Размещаемые Модули

Страница пополняется...

Название	Описание	Ссылка
"Поймай бота"	Сервис для обнаружения сгенерированных фрагментов в текстах.	https://mlops.hse.ru/model_bot
Модель с RAG DeepSeek+ElasticSerach	Модель на основе нейросетевой модели DeepSeek, отвечающая на вопросы студентов НИУ ВШЭ на основе локально-нормативных актов НИУ ВШЭ, а также материалов с официального сайта НИУ ВШЭ.
Модель с RAG GigaChat + Chroma	Модель на основе нейросетевой модели GigaChat, отвечающая на вопросы студентов НИУ ВШЭ на основе локально-нормативных актов НИУ ВШЭ, а также материалов с официального сайта НИУ ВШЭ.
Классификатор вопроса пользователя	Модель обученная на размеченных вопросах пользователя по 10 категориям вопросов (Внеучебка, Наука, Военка, Учебный процесс, Финансовые вопросы). Модель получает вопрос пользователя и возвращает категорию данного вопроса. Используется в чат-боте для ответов на вопросы студентов НИУ ВШЭ. Помогает улучшать поиск релеватных документов для ответов на вопросы.
NevoScan – ИИ-ассистент для скрининга рака кожи	Программный модуль определяет риск злокачественности кожных новообразований (родинок) по фотографии. Сервис использует каскад из нескольких моделей глубокого обучения. Входные данные: цветное изображение кожи в формате JPEG/PNG. Выходные данные: класс «Доброкачественное» или «Злокачественное». А также вероятность для каждого класса в процентах.
Сервис трудоустройства выпускников (Пифия)	Сервис предиктивной аналитики трудоустройства выпускников «Пифия» — это информационно-аналитическая платформа, предназначенная для абитуриентов и студентов, позволяющая оценить потенциальный доход в зависимости от личных характеристик, университета, специальности и интересов, вводимых в текстовой форме. Ядро системы составляет искусственный интеллект: модели заработной платы обучены на данных о трудоустройстве всех выпускников российских университетов с применением алгоритмов машинного обучения и NLP-модуля, автоматически сопоставляющего интересы с релевантными направлениями подготовки.
Проект научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ «ИИ агенты для образовательных и медицинских целей»	Приложение состоит из нескольких моделей: Компонент 1: Большая языковая модель из семейства Qwen3 с возможностью включить Reasoning режим. Используется в качестве чат бота, который отвечает на вопросы пользователя касательно результатов поиска и помогает улучшить поиск. Компонент 2. Эмбеддинг модель. Используется для создания векторной базы данных из текстовых описаний айтемов (курсов/вакансий), а также для получения эмбеддинга запроса пользователя для поиска по этой векторной БД. Компонент 3: реранкинг модель. Нужна для переранжирования результатов.