Чат-бот «Александра» как технологическая платформа городского транспорта: зачем транспортному ассистенту две LLM
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Целевая аудитория
Разработчики и архитекторы AI-систем, ML-инженеры, product-менеджеры и технические лидеры, которым интересны практические подходы к построению чат-ботов, multi-LLM orchestration, RAG и управлению качеством ответов в промышленных сервисах.
Тезисы
Доклад посвящен эволюции чат-бота «Александра» Московского транспорта от сценарного помощника к AI-ассистенту с генеративным слоем, retrieval-подсистемой и оркестрацией двух больших языковых моделей. В центре внимания — практическая архитектура выбора ответа из нескольких LLM в промышленной системе с высокими требованиями к точности, скорости и контролируемости.
Занимается развитием решений на основе AI/ML, OCR и vision‑моделей, построением инфраструктуры и автоматизацией бизнес‑процессов. Руководит проектами по внедрению интеллектуальных систем обработки документов и AI‑агентов транспорте. В свободное время занимается боксом и увлекается путешествиями.
Видео
Другие доклады секции
Доклады вне привычной рамки
