| .. | ||
| LLM_wikipedia.md | ||
| photo_2025-03-08_21-04-42.jpg | ||
| README.md | ||
| wiki_LLM_sBPM.svg | ||
Использование AI в BPM
Направления в "BPM + Gen AI"
Некоторые источники
- BPM + Gen AI t.me/bpm_ai
Некоторые материалы
BPM + Gen AI:
Направления
1 AI как генератор ответов (ответчик) по текстовым регламентам компании
Изучение текстовых регламентов компании и запросы к ним на естественном языке
Взяли известную LLM и до-обучили ее существующими текстовыми регламентами компании. Т.е. добавили собственные данные в предварительно обученную LLM.
Далее задаем любые вопросы по конкретным процессам компании и ИИ нам отвечает.
Например, перечисли всех участников процесса хх. Или в чем процесс хх не соответствует какому-либо указанию ЦБ?
Может быть даже: нарисуй схему процесса хх в нотации VAD, EPC, BPMN?
2 Изучение структуры баз данных компании и запросы к ним на естественном языке.
Например:
Построй модель данных компании
Сравнение LLM vs WikiPedia см. Wikipedia vs. LLM
В целом про AI
статьи:
- ChatGPT и все-все-все. Недорого OpenWebUI, RAG
- Как я сделал RAG для своей компании (часть 2). И как начал делать AI Агента подход к RAG для нашей небольшой компании с большим кол-вом документов на wiki, и множеством переписок в Slack. Стек технологий: Python, ChromaDB, простой SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2"), Slack API, OpenAI API, Google Gemini API, YandexGPT API, Sber Gigachat API.