Aimate Docs: ИИ-поисковик, который упорядочит корпоративную базу знаний
ЕленаОфис студенческого предпринимательства МФТИ
Компании сталкиваются с проблемой эффективного поиска и анализа информации, особенно когда данных становится слишком много. Проект Aimate Docs вырос из реальных задач бизнеса: в агентстве по разработке Искусственного интеллекта Aimate для одного заказчика создавали кастомное решение – инструмент для интеллектуального поиска по технической документации. Решение оказалось актуальным, с аналогичным запросом обращались и другие компании, но не все могли позволить себе индивидуальную разработку. Тогда команда решила превратить наработки в готовый продукт, доступный для широкого круга компаний.
Команда и развитие стартапа
Собирая команду, основатели замечали, что идея Aimate Docs вызывает большой интерес. Лучшие специалисты из топовых BigTech-компаний отмечали ценность разработки, и команда формировалась органично, их энтузиазм и вера в проект стали ключевым драйвером развития.
«Когда идея по-настоящему ценная, вокруг нее собираются сильные люди. Мы видели, как у команды горели глаза», – добавляет директор Эльдар Тагиев.
За пять месяцев активной работы проект уже достиг значительных успехов:
- Стал финалистом акселератора «Физтех Идея+»
- Выиграл грант «Студенческий стартап»
- Вошел в число резидентов нового IT-парка в Казани
Но не только конкурсы двигали проект вперед. Команда активно училась, проходила десятки интервью с целевой аудиторией и даже сделала пивот: планировалось запустить SaaS-платформу, но после анализа рынка выяснилось, что компаниям больше нужна возможность локального развертывания системы.
Чем Aimate Docs отличается от других
Главное конкурентное преимущество стартапа – уникальная технология поиска. Их RAG[1]-алгоритм работает с русским языком гораздо точнее, чем существующие открытые и проприетарные модели. Система находит не просто релевантные документы, а конкретные ответы внутри них, указывая источник информации.
«Наши алгоритмы работают с русским языком точнее, чем многие проприетарные решения. Это наша ключевая фишка», – уточняет Эльдар.
Как это работает? Представьте, что вам нужно узнать, кто был третьим, кого встретил Колобок. Обычный поиск выдаст вам множество документов со словом «Колобок». Aimate Docs же найдет сборник сказок, определит нужную историю, найдет в ней ответ и выделит именно тот фрагмент текста, где это написано. И все это за доли секунды.
Продукт поддерживает не только текстовые документы, но и видео, изображения, графики и таблицы, что делает его универсальным решением для корпоративных баз знаний.
«Искать информацию – это одно, а находить точный ответ – совсем другое. Мы научили ИИ быть корпоративным библиотекарем», – делится основатель.
Дополнительным преимуществом является возможность развертывания внутри инфраструктуры заказчика, что нивелирует риски утечки данных и повышает безопасность.
Первые успехи и планы на будущее
Команда Aimate Docs добилась впечатляющих результатов: в феврале удалось привлечь 10 заинтересованных клиентов и получить три подтвержденных оффера на внедрение. Сейчас ведутся активные переговоры еще с 8 компаниями.
На этом стартап не останавливается, команда также активно работает над повышением качества продукта: разрабатывается собственная модель, которая повысит точность работы с русскоязычными текстами на 20%. Это важный шаг в развитии продукта, ведь такая модель будет первой в своём роде, созданной специально для работы с корпоративными документами.
«Мы создаем не просто поисковик, а систему, которая помогает компаниям использовать свои знания на 100%», – отмечает Эльдар.
В ближайших планах – выход на новые сегменты рынка, в том числе сотрудничество с франшизами и сетевыми компаниями, где интеллектуальный поиск поможет линейному персоналу эффективнее работать с корпоративными знаниями.
Сейчас команда сосредоточена на построении системы продаж и улучшении продукта. Aimate открыты к партнерству и ищут специалистов в отдел продаж и разработку. Проект уже доказал свою ценность для бизнеса и это только начало.
Контакт для связи: @eldar_tagiev
[1]RAG (Retrieval Augmented Generation),генерация ответа пользователю с учетом дополнительно найденной релевантной информации.