Внимание
Мы работаем в штатном режиме. Наши склады готовы поставлять оборудование клиентам из Российской Федерации несмотря на санкционные запреты ЕС и США. Оборудование в РФ ввозится легально благодаря новому законодательству с параллельным импортом. Звоните и уточняйте! Информация актуальна на 28.01.26В связи с участившимися случаями недобросовестной конкуренции обращаем ваше внимание, что мы не передаем персональные данные третьим лицам
Поиск по сайту
Анализ и обработка текстовых данных
AI-решение «Анализ и обработка текстовых данных» — это интеллектуальная платформа, которая автоматически классифицирует, кластеризует, извлекает ключевые фразы, анализирует тональность и тематику больших массивов текстов. Система позволяет бизнесу и государственным организациям анализировать отзывы, обращения граждан, документы и медиа-контент без ручной обработки, ускоряя принятие решений и повышая качество сервиса.
Преимущества решения
- Сокращение времени на обработку. Автоматизация позволяет анализировать десятки тысяч текстов за минуты без участия человека.
- Объективность и прозрачность. Исключение человеческого фактора, стандартизированные критерии анализа, сквозная аналитика.
- Раннее выявление проблем и трендов. Система фиксирует массовые обращения, негативные отзывы и новые темы на ранних этапах.
- Повышение качества сервиса. Быстрая реакция на обращения, автоматизация обратной связи, формирование персональных рекомендаций.
- Гибкость и масштабируемость. Поддержка любых объёмов данных, адаптация под новые задачи и источники.
- Соответствие требованиям безопасности. Хранение и обработка данных в РФ, поддержка 152-ФЗ.
Этапы внедрения ИИ
1
Анализ задачи
Погружаемся в ваши бизнес-процессы, выявляем ключевые требования и цели.
2
Проектирование решения
Разрабатываем архитектуру, подбираем оптимальные технологии и оборудование.
3
Внедрение и настройка
Выполняем поставку, монтаж, интеграцию и тестирование решений под ключ.
4
Сопровождение
Обеспечиваем поддержку, обучение персонала и развитие инфраструктуры.
AI-решение «Анализ и обработка текстовых данных» — это интеллектуальная платформа, которая автоматически классифицирует, кластеризует, извлекает ключевые фразы, анализирует тональность и тематику больших массивов текстов. Система позволяет бизнесу и государственным организациям анализировать отзывы, обращения граждан, документы и медиа-контент без ручной обработки, ускоряя принятие решений и повышая качество сервиса.
- Автоматическая обработка текстов. Система интегрирует данные из различных источников — обращения граждан, отзывы клиентов, внутренние документы, публикации в СМИ и социальных сетях. Алгоритмы предобрабатывают тексты: удаляют шум, нормализуют слова, приводят к единому формату.
- Классификация и кластеризация. AI-модули автоматически определяют тематику и категорию каждого текста, группируют похожие сообщения, выявляют тренды и аномалии. Это позволяет быстро находить массовые проблемы, отслеживать динамику обсуждений и выявлять новые темы.
- Извлечение ключевых фраз и сущностей. Система выделяет важные слова, имена, организации, географические объекты, продукты и другие сущности, формируя структурированные базы знаний для дальнейшего анализа.
- Анализ тональности и настроения. Модули машинного обучения определяют эмоциональную окраску сообщений (позитив, негатив, нейтраль), что позволяет оценивать отношение клиентов, граждан или сотрудников к продуктам, услугам или событиям.
- Аналитика и визуализация. Встроенные дашборды отображают распределение тем, динамику тональности, частоту упоминаний ключевых фраз, выявляют узкие места и формируют отчёты для руководства.
- Интеграция с бизнес-процессами. Решение подключается к CRM, ERP, BI, корпоративным порталам и государственным платформам для автоматизации обработки обращений, обратной связи и формирования отчётности.
Программное обеспечение
| ПО / Платформа | Описание и преимущества |
|---|---|
| PolyAnalyst | Российская платформа для анализа текстовых данных, поддерживает автоматическую классификацию, кластеризацию, извлечение сущностей, анализ тональности и интеграцию с корпоративными системами. |
| 3i NLP Platform | Отечественная платформа для обработки естественного языка, построения кастомных моделей анализа текстов, интеграции с бизнес-процессами и визуализации. |
| Python (spaCy, NLTK, transformers, PyTorch, TensorFlow) | Для разработки кастомных моделей. |
| Power BI, Tableau | Для визуализации аналитики. |
| API и SDK | Для интеграции с внешними и внутренними системами. |
Подходящее серверное оборудование
| Компонент | Рекомендации и обоснование |
|---|---|
| CPU | 2× Intel Xeon/AMD EPYC |
| GPU | 2–4 GPU NVIDIA A100/4090 или отечественные аналоги |
| RAM | 128–512 ГБ |
| SSD | 10–40 ТБ NVMe SSD. |
| Сеть | 25–100 Гбит/с |
| Edge | Edge-серверы для локальной обработки в корпоративных и государственных сетях. |
| Системы хранения | NAS/SAN для хранения текстовых корпусов, аналитики и логов. |
| Сетевые решения | Высокоскоростные коммутаторы, защищённые каналы связи, поддержка облачных и гибридных архитектур. |
Примеры серверов для данного решения
Артикул: AS-8125GS-TNHR
GPU сервер Supermicro AS-8125GS-TNHR. Система DP AMD 8U с 8 графическими процессорами NVIDIA HGX H100
Форм-фактор:
8U
CPU:
AMD EPYC 9004
HDD:
2x 2.5" SATA, 16x 2.5" NVMe
Блок питания:
2200W
Артикул: PowerEdgE-XE9680
Dell EMC PowerEdge XE9680 - это высокопроизводительный стоечный сервер, предназначенный для сложных рабочих нагрузок и критически важных приложений в крупных центрах обработки данных. Он построен на новейших процессорах Intel Xeon Scalable с поддержкой до 112 ядер и 224 потоков, что обеспечивает исключительную вычислительную мощность и производительность.
Форм-фактор:
6U
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen4
HDD:
8x 2.5" SAS/SATA
Блок питания:
2800W
Артикул: DL380aGen11
Сервер HPE ProLiant DL380a Gen11 спроектирован таким образом, чтобы оптимизировать работу в облаке, обеспечить встроенную безопасность и оптимальную производительность для рабочих нагрузок, способствующих развитию вашего бизнеса.
Форм-фактор:
2U
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen4
HDD:
8x 2.5" NVMe
Блок питания:
800W, 1000W, 1600W, 2000W
Архитектура решения
1. Сбор данных. Импорт текстов из обращений, отзывов, документов, соцсетей, CRM и других источников.
2. AI-ядро. Модули предобработки, классификации, кластеризации, извлечения сущностей, анализа тональности и тематики.
3. Интеграция. API и SDK для связи с корпоративными и государственными системами, BI и аналитическими платформами.
4. BI-аналитика. Дашборды по тематикам, тональности, ключевым фразам, отчёты для руководства.
5. Безопасность. Шифрование данных, аудит, хранение информации в РФ, поддержка 152-ФЗ.
Пример конфигурации
Корпорация с 10 000 обращений в день.
| Компонент | Пример модели | Кол-во |
|---|---|---|
| CPU | AMD EPYC | 2 |
| GPU | NVIDIA A100 | 2 |
| RAM | 256 ГБ | 1 |
| SSD | 20 ТБ | 1 |
| Сетевой адаптер | 25 Гбит | 1 |
| ПО | PolyAnalyst, 3i NLP Platform, Power BI. | |
| Edge | Edge-контроллеры для локальной обработки в филиалах. | |
| Управление | BI-панель для мониторинга и анализа. |
Внедрение: 2–4 месяца, поэтапно (от пилота до полного запуска).
Артикул: 100-000000789
AMD 9654 100-000000789 AMD Genoa PR 384MB 96 / 192 2.4 3.7 360W 320W/400W DDR5-4800
Артикул: A100
NVIDIA A100 (Ampere) 6912 1555 GB/s 40GB 250 W
Артикул: 02JG089
Intel Apache Pass 256GB DDR4T-2666 NVM-DIMMM for IPDC
Кто уже применяет такие решения в России
В России платформы для анализа и обработки текстовых данных применяются в банках, телеком-компаниях, государственных органах, крупных корпорациях и СМИ. PolyAnalyst используется для автоматизации обработки обращений граждан в государственных ведомствах, анализа отзывов клиентов в банках и телеком-операторах, мониторинга публикаций в СМИ и соцсетях. 3i NLP Platform внедряется в крупных промышленных холдингах для анализа внутренней документации, обратной связи сотрудников и мониторинга деловой переписки. Российские ритейлеры и онлайн-сервисы используют такие решения для анализа отзывов, автоматизации поддержки клиентов и выявления трендов на рынке. В рамках государственных программ цифровизации подобные AI-платформы становятся стандартом для повышения прозрачности и эффективности работы с текстовой информацией.
