Как использовать LLM и MCP для расширения аналитических решений? Показываем новые возможности работы с искусственным интеллектом и автоматизации разработки в Loginom 7.4.
В аналитических системах искусственный интеллект становится не только инструментом для работы с данными, но и новым способом взаимодействия с бизнес-логикой и аналитическими процессами. Важно, чтобы возможности ИИ можно было использовать непосредственно в аналитической платформе, сохраняя управляемость, безопасность и воспроизводимость результатов.
В Loginom 7.4 появились возможности для интеграции с большими языковыми моделями (LLM), работы с MCP и создания интеллектуальных сценариев обработки данных. В обзоре релиза рассматриваются ключевые изменения платформы: публикация MCP-серверов непосредственно из Loginom, использование библиотеки LLM Kit, новые инструменты для работы с промптами и автоматизации разработки.
Отдельное внимание уделено применению LLM в аналитических процессах. Показывается, как с помощью готовых компонентов и шаблонов запросов можно генерировать JavaScript-код для узлов Loginom, использовать интеллектуальную справку и автоматическое документирование, а также подключаться к различным языковым моделям, включая GigaChat, Ollama и OpenRouter.
В докладе также рассматриваются улучшения безопасности и надежности платформы: поддержка OpenID-аутентификации через Active Directory Federation Services (ADFS), интеграция с LDAP через SASL GSSAPI (Kerberos V5), новые возможности управления пользовательскими сессиями.
Подробнее о новых возможностях Loginom 7.4 и их практическом применении — в докладе Алексея Арустамова, директора компании Loginom:
Другие материалы по теме:
MCP-server Loginom: от «умных» ответов ИИ к реальным решениям
