Комментарии по тестовому заданию

← Вернуться в систему

1. Формулировка задания

Тестовое задание предполагает применение ИИ-агентов при изменении нормативной документации (ГОСТ, ТУ) по номенклатуре на этапах производственного процесса.

Роли и этапы

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:

Источники (ГАРАНТ, 1С, архив) ↓ Модуль загрузки документов ↓ Хранилище нормативов + журнал изменений ↓ Модуль извлечения текста (PDF/OCR) ↓ Модуль сравнения редакций ↓ Модуль сопоставления с номенклатурой (из 1С) ↓ ИИ-модуль анализа изменений ↓ Интерфейс (дашборд, канбан, инструкции)

2.1. Схема интеграций

СистемаНазначениеПротокол
Номенклатура, закупки, спецификацииREST/HTTP, OData, COM
ГАРАНТНормативы, изменения, статусы документовREST API, веб-сервисы
КонсультантПлюсРезервный источник нормативовПо спецификации поставщика
Внутренний архивPDF, сканы нормативовФайловое хранилище

3. Интеграция с 1С

Парсинг закупочных процедур

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

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

ИнструментНазначение
pdfplumberСтруктурированное извлечение из PDF (таблицы, абзацы)
PyMuPDF (fitz)Быстрая обработка PDF, извлечение текста и метаданных
Tesseract OCRСканы и изображения, языки rus+eng

Сравнение редакций

6. Сравнение изменений из ГАРАНТ с закупками из 1С

Последовательность:

  1. ГАРАНТ фиксирует изменение документа (например, ГОСТ 8732-78).
  2. Система получает уведомление и загружает описание изменения.
  3. По коду ГОСТ ищется номенклатура в 1С с привязкой к этому нормативу.
  4. По номенклатуре находятся закупки в статусе «в работе» или «размещено».
  5. Эти закупки выводятся на канбан с меткой «Норматив изменён — требуется корректировка».
  6. Пользователь получает инструкцию (ИИ-агент) по действиям для выбранного этапа.

7. Нейронные сети и модели

MVP (демо)

НазначениеМодель
Анализ изменений, рекомендацииGPT-4o-mini (OpenAI API)
Обновление техдокументацииGPT-4o-mini
База знаний (RAG)keyword-поиск (MVP), далее — семантика

Продукт (закрытый контур)

НазначениеМодель
Анализ изменений нормативовLlama 3.2 8B / Mistral 7B / Qwen2 7B
Обновление техдокументацииLlama 3.2 8B / Mistral 7B / Qwen2 7B
Эмбеддинги (RAG)sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
Векторное хранилищеpgvector / 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

9. Соответствие отчётности задания

РазделРеализация
Логика примененияПромпты с учётом этапов, ролей, дисклеймера НПБ РФ
Техническая реализацияFastAPI, SQLAlchemy, OpenAI API (эмулятор), RAG, SPA
РискиБаза знаний, предупреждения на канбане
Мероприятия и инструментыБлок «Мероприятия и результат» на главной странице