Интегратор GPU-серверов и рабочих станций · Россия и СНГ
8 (800) 350-70-73 · бесплатно по России  |  Условия поставки
Образование и наука · LLM и генеративный ИИ

Генерация учебных материалов, тестов и заданий с помощью LLM

Локальная генеративная платформа создаёт конспекты, тесты и задачи строго по методической базе организации.

Время подготовки банка тестов−50–70 %
Доля черновиков, принятых после редактуры60–80 %
Вариативность заданий×10–50 к ручной разработке
Фактические ошибки< 5 % при генерации с RAG и проверкой

Диапазоны по отраслевым публикациям и типовым внедрениям; результат зависит от данных и процессов заказчика.

Задача

Что решаем

Подготовка одного качественного курса — сотни часов работы методиста: конспекты, презентации, банки тестовых вопросов с дистракторами, варианты задач, глоссарии. Программы обновляются ежегодно, а корпоративным университетам и онлайн-школам приходится выпускать десятки курсов в квартал. Ручная разработка не масштабируется, и банки заданий устаревают: студенты обмениваются ответами, а вариантов не хватает.

Публичные генеративные сервисы для этой задачи подходят плохо: они не знают внутренних стандартов, выдают неверные факты и требуют выгрузки методических материалов на внешние серверы, что для многих организаций недопустимо. Без единой платформы качество материалов зависит от конкретного методиста и не проходит систематической проверки.

Как работает

Что делает ИИ

vLLMLlamaIndexPEFT / LoRAQdrantMarp / python-pptx

Локальная генеративная платформа создаёт учебный контент строго по исходникам организации: лекциям, стандартам, регламентам, учебникам с правами. Методист задаёт цель, уровень аудитории и формат, модель предлагает черновик, который проходит проверку на соответствие источникам и редактуру человека.

  • RAG-индекс по методической базе для фактической точности.
  • Генерация конспектов, презентаций, тестов с дистракторами, кейсов и задач с решениями.
  • Автоматическая проверка: каждое утверждение сопоставляется с фрагментом источника.
  • Параметризованные задачи — сотни вариантов одной задачи с разными числами.
  • Дообучение модели на стиле и терминологии организации (LoRA).

Какие данные нужны

  • Методические материалы, учебники, лекции
  • Существующие банки заданий и тестов
  • Образовательные стандарты и рабочие программы
  • Обратная связь методистов и редакторов
Железо · Инференс LLM и ассистенты · Один узел в стойке

Какая инфраструктура нужна

Профиль «ai», масштаб «rack-small». Генерация длинных структурированных документов требует контекста в десятки тысяч токенов и модели уровня 70B без агрессивного квантования — иначе падает фактическая точность. Сервер R7 ULTRA на NVIDIA H200 NVL (141 ГБ) из раздела GPU-серверы обслуживает команду из 10–20 методистов и периодическое LoRA-дообучение на терминологии организации. Для крупных образовательных платформ с параллельной генерацией по многим курсам подойдёт многокарточная платформа RX ULTRA или LM TEK 4U8GPU10KW с жидкостным охлаждением, где восемь ускорителей работают без троттлинга. Быстрый NVMe от 8 ТБ под индекс и версии материалов. Поставка в Россию и страны СНГ, настройка стека под ключ. Доступ для методистов организуется через веб-интерфейс внутри сети организации.

Сравнить конфигурации →  ·  Подобрать по ускорителю →

Внедрение

Как идёт проект

  1. 01

    Данные и цель

    Фиксируем метрику успеха, источники данных и ограничения: on-premise, персональные данные, сроки.

  2. 02

    Пилот на нашей конфигурации

    Стартовая машина под задачу и подтверждённый профиль нагрузки перед закупкой кластера.

  3. 03

    Инфраструктура

    Поставка серверов, станций и охлаждения, монтаж, ввод в эксплуатацию, ПО и мониторинг.

  4. 04

    Сопровождение

    Масштабирование, обновление ускорителей в том же шасси, сервис и запчасти.

Смежные решения

Что ещё автоматизируют в отрасли «Образование и наука»

Все решения для отрасли →

Запрос КП · ответ в течение рабочего дня

Опишите задачу и данные.

Вернёмся с профилем нагрузки, конфигурацией и коммерческим предложением на поставку в вашу страну.

Обсудить внедрение