Детерминированная аналитика без ИИ-галлюцинаций.
Обычные LLM не умеют надежно считать математику. Мультиагентная архитектура Viscientary разделяет языковое понимание и математические расчёты: ИИ отвечает за коммуникацию и поиск контекста, а вычисления выполняет детерминированное ядро.
Почему традиционные ИИ-чаты отказывают в Enterprise
Главные риски применения стандартных генеративных моделей к аналитике компании.
Галлюцинации и ошибочные JOIN-ы
При попытке сгенерировать сырой SQL к базе данных LLM часто путает названия колонок, создает неправильные объединения и выдает выдуманную цифру выручки.
Семантический разделитель (Guardrails)
ИИ обращается только к предопределенным метрикам через семантический граф. Расчет всегда выполняется проверенным кодом платформы с нулевой погрешностью.
Мультиагентный стек ИИ-платформы
Каждый агент решает строгую задачу в рамках своего контура ответственности.
Supervisor Router Agent
Принимает запрос пользователя на естественном языке, классифицирует интент, проверяет права доступа (RBAC) и распределяет задачи специализированным суб-агентам.
Semantic RAG Agent
Ищет нужные метрики и сущности в онтологии бизнеса. Не пишет сырые SQL-запросы к БД, а формулирует строгие выражения на языке Metrics-as-Code.
Math & Simulation Agent
Вызывает детерминированные алгоритмы (Теория ограничений, Дюпон, Монте-Карло, What-If симуляции). Гарантирует 100% точность вычислений.
Generative UI Agent
Преобразует математические результаты в наглядные реактивные виджеты, таблицы, матрицы чувствительности и пошаговые управленческие рекомендаций.
Безопасность и защита данных
Полный контроль за движением информации при взаимодействии с языковыми моделями.
ИИ не работает напрямую с сырой СУБД. Контекст извлекается исключительно из строго описанной онтологии и семантического слоя.
Персональные данные (имена, телефоны, реквизиты) фильтруются на шлюзе и не передаются в LLM.
Ваши бизнес-данные не используются для обучения языковых моделей сторонних провайдеров (OpenAI, Anthropic и др.).
Лимитирование токенов по тарифам компании и защита от зацикливания агентов при сложных аналитических вычислениях.
Хотите узнать больше о наших алгоритмах?
Ознакомьтесь с онтологией данных или изучите, как работает семантический слой платформы Viscientary.