Если в двух словах, то Iris.ai — это не просто поисковик для ученых, а целая платформа для создания умных исследовательских ассистентов. Она умеет не только находить научные статьи по смыслу, но и выстраивать целые цепочки анализа — так называемые Agentic RAG-процессы. По сути, это фабрика, где предприятия могут собирать под свои нужды кастомные ИИ-инструменты для работы с гигабайтами патентов, статей и отчетов. Платформа уже помогает крупным компаниям вроде ArcelorMittal радикально ускорять исследования и разработки (R&D): где раньше уходили месяцы на обзор литературы, теперь система справляется за дни. Главный козырь — она не просто сбрасывает груду ссылок, а понимает контекст запроса и выдает осмысленные, проверенные выводы, экономя и время, и бюджет на дорогих языковых моделях.
Основные возможности:
- Поиск по миллионам документов — система сама находит нужные исследования и патенты в огромной базе, экономя кучу времени на ручном поиске.
- Создание умных рабочих процессов (Agentic RAG) — можно собрать цепочку из ИИ-агентов, которые будут анализировать данные последовательно и выдавать готовый ответ.
- Быстрое внедрение решений — платформа позволяет развернуть рабочий прототип за несколько недель, а не месяцев.
- Снижение затрат на LLM — оптимизирует использование больших языковых моделей, что может сократить расходы более чем на треть.
- Работа с внутренними данными — безопасно загружаешь свои документы, и нейросеть строит ответы на основе этой конкретной информации.
- Оценка качества ответов — есть встроенные инструменты, чтобы постоянно проверять, насколько точные и полезные результаты выдает система.
