ИИмпатис — ассистенты, которые знают, что делать

Ассистент получает знания из нескольких источников:
• Используется встроенная функция поиска, привязанная к базе данных на основе LLM (Large Language Models), содержащей информацию более актуальную, чем октябрь 2023 года.
• Дополнительно мы интегрировали актуальные и открытые источники, включающие тексты кодексов, законов, постановлений, нормативных актов, статей, терминов и определений, подборки судебной практики и другие данные.

Ассистент разработан для помощи экспертам в их ежедневной работе, но он не заменяет профессиональное суждение специалиста. Мы рекомендуем проверять полученные результаты и при необходимости вносить правки.

В работе используются разные языковые модели (LLM) в зависимости от задачи и требуемой точности выполнения запроса. Конкретный выбор модели происходит автоматически.

Нет. Все данные, передаваемые между пользователем и системой, шифруются как при передаче, так и при хранении. Решение соответствует требованиям Федерального закона №152-ФЗ «О персональных данных» и другим нормам российского законодательства. Кроме того, вы можете отключить логирование запросов, что полностью исключает их сохранение.

Все персональные данные и загруженные документы хранятся на защищенных серверах на территории Российской Федерации в полном соответствии с требованиями 152-ФЗ.

Персональные данные могут обрабатываться внутри языковой модели, но современные LLM работают в режиме inference (генерации ответа), который принципиально не предусматривает сохранение или использование переданных данных для последующего обучения. Все процессы соответствуют требованиям российского законодательства.

Нет. Архитектура системы построена так, чтобы данные каждого пользователя хранились отдельно. Запросы и результаты не доступны другим пользователям.

Это связано с особенностями работы языковых моделей:
• Генеративные модели используют вероятностные методы формирования ответа, поэтому при повторном запросе могут предлагаться разные формулировки.
• Модель может обновляться, улучшаться, а также получать доступ к новой информации, что также влияет на вариативность ответов.
• Если в обучающих данных модели есть разнообразие мнений или интерпретаций, ИИ может акцентировать внимание на разных аспектах при каждом новом запросе.