Каталог решений
Генеративный ИИ
Gen AI
ИИ-Агенты
II-Agenti
Речевые технологии
Category 1
Анализ данных
Category 2
NLP
Category 3
Чат-боты
Category 4
Компьютерное зрение
Category 5
Все решения
Partner icon Получить консультацию О нас Блог Контакты
Search icon
6
Close
compare
К сравнению
Deeppavlov.ai
Год основания: 2018
Страна происхождения: Россия
Направление: Анализ данных NLP
Отрасль: Различные отрасли

Deeppavlov.ai

DeepPavlov: открытая платформа для создания корпоративных чат‑ботов и NLP‑модулей с возможностью развертывания в облаке или on‑prem и интеграции в бизнес‑процессы.
Платформа содержит готовые модели NLP, диалоговые фреймворки, инструменты обучения и REST API. Подходит для чат‑ботов, обработки обращений, извлечения данных, поиска ответов и классификации текстов. Интегрируется в корпоративные сервисы.
Заказать решение
compare
К сравнению
Описание компании
Год основания: 2018
Страна происхождения: Россия
Направление: Анализ данных NLP
Отрасль: Различные отрасли
Преимущества
  • Открытый код без ограничений
  • Готовые диалоговые фреймворки
  • Гибкая настройка моделей
  • Быстрая интеграция через REST
  • Поддержка Docker и Python
Дополнительная информация

Теги: #чат‑боты; #диалоговые_системы; #NLP; #open_source; #классификация; #NER; #автоматизация_поддержки; #финтех; #ритейл; #телеком; #логистика; #образование; #госсектор; #REST_API; #docker; #ml; #AI; #text_processing

Ссылка на API-документацию: http://docs.deeppavlov.ai/en/master/

Контур решения: Cloud / Hybrid

Условия оплаты: None
Стоимость: Бесплатно
Заказать решение Получить консультацию
Logo
Кейсы

«Сбер» (Sberbank)

Являясь индустриальным партнером разработчиков (МФТИ), «Сбер» использует библиотеку DeepPavlov в своих внутренних разработках и продуктах.

Примеры включают создание чат-ботов и сервисов для анализа текста и автоматизации бизнес-процессов.


«ДоДо Пицца» (Dodo Pizza)

DeepPavlov использовался для автоматизации контакт-центра этой сети пиццерий. Бот помогал обрабатывать часть запросов, снижая нагрузку на операторов.

Где и как применять

Используется для автоматизации поддержки, анализа обращений, создания ассистентов для HR, внутренних сервисов, маршрутизации запросов, классификации документов и извлечения сущностей.

Интегрируется через REST API, Python или Docker в CRM, хелп‑дески, контакт‑центры и корпоративные порталы.

Кому подойдет:

Организациям, которым требуется адаптируемая платформа для чат‑ботов и NLP без лицензионных затрат: финансы, телеком, ритейл, логистика, образование, госсектор.

Подходит командам, готовым обучать модели, разрабатывать диалоги и интегрировать решения в существующие процессы.

FAQ
Какие функции поддерживает DeepPavlov?
Модели классификации текста, извлечения сущностей, ответов на вопросы, построения диалогов и управления состоянием. Возможна кастомизация и обучение своих моделей.
Как проходит внедрение?
Развертывание через Docker, Python или REST API. Включает настройку окружения, подготовку данных, обучение моделей и интеграцию в ИТ‑системы.
Как обеспечивается безопасность?
При on‑prem данные остаются внутри инфраструктуры. Docker‑контейнеры позволяют сегментировать среду и контролировать доступ. Безопасность зависит от корпоративных политик заказчика.
Сколько стоит использование?
Платформа распространяется бесплатно как open source. Дополнительные услуги внедрения, консалтинга и поддержки предоставляются по запросу.
Как интегрировать платформу с существующими системами?
Подключение выполняется через REST API, Python‑скрипты или Docker. Поддерживается интеграция с CRM, сервис‑десками, внутренними порталами и контакт‑центрами.
Какой эффект дает внедрение?
Снижение нагрузки на операторов, ускорение обработки обращений, стандартизация ответов, улучшение качества классификации и обработки текстов за счет автоматизации.

6
Подберем решение!
Chat icon