать ханжой, но DST AI — это не просто мультимодельный интерфейс, как Вы написали. Интерфейс обычно предполагает только передачу и работу с данными, которые предоставляют сами ИИ-модели. Однако DST AI обладает своей уникальной релевантной выдачей. Поэтому более точное название — мультимодельная платформа для искусственного интеллекта.

Код Дурова

Согласен, Вы абсолютно правы.

Мультимодельная платформа для работы с искусственным интеллектом — это действительно более точное описание, поскольку:

— Интерфейс подразумевает только передачу данных между пользователем и моделями.

— DST AI не просто передает запросы, а управляет, интегрирует и обрабатывает результаты разных моделей, обеспечивая более сложную функциональность и взаимодействие.

Мультимодельная платформа подчеркивает её роль как системы, объединяющей и управляющей несколькими ИИ-моделями, а не просто интерфейса для передачи данных.

Спасибо Александр за уточнение. Не хочу показать ханжой, но DST AI — это не просто мультимодельный интерфейс, как Вы написали. Интерфейс обычно предполагает только передачу и работу с данными, которые предоставляют сами ИИ-модели. Однако DST AI обладает своей уникальной релевантной выдачей. Поэтому более точное название — мультимодельная платформа для искусственного интеллекта.

DST AI — это мультимодельная платформа для работы с искусственным интеллектом, которая предоставляет доступ к различным моделям и инструментам ИИ, обеспечивая интеграцию, маршрутизацию запросов и объединение результатов для достижения лучших результатов.

Код Дурова

Спасибо, но можно подробнее т.к. хотим интегрировать к себе и хотелось бы знать больше чего умеет даная платформа 

Сибсети

DST AI — это программное обеспечение или платформа, которая служит интерфейсом или средой для работы с различными ИИ-моделями. В отличие от самостоятельных нейросетевых моделей, DST AI не является собственной моделью ИИ, а скорее инструментом или платформой, которая управляет, интегрирует и использует разные модели ИИ для выполнения задач.

Основные характеристики DST AI

— Не является нейросетью. Это программное обеспечение, а не модель ИИ.

— Интегратор моделей. Может работать с разными ИИ-моделями, предоставляя пользователю возможность выбирать или комбинировать их.

— Обеспечивает доступ к контенту.Генерирует или обрабатывает контент, используя выбранные модели ИИ.

— Может управлять несколькими моделями. Обеспечивает работу с разными ИИ для различных задач или для сравнения результатов.

— Может релевантно менять модели ИИ на лету и выбирать используя собственные алгоритмы какую ИИ-модель использовать для того или иного действия.

Основные функции DST AI

Если говорить о функциональности, то DST AI — это:

— Мульти-модельный интерфейс или мульти-двигатель ИИ — платформа, которая управляет несколькими ИИ-моделями.

— Многофункциональный ИИ-агрегатор — объединяет результаты разных моделей.

— Интеграционная платформа для ИИ — обеспечивает работу с разными ИИ через единый интерфейс.

DST AI — это программное обеспечение или платформа, которая обеспечивает работу с разными ИИ-моделями, выступая в роли мульти-двигателя или мульти-модельного интерфейса. Это позволяет пользователю получать контент или результаты, используя разные модели ИИ, без необходимости взаимодействовать с каждой моделью отдельно.

Технические аспекты DST AI

1. Архитектура системы

DST AI обычно строится на основе модульной архитектуры, которая включает:

— Интерфейс пользователя (UI) — для взаимодействия с платформой.

— Менеджер моделей (Model Manager) — компонент, отвечающий за подключение, настройку и управление различными ИИ-моделями.

— API-шлюз (API Gateway) — обеспечивает взаимодействие между UI и моделями.

— Обработчик запросов (Request Handler) — маршрутизирует запросы к выбранным моделям.

— Результат-агрегатор (Result Aggregator) — собирает и объединяет ответы от разных моделей.

— База данных (DB) — хранит настройки, истории запросов, результаты и метаданные.

 
# Error: Parse error on line 4:
# ... -->|Запрос| Модель 1    ModelManager -
# -----------------------^
# Expecting 'SEMI', 'NEWLINE', 'EOF', 'AMP', 'START_LINK', 'LINK', got 'NUM'
graph TD
    UI -->|Запрос| RequestHandler
    RequestHandler -->|Выбор модели| ModelManager
    ModelManager -->|Запрос| Модель 1
    ModelManager -->|Запрос| Модель 2
    Модель 1 -->|Ответ| ResultAggregator
    Модель 2 -->|Ответ| ResultAggregator
    ResultAggregator -->|Объединённый ответ| UI
 
 

2. Подключение и управление моделями

— Интеграция моделей осуществляется через API или SDK, предоставляемые разработчиками моделей (например, OpenAI, Hugging Face, собственные модели).

— Поддержка различных протоколов: REST API, gRPC, SDK.

— Настройка моделей: параметры, такие как температура, длина ответа, конкретные версии моделей.

3. Обработка запросов

— Пользователь делает запрос через интерфейс.

— DST AI определяет, какую модель или комбинацию моделей использовать.

— Запрос отправляется выбранным моделям.

— Модели возвращают ответы.

— Результаты могут быть объединены, сравнины или обработаны по определённым алгоритмам (например, голосование, взвешенное объединение).

4. Объединение и обработка результатов

Механизмы агрегации:

— Мажоритарное голосование — выбирается наиболее часто встречающийся ответ.

— Среднее значение — для числовых данных.

— Комбинирование текстов — объединение ответов в один текст с помощью шаблонов или алгоритмов.

Примеры использования DST AI

Пример 1: Многофункциональный чат-бот консультант

— Задача: Обеспечить поддержку клиентов, где разные модели специализируются на разных задачах:

— — Модель A — генерация текста.

— — Модель B — анализ тональности.

— — Модель C — классификация вопросов.

— Работа:

— — Пользователь задаёт вопрос.

— — DST AI направляет запрос к модели A для генерации ответа.

— — Анализирует вопрос с помощью модели B.

— — Классифицирует вопрос с помощью модели C.

— — Объединяет результаты и формирует финальный ответ.

Пример 2: Генерация контента с несколькими моделями

— Задача: Создать статью, используя разные модели для разных разделов.

— Работа:

— — Модель 1 — пишет введение.

— — Модель 2 — создает основной текст.

— — Модель 3 — генерирует заключение.

— — DST AI собирает и структурирует итоговую статью.

Пример 3: Модели для сравнения и выбора лучшего результата

— Задача: Получить наиболее релевантный ответ.

— Работа:

— — Запрос отправляется нескольким моделям.

— — Результаты сравниваются по метрикам (например, релевантность, точность).

— — Выбирается лучший ответ для отображения пользователю.

Итог

DST AI — это мульти-двигатель, который управляет различными ИИ-моделями, обеспечивает их интеграцию, маршрутизацию запросов и объединение результатов. Это позволяет создавать гибкие, многофункциональные системы, использующие преимущества разных моделей для достижения лучших результатов.

DST AI — это мультимодельная платформа для работы с искусственным интеллектом, которая предоставляет доступ к различным моделям и инструментам ИИ, обеспечивая интеграцию, маршрутизацию запросов и объединение результатов для достижения лучших результатов.

Код Дурова

Спасибо, но можно подробнее т.к. хотим интегрировать к себе и хотелось бы знать больше чего умеет даная платформа 

DST AI — это мультимодельная платформа для работы с искусственным интеллектом, которая предоставляет доступ к различным моделям и инструментам ИИ, обеспечивая интеграцию, маршрутизацию запросов и объединение результатов для достижения лучших результатов.

То есть используя 1С в связке с DST Маркетплейс можно как раз создать маркетплейс для обслуживания большого числа внешних продавцов и покупателей в рамках единой торговой площадки.

Дмитрий Голушин

Да, с помощью 1С и DST Маркетплейс можно создать маркетплейс, но для полноценной работы платформы возможно потребуется доработать отдельные компоненты системы, возможно и нет, зависит от Вашей бизнес модели.

1С благодаря своей гибкости и возможности масштабирования позволяет справляться с частью ключевых задач, особенно в области учёта и документооборота. DST Маркетплейс подходит для управления коммерческой частью, автоматизации процессов и построения гибкого бэк-офиса.

В качестве стартового набора рекомендуется реализовать основные системы, такие как управление информацией о продуктах, интерфейсы для продавцов, управление заказами и логистические модули. Это позволит запустить минимальную рабочую версию платформы за короткий срок и с разумными затратами. 

То есть используя 1С в связке с DST Маркетплейс можно как раз создать маркетплейс для обслуживания большого числа внешних продавцов и покупателей в рамках единой торговой площадки.

Ну то есть как я понял использовать существующую ERP-систему в связке с нашим Интернет-магазином как платформу для запуска маркетплейса неправильно, верно я понял? 

Дмитрий Голушин

Все верно Дмитрий. Использовать существующую ERP-систему как платформу для запуска маркетплейса неправильно. ERP-системы предназначены для внутреннего управления бизнес-процессами компании, а не для обслуживания большого числа внешних продавцов и покупателей в рамках единой торговой площадки.

Для полноценного маркетплейса требуется специально созданная IT-платформа, которая включает множество взаимосвязанных компонентов и модулей, способных обеспечить масштабируемость, отказоустойчивость и высокую производительность.

Только при использовании микросервисной архитектуры с предназначенными для этого компонентами и стратегией можно добиться успешного запуска качественного и конкурентоспособного маркетплейса.

Некоторые преимущества микросервисного подхода:

— Простота обновлений и расширений. Каждый компонент — от интерфейса для покупателей и продавцов до систем учёта и логистики — интегрируется через API и работает в рамках микросервисной архитектуры.

— Возможность масштабировать внутренние системы и интегрировать их друг с другом без ограничений.

— Адаптация к быстро меняющимся условиям рынка электронной коммерции.

Таким образом, для запуска собственного маркетплейса необходима специально разработанная IT-платформа, а не использование существующей ERP-системы.

Ну то есть как я понял использовать существующую ERP-систему в связке с нашим Интернет-магазином как платформу для запуска маркетплейса неправильно, верно я понял? 

Все верно. В основе успешного запуска маркетплейса лежит четкое понимание, что это не универсальная платформа, которую можно просто доработать или интегрировать в существующие решения, а отдельный технологический продукт, разработанный с нуля именно для данных целей. Безусловно, заинтересованные компании, особенно крупные и опытные в сфере ритейла, зачастую задумываются о использовании уже существующих ERP или CRM-систем, однако здесь важно помнить, что такие подходы зачастую ограничивают масштабируемость и гибкость бизнеса. Для полноценного функционирования маркетплейса необходимо рассматривать его как самостоятельную IT-экосистему, в которой каждый компонент — от интерфейса для покупателей и продавцов до систем учета и логистики — интегрируется через API и работает в рамках микросервисной архитектуры, что обеспечивает простоту обновлений и расширений. Важнейшим аспектом является правильный выбор бизнес-модели и стратегии, ведь одна схема — комиссионная или прямых продаж — определяет архитектурные решения и инструменты автоматизации, а также влияет на взаимодействие с участниками рынка. В качестве стартового набора рекомендуется реализовать основные системы, такие как управление информацией о продуктах, интерфейсы для продавцов, управление заказами и логистические модули, что позволит запустить минимальную рабочую версию платформы за короткий срок и с разумными затратами. В дальнейшем развитие платформы предполагает постепенное внедрение новых элементов, расширение функций и адаптацию под изменяющиеся потребности рынка, что возможно только при использовании модульной и расширяемой архитектуры, такой как микросервисы, дающей возможность масштабировать внутренние системы и интегрировать их друг с другом без ограничений. Именно этот подход позволяет не только быстро выйти на рынок, но и обеспечить долговременный рост и адаптацию бизнеса к новым вызовам, что сейчас особенно важно в условиях динамичного развития электронной коммерции.

Создание маркетплейса — это не просто внедрение очередной программной платформы, а целый стратегический проект, требующий тщательного планирования и профессионального подхода. В этом контексте важна не только архитектура системы, но и понимание, какой именно бизнес-модель будет наиболее эффективной: комиссионной или прямых продаж; именно от этого зависит дальнейшая структура платформы и особенности её функционирования. Не стоит пытаться реализовать все технические решения внутри одной ERP-системы или классического интернет-магазина, поскольку такие системы изначально не рассчитаны на масштабируемое и гибкое взаимодействие с множеством продавцов и покупателей одновременно. Настоящее решение — построить полноценную IT-платформу, основанную на микросервисной архитектуре, где каждый компонент отвечает за свою функциональную область, и все эти компоненты легко масштабировать и развивать. Ключевыми элементами минимального набора для запуска маркетплейса становятся системы управления продуктами, интерфейс для продавцов, инструменты автоматизированного управления заказами и логистикой, а также системы, обеспечивающие удобство и безопасность для конечных потребителей. Такой подход позволяет минимизировать временные и финансовые затраты на старт, при этом обеспечивая рост и развитие платформы в будущем, привлекая новых участников и расширяя функциональность. И, наконец, использование проверенных решений, таких как DST Маркетплейс, существенно сокращает сроки выхода на рынок, снижает риски ошибок и гарантирует стабильную работу платформы, что крайне важно в условиях высокой конкуренции в сегменте электронной коммерции.

То что DST LMS представляет собой целостную систему, где все процессы замкнуты в едином интерфейсе, это уже очень интересно. Больше не нужно использовать разные платформы для размещения курсов, проведения тестирований и отслеживания успеваемости студентов, в нашем случае сотрудников.

Из анонса особенно впечатляет возможность автоматической генерации сертификатов и дипломов – это существенно сэкономит нам время на рутинных операциях. Интеграция с платежными системами и инструменты для проведения маркетинговых акций открывают новые возможности для монетизации образовательных программ, что особенно актуально в современных условиях, интересное ПО, ждем демо. 

Когда успели?

Дмитрий Голушин

Премиальный клиент -)) все кто на Enterprise получают обновления, дополнения немного раньше остальных. 

Когда успели?

Объясните в чем отличие агрегатора курсов и маркетплейса курсов?

Екатерина Трифанова

Проще говоря Екатерина, DST LMS — это настоящий маркетплейс, в духе Ozon и WB только не с товарами и поставщиками, а с курсами и преподавателями. Сейчас на рынке представлены только агрегаторы курсов, которые притворяются маркетплейсами. Но на самом деле ни одного настоящего маркетплейса курсов пока не существует

Дмитрий Голушин

Скоро в продаже появится тематический маркетплейс с курсами по психологии. Его выпустит социальная сеть Epsylon специально для психологов. Платформа запустится на DST LMS уже к концу этого месяца.