17.07.2026  Новости, Искусственный интеллект

Компания BSS анонсировала выход версии 3.8 инструментария NLU-Suite. Ключевым нововведением стал функционал оценок GAI, позволяющий использовать большие языковые модели (LLM) в роли аудитора для автоматизированного тестирования ответов RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation). Это один из самых востребованных сегодня подходов к построению корпоративных ИИ-приложений. NLU-Suite представляет собой инструментарий для обучения моделей распознавания через визуальный интерфейс. Система позволяет с высокой точностью выявлять намерения клиента в диалоге и извлекать ключевые атрибуты (слоты) из речи: числа, локации, даты и прочие специфические сущности. С массовым внедрением генеративного ИИ перед бизнесом встала новая проблема: контроль фактологической точности и безопасности ответов. В новой версии решение выходит за рамки традиционного NLU, предоставляя комплексные средства для оценки качества работы генеративных моделей. Обновленный модуль «Метрики» и раздел «Оценка» поддерживают гибкую настройку контрольных точек. Дата-инженеры и аналитики могут использовать три типа метрик: рубрики — с фиксированными критериями, весовыми коэффициентами и настраиваемыми шкалами (от непрерывных значений до текстовых меток); категории — для классификации ответа по заданным параметрам качества; попарное сравнение — для A/B-тестирования ответов на базе одного набора данных, но сгенерированных разными LLM. В релиз уже включены предустановленные отраслевые метрики для RAG-систем. Среди них ... читать далее.