1. Формулировка задания
Тестовое задание предполагает применение ИИ-агентов при изменении нормативной документации (ГОСТ, ТУ) по номенклатуре на этапах производственного процесса.
Роли и этапы
- Технологи — до формирования потребности; до, во время и после закупки; оприходование. Цель: оптимизация техдокументации.
- Служба закупок — те же этапы. Цель: оптимизация процессов закупки.
- ОТК / качество — до входного контроля (превентивно) и в процессе входного контроля.
По каждому ИИ-агенту требуется: логика применения (с учётом НПБ РФ), техническая реализация, риски, мероприятия, инструменты.
2. Архитектура системы
Система строится как модульный аналитический блок в закрытом контуре предприятия. Поток данных:
2.1. Схема интеграций
| Система | Назначение | Протокол |
|---|---|---|
| 1С | Номенклатура, закупки, спецификации | REST/HTTP, OData, COM |
| ГАРАНТ | Нормативы, изменения, статусы документов | REST API, веб-сервисы |
| КонсультантПлюс | Резервный источник нормативов | По спецификации поставщика |
| Внутренний архив | PDF, сканы нормативов | Файловое хранилище |
3. Интеграция с 1С
Парсинг закупочных процедур
- Выгрузка номенклатуры — справочник материалов и комплектующих с привязкой к ГОСТ/ТУ. Периодическая синхронизация (ежедневно/по расписанию) через веб-сервис 1С или OData.
- Парсинг закупок — документы «Заявка на закупку», «Заказ поставщику», «Поступление товаров». Извлекаются: позиция, количество, ссылка на норматив, статус (в работе / размещено / оприходовано).
- Спецификации — связь «номенклатура → нормативный документ» для автоматического сопоставления при изменениях в ГАРАНТ.
Техническая реализация
В 1С создаётся HTTP-сервис (или OData-публикация), возвращающий JSON с номенклатурой и закупками. Система периодически запрашивает данные, обновляет локальную БД и формирует канбан с признаком «Норматив изменён» для позиций, по которым в ГАРАНТ зафиксировано изменение.
4. Интеграция с системой «ГАРАНТ»
Получение изменений
- API ГАРАНТ — подписка на уведомления об изменениях документов по кодам (ГОСТ, ТУ). При изменении получаем: код документа, дату, тип (изменение/отмена/введение), описание.
- Проверка актуальности — периодический опрос статуса документов, используемых в номенклатуре и закупках.
Связь с закупками
Сопоставление: «изменение в ГАРАНТ по ГОСТ X» → «номенклатура с ГОСТ X в 1С» → «закупки по этой номенклатуре». Система автоматически помечает такие закупки как «требуют корректировки» на канбане.
5. Проверка и парсинг документации
Извлечение текста
| Инструмент | Назначение |
|---|---|
| pdfplumber | Структурированное извлечение из PDF (таблицы, абзацы) |
| PyMuPDF (fitz) | Быстрая обработка PDF, извлечение текста и метаданных |
| Tesseract OCR | Сканы и изображения, языки rus+eng |
Сравнение редакций
- Текстовый diff — посимвольное сравнение старой и новой версии, порог значимости (например, 5%) для фильтрации мелких правок.
- Семантическое сравнение — эмбеддинги текстов, сравнение векторной близости для оценки масштаба изменений.
- Версионирование — хранение всех редакций или последних N версий для аудита.
6. Сравнение изменений из ГАРАНТ с закупками из 1С
Последовательность:
- ГАРАНТ фиксирует изменение документа (например, ГОСТ 8732-78).
- Система получает уведомление и загружает описание изменения.
- По коду ГОСТ ищется номенклатура в 1С с привязкой к этому нормативу.
- По номенклатуре находятся закупки в статусе «в работе» или «размещено».
- Эти закупки выводятся на канбан с меткой «Норматив изменён — требуется корректировка».
- Пользователь получает инструкцию (ИИ-агент) по действиям для выбранного этапа.
7. Нейронные сети и модели
MVP (демо)
| Назначение | Модель |
|---|---|
| Анализ изменений, рекомендации | GPT-4o-mini (OpenAI API) |
| Обновление техдокументации | GPT-4o-mini |
| База знаний (RAG) | keyword-поиск (MVP), далее — семантика |
Продукт (закрытый контур)
| Назначение | Модель |
|---|---|
| Анализ изменений нормативов | Llama 3.2 8B / Mistral 7B / Qwen2 7B |
| Обновление техдокументации | Llama 3.2 8B / Mistral 7B / Qwen2 7B |
| Эмбеддинги (RAG) | sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 |
| Векторное хранилище | pgvector / Qdrant |
Локальные модели разворачиваются на серверах предприятия. RAG обеспечивает поиск по базе знаний и передачу контекста в промпт для более точных рекомендаций.
8. Реализованные возможности MVP
- Инструкция к применению — выбор этапа, нормативного документа, описание изменения; ИИ выдаёт рекомендации, риски, действия, влияние на технологию, закупки и входной контроль.
- Канбан закупок — колонки по статусу; предупреждение «Норматив изменён» для позиций с изменённым ГОСТ/ТУ.
- Обновление техдокументации — предложения по разделам техдокументов.
- База знаний (RAG) — ситуации и инструкции, пополняемые пользователем.
- Настройки — интеграция с ГАРАНТ, 1С; обход документации (извлечение, OCR, сравнение); сопоставление с номенклатурой.
9. Соответствие отчётности задания
| Раздел | Реализация |
|---|---|
| Логика применения | Промпты с учётом этапов, ролей, дисклеймера НПБ РФ |
| Техническая реализация | FastAPI, SQLAlchemy, OpenAI API (эмулятор), RAG, SPA |
| Риски | База знаний, предупреждения на канбане |
| Мероприятия и инструменты | Блок «Мероприятия и результат» на главной странице |