AWS Machine Learning сообщает, что HEMA, голландский ритейлер с более чем 750 магазинами, разработал внутреннего ИИ-ассистента HAL, чтобы упростить доступ к знаниям и повысить эффективность работы сотрудников. Ранее инженеры компании сталкивались с проблемами при поиске информации, перемещаясь между различными порталами и вики. Для решения этой проблемы HEMA построила слой знаний на базе Amazon Bedrock AgentCore. Компания создала каталог услуг, который связывает людей с командами, команды с сервисами и сервисы с API. Проблема заключалась в том, что, несмотря на наличие информации, доступ к ней был затруднен. С увеличением числа сотрудников модель «спроси соседа» перестала работать, и ответы начали разрозненно храниться в различных источниках. HAL был разработан с использованием Model Context Protocol (MCP) и Amazon Bedrock AgentCore, что позволило централизовать знания и сделать их доступными в инструментах, которыми уже пользуются сотрудники, таких как HAL чат, Kiro и Claude. Безопасность обеспечивается через Microsoft Entra ID, что исключает необходимость использования AWS учетных данных на клиентской стороне. Проект HAL развивался в два этапа. Сначала был создан отдельный ассистент с собственным пользовательским интерфейсом, затем его интегрировали с другими инструментами через MCP. В результате, HAL стал кросс-ролевым ассистентом, который используется не только разработчиками, но и менеджерами продуктов и бизнес-аналитиками. Следующим шагом станет превращение HAL из слоя знаний в слой действий, что позволит выполнять запросы напрямую из чата или других инструментов без необходимости перехода на порталы. Это даст возможность пользователям выполнять операции, такие как provision новых AWS аккаунтов, прямо из интерфейса HAL. HAL представляет собой значительный шаг вперед для HEMA, обеспечивая доступ к организованным знаниям и упрощая рабочие процессы для всех сотрудников. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником. NVIDIA представила Nemotron 3 Diarization для отслеживания голосов Интеллектуальный анализ видео на базе AWS позволяет задавать вопросы Contrastive-LM представила CLM-8B, модель, которая ускоряет действия агентов до 9 раз по сравнению с Jev. TypeSafe AI представила модель Jev для принятия решений без генерации текста. Meta представила новые функции для ИИ-агента Muse, включая цифрового аватара и интеграцию с умными очками.