💡 Корпоративный ИИ-ассистент: от идеи до внедрения

Внутренние базы знаний часто недооцениваются. Информация есть, но её сложно найти. Сотрудники задают вопросы напрямую — и теряют время.

Решение — объединить Wiki и LLM.

📍 1. Интерфейс

Мы выбрали простой подход:

• чат встроен в ERP
• доступен всегда
• работает без переключений

🧱 2. Архитектура

Система включает:

1. фронтенд на React
2. асинхронную связь через WebSockets
3. FastAPI-сервис

🧠 3. Retrieval + Generation

Мы настроили:

• разбиение на чанки
• выбор релевантных блоков
• передачу контекста модели

🧩 4. Работа с текстом

Оптимальный вариант:

• деление по заголовкам
• логические блоки
• тестирование качества

🤖 5. Выбор модели

Мы оценивали:

1. точность
2. скорость
3. стоимость

Лучше всего подошла Qwen.

🔍 6. Поиск

Добавили:

• семантический анализ
• векторные индексы

🔄 7. Обновление

Система:

• отслеживает изменения
• обновляет базу
• управляется через админку

🔐 8. Контроль

Мы реализовали:

• фильтрацию тем
• rate limiting
• закрытую инфраструктуру

📊 9. Результаты

Снизилось количество типовых вопросов.
HR сосредоточился на сложных задачах.

🚀 10. Планы

• мультимодальность
• агентные действия
• автоматизация процессов

📌 Забавно, что в Evrone к таким системам относятся не как к «ботам», а как к полноценным участникам процессов — просто без кофе-брейков.