Для какой работы подходит Evolution AI Factory
Evolution AI Factory предоставляет облачные инструменты для разработки собственных AI-сервисов. Команда может подключать модели по API, организовать поиск по корпоративным данным или встроить агента в рабочий процесс.
Границы продукта. Платформа не готовит данные и не определяет правила доступа за заказчика. До разработки нужно выбрать одну операцию, собрать контрольные вопросы, убрать запрещенные данные и назначить сотрудника, который принимает результат.
Для каких задач и команд
- команд, которым нужна российская облачная AI-платформа
- проектов поиска и помощников по корпоративным данным
- разработки и эксплуатации собственных AI-сервисов
Рабочий маршрут
- 01
Разработчики получают доступ к моделям и инструментам через единый облачный контур.
- 02
Корпоративные документы можно подключить к поиску и ответам с учетом прав доступа.
- 03
Команда может собрать помощника или агента под конкретную операцию, а не под абстрактный «AI для всего».
- 04
Запуск, нагрузку и дальнейшую эксплуатацию AI-сервиса можно вести на той же платформе.
Что важно именно в этом продукте
- AI Factory объединяет доступ к готовым моделям, управляемый RAG, настройку моделей, среду разработки и сервис AI Agents в одном облачном контуре.
- Команда может начать с вызова модели по API, а затем подключить корпоративные файлы, базы данных или веб-источники через Managed RAG.
- Для агентных сценариев доступны отдельный сервис, роли доступа, логирование и связанные облачные ресурсы. Состав ресурсов и расходы проверяют на конкретной архитектуре.
Как собрать помощника по внутренним регламентам
Сотрудники задают службе поддержки одни и те же вопросы о закупках, командировках и доступах. Ответы лежат в разных документах, а часть материалов доступна только отдельным подразделениям.
- 01
Команда выбирает один набор действующих регламентов и загружает его в базу знаний Managed RAG.
- 02
Для проверки готовят реальные вопросы, правильные ответы и случаи, когда помощник должен отказаться от ответа.
- 03
AI-агент получает доступ к базе знаний и формирует ответ со ссылкой на найденный фрагмент документа.
- 04
Права и журналирование проверяют под разными ролями, а спорные ответы передают владельцу регламента.
Что проверить в результате. На пилоте видно, какие вопросы помощник закрывает по действующим документам, где ему не хватает источника и не открывает ли он материалы чужого подразделения. После такой проверки можно решать, подключать ли следующие базы и рабочие действия.
Как выглядит Evolution AI Factory
Скриншоты взяты из официальных материалов вендора. По ним можно оценить плотность интерфейса и расположение основных рабочих экранов.
Материалы проверены 14 сентября 2026. После обновлений отдельные элементы и подписи могут выглядеть иначе.
Как функции используются в процессе
Для каждой возможности указаны ее роль в процессе и практический сценарий для демонстрации.
Готовые языковые и AI-модели по API
Интеграционный контур передает данные между системами и должен показывать, что произошло с каждой записью.
Проверка: Сымитируйте ошибку и повторную отправку. Журнал должен позволять найти причину без доступа к исходному коду.
Поиск по своим документам и базам знаний
Обучение связывает потребность, назначение программы, прохождение материалов, проверку знаний и подтверждение результата.
Проверка: Назначьте обязательную программу небольшой группе, проверьте сроки, повторное прохождение, отчет руководителя и выгрузку результата в профиль сотрудника.
Настройка, запуск и масштабирование моделей
AI-функцию нужно оценивать на конкретной операции и контрольной выборке, а не по удачной демонстрации.
Проверка: Зафиксируйте эталон, допустимый отказ, время проверки человеком и стоимость принятого результата.
Создание и эксплуатация AI-агентов
AI-функцию нужно оценивать на конкретной операции и контрольной выборке, а не по удачной демонстрации.
Проверка: Зафиксируйте эталон, допустимый отказ, время проверки человеком и стоимость принятого результата.
Список сверяли с материалом «Официальный обзор Evolution AI Factory». Источник просмотрен 14 сентября 2026.
Проверка AI на своей контрольной выборке
На пилоте проведите один реальный рабочий маршрут, включая ручные действия, передачу данных и обработку ошибки.
Фокус первого запуска. Для первого теста выберите одну базу документов и от 30 до 50 реальных вопросов. Отдельно зафиксируйте правильные ответы, допустимые отказы, время проверки и стоимость принятого результата.
Что подготовить заранее
- Набор реальных запросов и документов без запрещенных к передаче данных.
- Эталонные ответы или критерии, по которым эксперт сможет оценить результат.
- Примеры неоднозначных запросов, отказов и ситуаций с недостатком данных.
- Правила: какие действия AI выполняет сам, а какие подтверждает сотрудник.
Как провести проверку
- 01
Загрузить или подключить ограниченный набор данных.
- 02
Прогнать одинаковую контрольную выборку без ручной правки удачных ответов.
- 03
Проверить ссылки на источники, отказы и поведение при нехватке контекста.
- 04
Посчитать стоимость запросов и время экспертной проверки результата.
Что записать по итогам
- Доля ответов, которые эксперт принимает без исправлений.
- Число ошибок, пропусков и уверенных ответов без основания.
- Время сотрудника на проверку по сравнению с исходным процессом.
- Стоимость одного принятого результата, а не только одного запроса к модели.
Что проверить в связке с другими системами
- API
- сервисы Cloud.ru
- корпоративные данные
- приложения и рабочие процессы
На демонстрации проверьте состав передаваемых данных, направление обмена, повторную отправку и журнал ошибок на своем сценарии.
Что уточнить о продукте
- 01
На каких документах и запросах проверят качество?
- 02
Какие данные нельзя передавать модели?
- 03
Кто контролирует ответы и действия AI-агента?
