Как мы разработали собственного виртуального помощника на базе ИИ

Из хаоса — в порядок: персональный корпоративный навигатор

Наш подход зародился в техническом контексте: помочь собственным консультантам и разработчикам быстрее ориентироваться в большом объеме документации клиентов. ИТ-компаниям, работающим в корпоративном сегменте, хорошо знакомо: у каждого заказчика — свои регламенты, инструкции, требования и бизнес-процессы. Чем крупнее проект, тем больше документов, и тем сложнее с ними работать. Особенно — когда в команду приходит новый человек. Ознакомление с документацией нередко занимает недели. Мы решили изменить эту ситуацию.

Цель была проста: ускорить работу команды и снизить входной порог для новых сотрудников. Нам нужно было решение, которое быстро даст ответы на вопросы о специфике проекта, особенностях работы с заказчиком, согласованных правилах и подходах — и все это без многочасового поиска нужных фрагментов в десятках 100-страничных PDF, Word-документах и таблицах.

Силами небольшой кросс-функциональной команды (два разработчика, аналитик и архитектор) мы разработали собственного виртуального помощника на основе технологии больших языковых моделей. На бэкенде — Python и LLM, на фронтенде — 1С.

Инструмент реализован по методике Advanced RAG (Retrieval-Augmented Generation) и включает:

• интеллектуальный парсинг документов;
• индексацию и разбиение на смысловые фрагменты с векторным поиском;
• механизмы фильтрации и ранжирования релевантности;
• контекстную генерацию ответов на базе языковой модели;
• встроенный чат-интерфейс с возможностью уточнений.

Виртуальный помощник анализирует внутренние документы и отвечает на запросы сотрудников в привычной форме диалога — быстро, точно и по делу. Это решение не требует открытого API и полностью работает на нашей инфраструктуре — все локально и без нарушения NDA.

С какими сложностями мы столкнулись и как их решили

• Выбор подходящей модели LLM: не все модели одинаково хорошо отвечают на вопросы в корпоративном контексте. Некоторые дают качественные ответы, но требуют больше ресурсов; другие — работают быстрее, но хуже справляются с нюансами формулировок. Пришлось провести серию тестов, чтобы найти оптимальный баланс между скоростью, точностью и стоимостью.
• Работа с профессиональным сленгом: одним из первых барьеров в корпоративной информации является язык — аббревиатуры, жаргон, специфические термины. Мы загрузили в систему глоссарий, чтобы она с полуслова понимала, что ДО — это документооборот, ТД — техническая документация, а ЧТЗ — частное техническое задание.
• PDF-документы часто имеют сложную структуру — особенно когда содержат вложенные таблицы или нестандартное форматирование. Для обработки таких файлов нам пришлось реализовать дополнительный механизм парсинга таблиц и предварительной обработки данных, что позволило повысить точность извлечения данных.
• Неструктурированность информации: документы часто оформлены произвольно — без единых шаблонов, с разрозненными описаниями и разными стилями изложения. Это потребовало разработки гибкой логики разбора и нормализации текста для последующего поиска.
• Контроль качества ответов: LLM склонны к «галлюцинациям» — иногда модель уверенно выдает недостоверную информацию. Мы внедрили механизм валидации ссылками на исходные документы, чтобы пользователи могли проверять, откуда взята информация.

Эффект: от гипотезы к реальной экономии времени

С момента идеи до MVP прошло около четырех месяцев. Мы не стремились сразу сделать идеальный продукт: главное было — быстро получить рабочий прототип, протестировать его на реальных проектах и начать собирать обратную связь.

С внедрением помощника время на ознакомление с документацией сократилось в 3–4 раза. Консультанты и разработчики стали быстрее находить нужную информацию, реже отвлекать коллег с уточнениями, увереннее чувствовать себя в диалоге с заказчиком. По внутренним метрикам производительность на старте проекта выросла в среднем на 35–40%.

Не только ИТ: виртуальный помощник-всезнайка

Мы быстро поняли, что возможности умного ассистента гораздо шире — и он может стать универсальным инструментом для сотрудников любых отделов. Достаточно интегрировать его с внутрикорпоративной учетной системой, и виртуальный помощник станет единым входом ко всем корпоративным знаниям, без привязки к формату и источнику данных.

Решение может эффективно использоваться в самых разных сценариях:

• Снижение нагрузки на техподдержку: вместо обращения к консультанту сотрудник может задать вопрос виртуальному помощнику — например, «Как выгрузить отчет в формате Х» или «Как закрыть счет по проекту Y?»
• Работа с бизнес-данными: ассистент может показать ключевые метрики, найти документ по номеру счета или заказу, уточнить статус сделки или выдать краткую справку по клиенту на основе карточки в CRM.
• Финансовые и юридические отделы: поиск по договорам, нормативным актам и служебным запискам становится проще и быстрее.

Сейчас мы предлагаем виртуального помощника как решение с возможностью кастомизации под бизнес-процессы и данные конкретной компании. Команда берет на себя все этапы внедрения: от интеграции с внутренними системами до настройки под определенные документы, терминологию и специфику коммуникации. В будущем мы также планируем добавить интеграцию с Confluence, Jira и внутренней вики, голосовой интерфейс и возможность распознавания визуального контента.

ИИ-ассистент — это не замена эксперта, а интеллектуальный навигатор по корпоративной базе знаний, который делает работу быстрее, доступнее и эффективнее. Для тех, кто стремится цифровизировать внутренние процессы и повысить продуктивность сотрудников, такой помощник становится не просто инструментом, а частью новой культуры работы с информацией.