Материалы

Материалы для тех, кто оценивает

Замеры, архитектура и модель безопасности — для того, кому нужно решить, выдержит ли это проверку, а не для случайного читателя. Каждый из трёх материалов сразу говорит, о чём он, так что два, которые не про ваш вопрос, можно пропустить.

Руководства по внедрению ИИ в компании

Такие руководства есть — подробные, но на немецком: двенадцать статей для рынка DACH о том, сколько стоит внедрение, почему пилоты застревают до эксплуатации, как в процесс вовлекается совет работников (Betriebsrat) и чего EU AI Act ждёт от компании, которая применяет такие системы. Есть и короткий раздел о Регламенте на английском — ссылка ниже, потому что в июле 2026 года сроки изменились, а большинство обзоров на обоих языках всё ещё показывает старую таблицу.

Как внедрить ИИ в компании по-немецки — весь путь от первого сценария до работающей системы.
Сколько стоит внедрение по-немецки — статьи расходов, которые обычно не попадают в коммерческие предложения.
Почему пилоты не доходят до эксплуатации по-немецки — четыре причины и какая из них губит проект.
EU AI Act: сфера действия, сроки, штрафы по-английски — четыре страницы для компаний за пределами ЕС. Приложение III перенесли на декабрь 2027 года; статья 50 не сдвинулась вовсе.
Все руководства по-немецки

Что здесь есть

Результаты замеров

Как ARGUS справляется со стандартными наборами многошаговых вопросов: MuSiQue, HotpotQA и 2WikiMultiHopQA. По 500 примеров из каждого набора.

Посмотреть цифры

Обзор архитектуры

Как поиск по графу, персонализированный PageRank и многошаговое рассуждение позволяют небольшой открытой модели найти ответ, который пропускает поиск «в лоб», — именно поэтому вывод моделей на собственном оборудовании нам по карману.

Как устроен движок

Безопасность и соответствие

Развёртывание на ваших серверах, контроль над данными и требования EU AI Act — как ARGUS устроен для регулируемых отраслей.

О безопасности

Измерено, а не обещано

56,7 %

MuSiQue EM

против ~12 % у простого RAG

80 %

2WikiMultiHopQA EM

против ~32 % у простого RAG

65 %

HotpotQA EM

против ~27 % у простого RAG

260 000+

Триплетов в графе знаний

Из более чем 19 000 документов

Нужно полное техническое описание?

Договоритесь о звонке — мы пройдём с вами архитектуру, замеры и варианты развёртывания для вашей задачи.

Поговорить с нами

Частые вопросы о технических материалах

На каких наборах данных измеряли ARGUS?+

На трёх стандартных наборах многошаговых вопросов — MuSiQue, HotpotQA и 2WikiMultiHopQA, по 500 примеров из каждого. Точное совпадение (EM): 56,7 % на MuSiQue, 65 % на HotpotQA и 80 % на 2WikiMultiHopQA против примерно 12, 27 и 32 % у простого RAG.

Как небольшая открытая модель справляется с многошаговыми вопросами?+

Её доводят до ответа поиск по графу, персонализированный PageRank и рассуждение в несколько шагов: они находят то, что поиск «в лоб» пропускает. Поэтому вывод моделей на собственном оборудовании нам по карману. Граф знаний — более 260 000 триплетов из более чем 19 000 документов.

Почему руководства по внедрению ИИ написаны на немецком?+

Они сделаны для рынка DACH, основного для нас: двенадцать статей о стоимости внедрения, о том, почему пилоты застревают до эксплуатации, об участии совета работников и о том, чего EU AI Act ждёт от компаний, применяющих такие системы. На английском есть короткий раздел о самом Регламенте.

Что изменилось в сроках EU AI Act в июле 2026 года?+

Срок для систем из приложения III перенесли на декабрь 2027 года, а статья 50 не сдвинулась вовсе. Большинство обзоров всё ещё показывает старую таблицу, поэтому английский раздел о Регламенте стоит в списке отдельно.

Как получить полное техническое описание ARGUS?+

Через звонок: на нём мы проходим архитектуру, замеры и варианты развёртывания применительно к вашей задаче. Договориться о звонке можно через контакты.

Обновлено: 28 сентября 2026 г.