Блог пользователя
Практический разбор трёх моделей с примерами типовых ошибок и точек роста.
Как мы построили масштабируемую архитектуру для реального ресторанного сервиса.
Разбираем, когда есть смысл пользоваться ChatGPT, а когда пора переходить на собственное решение. История заказчика из MENA, для которого мы настраивали LLM на собственных серверах, с подходом, бенчмарками и прочим и когда вам пора будет этим заняться. Кстати, вы знали, что в MENA первый рабочий день — воскресенье?
Что делать, если нужен не просто сайт или бот, а полноценный IT-отдел — без найма, ТЗ и хаоса? Мы собрали команду под сеть из 10 ресторанов, внедрили 6 цифровых продуктов за 7 месяцев и выстроили стабильный IT‑контур. Делимся, как работает формат IT-ретейнера на практике.
Как объединить все данные о гостях — бронирования, чеки, чаты, отзывы — в единую AI-базу знаний? В этом кейсе показываем, как ресторанный холдинг собрал разрозненные системы в одну платформу и начал управлять сервисом, маркетингом и LTV на новых уровнях.
В статье речь пойдет про:— Секреты успешного сотрудничества с заказчиком— Полная цифровизация всего клиентского пути — Неоднозначные технические решения— Симбиоз с Telegram ботом— Как эта система выглядит со стороны ресторанов
Рассказываю про наш кейс для ресторанного холдинга, где мы реализовали умного HR-бота, на базе ИИ, который 24/7 помогает сотрудникам в работе.
Большинство корпоративных ИИ-проектов разваливается не из-за моделей, а из-за отсутствия единой умной базы знаний. На реальном кейсе ресторанного холдинга показываю, как мы собрали корпоративную «память» из 1000+ документов и почему без неё AI всегда даёт сбои.
Можно ли ИИ заменить команду копирайтеров и при этом сохранить стиль каждого ресторана? Да, мы проверили. Для клиента с сетью ресторанов мы создали ИИ-помощника, который пишет, адаптирует и редактирует тексты под каждое заведение.